Майстер-дані: беремо відповідальність на себе

Майстер-дані: беремо відповідальність на себе

Майстер-дані: беремо відповідальність на себе

Продовжуємо розкривати концепцію «6С» щодо засвоєння майстер-даних продукту та розглянемо другу її складову – «відповідальний підхід». Це означає, що кожна організація повинна брати на себе відповідальність за процес управління, збору та зберігання точних даних. Правильний підхід до управління майстер-даними забезпечує ефективну оперативну діяльність.

Розберемося чому важливо зосередити увагу саме на основних даних продукту.

Дані продукту – це і є компанія, а саме:

Майстер-дані впливають на такі процеси:

1. на весь ланцюг постачання:

2. на операційну діяльність:

Крім того, що майстер-дані мають високу цінність для конкретної компанії, вони сприяють розвитку та розробці нових ідей. Унаслідок у виграші залишаються всі. Ця ситуація пояснюється активним розвитком хмарних, мобільних, аналітичних рішень та IoT, що сприяє створенню великої кількості важливих, але розкиданих даних. Це зі свого боку мотивує IT-компанії, зокрема DataLabs, створювати унікальні можливості для вирішення бізнес-завдань, розкриваючи та збільшуючи цінність даних для бізнесу. Спеціалісти DataLabs допоможуть ефективно організувати процес управління майстер-даними, включаючи процеси вилучення, аналізу, візуалізації, доступу, своєчасного отримання, що дозволить вирішити важливі завдання бізнесу у відношенні продукту (обсяги постачання, географія постачання, оцінка попиту та пропозиції, облік витрат та ін.). Правильний підхід та відношення до даних сприяє ефективній життєдіяльності компанії, внаслідок чого покращуються показники ефективності.

Попередній #fridaypost “Майстер-дані: перший крок до засвоєння”

Коментарі

2
  1. […] концепції «6С» – багатокомпонентність (complexity), відповідальність (commitment), культура (culture). Наступний елемент концепції – хмара […]

Залишити відповідь

Email не буде опублікований. Обов'язкові: *

0 / 1500


Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Будь-хто може показати, що маржа впала. Робота — пояснити чому.

Маржа впала на три пункти. CFO це вже знає. Дашборд це показав, борд-дек це показав, число не оскаржується. Те, чого вони хочуть від вас – це на...

Читати далі

Як обґрунтувати впровадження CI/CD для Qlik

У певний момент кожен лід BI-команди, яка виросла за трьох-чотирьох розробників, стикається з однаковим моментом. Координація деплойментів з’їда...

Читати далі

Модель зрілості деплойменту Qlik: де ваша команда?

Екосистема Qlik перебуває на переломному етапі. AI-системи та автоматизовані пайплайни починають споживати аналітичний вивід як вхідні дані, а не прос...

Читати далі
GoUp Chat