Autorius „Techopedia“ darbuotojai, 2017 m. Lapkričio 8 d
Priėmimas: Priimančioji Erika Kavanaghas aptaria duomenų brandą ir organizacinę brandą su Jen Underwood iš „Impact Analytix“ ir Ron Huizenga iš IDERA.
Šiuo metu nesate prisijungęs. Jei norite pamatyti vaizdo įrašą, prisijunkite arba prisiregistruokite.
Ericas Kavanaghas: Gerai, ponios ir ponai. Sveiki ir dar kartą sveikiname. Tai trečiadienis 4 valandą rytų, vadinasi, „Hot Technologies“ laikas. Taip išties. Mano vardas Ericas Kavanaghas; Aš būsiu jūsų šiandieninės parodos, kuri iš tikrųjų yra apibrėžta, vedėja, skirta apibrėžti tam tikrų rūšių technologijas tam tikrose duomenų valdymo pasaulyje būsenose. Šiandien mūsų tema yra „Duomenų brandos pasiekimas: organizacinio balansavimo įstatymas“. Taigi apie jus tikrai yra taškų, paspauskite mane „Twitter“, @eric_kavanagh. Visada retransliuosiu, jei jūs mane paminėsite, ir aš taip pat bandysiu sekti. Tai gera vieta eiti norint gauti informacijos apie tai, kas vyksta pasaulyje. Man patinka tas formatas. Šiomis dienomis trumpi, 140 simbolių ar daugiau. Taigi nedvejodami atsiųskite man tviterį ir aš tęsiu atgal.
Šie metai, žinoma, karšti. Šiandien mes visi kalbame apie duomenų brandą, ir čia yra jūsų sąrašas, kurio viršūnėje jūs esate tikrai. Šiandien turime naują analitiką; Labai džiaugiuosi, kad turiu Jen Underwood iš „Impact Analytix“. Ji yra verslo analitikos ir analizės bei duomenų vizualizacijos ir visų šių puikių temų ekspertė. Ir, žinoma, duomenų brandumas. O mūsų geras bičiulis Ronas Huizenga skambina iš IDERA. Taigi pirmiausia išgirsime iš Jen, paskui iš Rono. Ir tada mes vyksime graži apskritojo stalo diskusija.
Kai pastumsiu šią kitą skaidrę aukštyn, pasakysiu tik keletą greitų žodžių. Duomenų tvarkymo brandumas jau kurį laiką buvo tema. Akivaizdu, kad istorijoje jūs turite patekti į tam tikrą tašką prieš pradėdami galvoti apie brandą, ir buvo sukurta daugybė brandos gyvenimo ciklų - arba ciklų - bandant išsiaiškinti, kur esate kreivėje. Ar esate ankstyvas etapas? Ar esate paauglys? Ar tu subrendęs? Etcetera.
Aš manau, kad nemažai organizacijų yra brandos požiūriu tiek paauglystėje, tiek vėlyvame paauglystėje ar dvidešimtmečio pradžioje. Ir tai nieko nesako, kas atgrasytų. Tiesiog mes vis dar esame tokie, kurie pirmosiomis dienomis sugebėjo valdyti duomenis kaip strateginį turtą. Ir viskas greitai keitėsi. Ypač per pastaruosius penkerius – septynerius metus, kai mes perėjome nuo mažų duomenų prie didelių duomenų ir jie bando suderinti šiuos gana skirtingus pasaulius ir naujas technologijas su senosiomis technologijomis. Taigi palikimas yra visur, jis yra.
Vienas iš anekdotų, kuriuos girdėjau prieš metus, yra tas, kad palikimas yra gaminama sistema. Kai sistema pradeda gaminti, techniškai tai yra palikimas. Ir tam tikra prasme tai tiesa. Esmė ta, kad mes turime visas šias sistemas, kurios jau seniai veikia, ir mes turime rasti būdą suprasti, kur esame pagal savo brandos kreivę, kad galėtume maksimaliai padidinti ir optimizuoti duomenų, kaip turto, vertę . Ir, žinoma, yra keletas atitikties problemų, kai kurie reglamentai, dėl kurių turime jaudintis, atsižvelgiant į tai, kokioje pramonės šakoje mes esame. Ir tada, žinoma, mes taip pat turime nerimauti dėl įsilaužimo. Anksčiau mes kalbėjome apie duomenų valdymą ir kaip tai iš tikrųjų yra neatsiejama saugumo dalis ir tiesiog suprantame duomenų naudojimo vaidmenis bei atsakomybę ir įsitikiname, kad iš jų gauname geriausią vertę.
Taigi aš perduosiu raktus Jen Underwood ir ji galės mums pasakyti savo požiūrį į duomenų brandą. Jen, nuimk ją.
Jen Underwood: Ačiū, Ericai, ir ačiū, kad pakvietėte mane. Taigi šiandien aptarsiu keletą skirtingų temų, tada supažindinsiu Roną su IDERA ir jis gilinsis į kai kurias kitas šios konkrečios temos sritis. Aš pasakysiu, kad tai yra kritinis vaidmuo skaitmeninėje eroje ar skaitmeninėje pertvarkoje, kurioje šiuo metu vykstame, ir, kaip sakė Ericas, tai besikeičianti era. Šiek tiek įdomios EDM tarybos statistikos buvo duomenų valdymo pramonės etalono ataskaita. Tai beveik dveji metai, tačiau ji vis dar yra gana aktuali ir atskleis kai kuriuos, žinote, faktus, kurie patys apie save yra paaugliai šioje erdvėje. Šiek tiek pakalbėsiu apie duomenų brandą ir valdymo ramsčius per se.
Ši skaitmeninės eros ar skaitmeninės transformacijos tema, kurią girdite visur, iš tikrųjų vyksta dabar. Vienas iš įdomių faktų, kuriuos surinkau, kiekvieną dieną stebėdamas pramonės šakas, buvo „Gartner“ nurodymas jų dešimtyje strateginių technologijų tendencijų. Jie sakė, kad iki 2020 m. - taigi mes tik per kelerius metus nutolę nuo to - informacija bus naudojama išradinėti, suskaitmeninti ir automatizuoti ar panaikinti 80 procentų procesų, kuriuos turime prieš dešimtmetį anksčiau.
Ir aš tai mačiau kurį laiką, manau, kad jūs čia matote įvairių tipų žmones, sakančius, žinote, „Data's the new oil“ ir tuos dalykus. Aš norėčiau pasakyti, kad dabar duomenys yra skaitmeninis auksas. Ir jei jūs galvojate apie programinės įrangos taikymą ir programinės įrangos įsitraukimą, praeityje buvau pasaulinis „Microsoft“ produkto vadybininkas ir, net jei pasikeitėte savo karjerą, žinote, mes tikrai sutelktume dėmesį į programinę įrangą, o dabar esame orientuoti į vartotojus ir rinkti duomenis ir galvoti apie duomenų gavimą pinigais.
Įžengiame į tokią epochą, kai duomenys yra skaitmeninis auksas, ir jūs pradedate pastebėti, kad atsiradus tam, kas vadinama vyriausiuoju duomenų valdytoju, ir jie yra, žinote, dvi pagrindinės misijos - ir tikrai kelios kitos - įsitikinti, kad duomenys yra saugūs ir saugūs, taip pat rasti būdų, kaip maksimaliai padidinti duomenų vertę tiek skaitmeniniu, tiek vidiniu, tiek net išoriniu požiūriu. Taigi, tokio tipo dalykai, kurie anksčiau jūsų organizacijai negalėjo būti arba negalėjo atrodyti svarbūs, duomenys pagaliau užima vietą prie C lygio stalo kartu su CDO ir bus imamasi daug rimčiau.
Jei galvojate apie duomenų valdymą ir brandą, čia yra dvi skirtingos temos, kurias turiu šioje konkrečioje skaidrėje. Pirmoji yra, pats žinote, pats duomenų valdymas. Tai daugiau apie verslo funkcijas, kurios kuria ir sukuria duomenis ir duomenų srautus, kai kurias politikas ir praktiką. Ir kai jūs galvojate apie duomenų valdymo brandą, tai yra tas organizacijos gebėjimas tiksliai apibrėžti, lengvai integruoti, jūs žinote, panaudoti tuos duomenis, kuriuos jie vėl turi, vidiniams ar išoriniams tikslams, tokiems kaip duomenų pinigai. Viena didžiausių temų - ir tai buvo juokinga - anksčiau mano karjeroje, ir aš iš tikrųjų pasinaudojau kai kuriais IDERA įrankiais ir duomenų architektūros projektais - buvo visa ši metaduomenų koncepcija ir mes galvojome apie metaduomenis, o tada apie tai nebuvo kalbėta. apie ilgą, ilgą laiką. Aš pagaliau matau, kad metaduomenys vėl šaunūs. Tai iš tikrųjų gana svarbu bendraujant su įvairiomis grupėmis, suprantant, kur yra jūsų duomenys, kas yra duomenys. Ypač tokiuose dalykuose kaip duomenų ežeras. Pagaliau pasidaro įdomu.
Dabar aš pažadėjau, kad turiu tam tikrą statistiką iš pramonės etalono ataskaitos. EDM tarybai tai buvo nuo 2015 m. Kalbama apie duomenų kokybės ir valdymo modernizavimą, o šiame konkrečiame yra keli įdomūs faktai. Taigi daugiau nei 33 procentai organizacijų turi aktyvią, oficialią duomenų valdymo programą tam tikru organizacijos lygmeniu - tik 33. Taigi tai savaime yra labai įdomu. Iš 50 procentų, kuriuos iš tikrųjų įformino, norime tvarkyti duomenis, suprantame, kad tai yra tikrai svarbus turtas mūsų organizacijoje, kaip ir žmonės turi žmogiškuosius išteklius. Tik 50 procentų jų turėjo senesnes nei vienerių metų programas. Taigi, vėlgi, tai yra besiformuojanti sritis, išties gana įdomu tai, kas mums tampa vis svarbiau, ypač kalbant apie kai kuriuos pramonės reglamentus.
Taigi, daugybę kartų, ir per visą mano karjerą buvo įdomu dalyvauti techniniuose pardavimuose ir vaidmenyse, iš tikrųjų nebuvo „oi, mes galime sutaupyti pinigų, kurie motyvuotų organizaciją“ - dažniausiai tai yra baimė. Tai daugiau iš: „O, Dieve, mes turime įsitikinti, kad esame padengti. Mes nenorime prarasti darbo. “Ir tikrai tokių dalykų, kaip įsilaužimas ir duomenų rizika bei duomenų nutekėjimas, yra tikrai įdomių palyginamųjų tyrimų. „Verizon“ tai daro kasmet ir tikriausiai yra vienas mano mėgstamiausių apžvalgų. Tai, ką jūs beveik visada matote, yra netyčinis, nebūtinai, jūs žinote, tyčinis netinkamas duomenų naudojimas arba netinkamas duomenų tvarkymas, dėl kurio gali nutekėti. Ir dažnai - jie neturi šios tam tikros sesijos statistikos - tačiau žavi tai, kad atsitiktinai nutekėjo netinkamas leidimų valdymas ir kiti dalykai. Žinote, kad viskas būtų šiek tiek lengviau, šie nutekėjimai yra paskolinami. Paprastai žmonėms, kurie yra šališki ar nepriklausantys jūsų organizacijai, ir to ne norite.
Taigi tai yra tas dalykas, kai pagalvoji apie duomenų valdymo saugumo ir valdymo programą. Žinote, ne tik dėl blogų sprendimų ir taupydami pinigus, bet ir įsitikindami, kad esate saugūs, laikotės privatumo ir saugumo įstatymų. Jūs galite užsidirbti duomenų iš šios skaitmeninės eros ir, be abejo, jūs žinote, norite viską daryti efektyviai ir pakartotinai naudoti duomenis, turite palaimintą kopiją ir turite - aš nekenčiu, kai žmonės sako, aš esu analitikas ir aš ilgą laiką buvau analitikoje, viena tiesos versija. Paprastai, žinoma, yra kelios tiesos versijos, tik iš skirtingų perspektyvų. Bet iš esmės jūs norite, kad duomenys būtų patikimi, kuriais grindžiate sprendimus.
Vienas didžiausių mano matytų vairuotojų - ir gerai, ir gerai, kad vėl pasidaro šaunu - yra visa Europos Sąjungos GDPR koncepcija. Ir leisk man truputį apie tai pakalbėti. Taigi, jei jūs nežinote GDPR, apie tai daug girdėsite ateinančiais metais. Tai yra naujas teisės aktas, kuris bus priimtas gegužę. Jis bus pradėtas vykdyti 2018 m. Gegužės mėn., O už netinkamą informacijos tvarkymą numatytos didelės baudos. Galbūt girdėjote apie tai kalbant kitomis formomis - galbūt nenaudojote termino GDPR - galbūt girdėjote ar matėte, kad tai parašyta kaip teisė būti pamirštam, tai reiškia, kad galite susisiekti ir paprašyti pardavėjų pašalinti jūsų duomenis. Vėlgi, ankstesni duomenų architektai, jie nepašalins duomenų. Mes jį pakeistume, padarydami jį neaktyvų duomenų saugojimo scenarijuose. Mes niekada iš tikrųjų neištrynėme savo duomenų. Mes tam neturėjome procesų. Taigi, tai, žinote, dalykai, kurie palies visus jūsų organizacijos aspektus ir skirtingus būdus bei procesus, į kuriuos galbūt niekada nesvarstėte kurdami savo programą ar duomenų saugyklą. Taigi, jei pamatysite, kad apie GDPR reikia galvoti, gana greitai jums reikės teisinio pagrindo, kuris pateisintų asmens duomenų rinkimą ir tvarkymą.
Taigi tai dažniausiai būna asmeniniame lygmenyje, todėl sutikimą reikia duoti laisvai: konkretų, informuotą, nedviprasmišką. Tai turės įtakos daugeliui dirbtinio intelekto ir duomenų mokslo sričių - būtent ta sritis, kurią aš šiomis dienomis apžvelgiu, yra duomenų mokslo reikšmė ir tiesiog įsitikinimas, kad pačiuose modeliuose yra tam tikras skaidrumas, taip pat ir daugelis kitų jūsų savitarnos sričių. BI, jūsų duomenų saugykla, pagrindinių duomenų valdymas, net jūsų kliento 360 projektai, suasmeninimas ir net jūsų verslo srities programos. Taigi tai yra kažkas, kas palies kiekvieną jūsų organizacijos dalį. Ir skirtingai nuo privatumo įstatymų kitose jurisdikcijose, GDPR bus taikomas visoms organizacijoms, esančioms Europos Sąjungoje ar už jos ribų. Ir baudos už atitiktį vėlgi yra nemažos. Jūsų organizacijai gali būti skirta bauda iki keturių procentų viso jūsų bendro metinio pelno - tikiu, kad tai vadinama apyvarta - pajamos per se.
Tikiuosi, kad turiu jūsų dėmesį, ir į šiuos dalykus turėtumėte atkreipti dėmesį. Jei jūsų įmonė jau laikosi kai kurių iš šių praktikų ir pramonės standartų kartu su PCI, galbūt tai yra ISO - aš nesu tikras, ar aš pasakysiu šią teisę - 27001. Jei darote kai kuriuos iš jų, jis neturėtų „ Nebūti pernelyg stulbinantis, tačiau tai tikrai reikia žinoti. Taigi, kai ruošiatės tam, yra keletas sričių, ypač duomenų tvarkymo srityje, ir vienas iš pirmųjų dalykų yra katalogo sudarymas ir duomenų klasifikavimas - žinojimas, kur yra jūsų duomenys. Ir pasaulyje, hibridiniame pasaulyje, kur duomenys gyvena visur: Tai yra debesyje; tai šiose programose; tai yra pardavimo jėga; rinkodara naudojasi ir kitoje atsitiktinėje programoje, jūs žinote, savo klientų ar atsargų sistemose - visose šiose vietose. Žinokite, kur yra jūsų duomenys ir ką lengviausia padaryti - ir tai buvo tikrai smagi duomenų tvarkymo sritis, ar šios duomenų katalogų, kurie turi intelektą, sąvokos, net mašininio mokymosi klasifikacija yra dalis informacijos.
Ir vėl, metaduomenys - minėjau, kad metaduomenys vėl tampa šaunūs, todėl pradedant kurti duomenų ežerus ir tokio tipo daiktus, žinoma, galvoti apie metaduomenis ir nesigilinti į tą svarbią temą, ir, žinoma, juos valdyti bei stebėti. Taigi stebėjimas taps daug svarbesnis, kai turėsite grįžti, ir, pavyzdžiui, kas nors iš GDPR gali paprašyti jūsų įrodyti, kur tie duomenys pateko, kas juos turi, kas turėjo prieigą prie jų, tt. Nes jūs iš tikrųjų turėsite valdžios institucijoms parodyti tuos dalykus.
Norėdami padėti jums užtikrinti duomenų tvarkymo brandą, iš tikrųjų yra keletas minčių mokyklų, ir aš tikiu - nesu visiškai šimtu procentų tikras - manau, kad Rono denyje pamačiau, kad jis apims keletą iš jų, taigi Apie šiandien kalbėsiu iš CMMI. Ir štai, tai prieinama žmonėms; jis apima šešias skirtingas duomenų valdymo kategorijas, 25 proceso sritis, 414 praktikos teiginius ir 596 skirtingus darbo produktus. Taigi, kai galvoji apie net visus dalykus, kuriuos darai, pavyzdžiui, kaip tvarkyti ir kurti duomenis, 596 funkcinius darbo produktus, tu nesuvoki, kiek padarei, tiesa? Arba to, ko iš tikrųjų nedarai. Kai aš žvelgiu į skaičių taip, tai vienas iš dalykų, kurie man tikrai įstrigo. Taigi tai, kas man patinka būtent šiuo atveju, yra architektūra ir technologija neutralūs. Tai reiškia, kad jei jūs turite ir daugumą didesnių organizacijų, su kuriomis konsultavausi arba kurios dirbau ir įgyvendinau per daugelį metų, žinote, jos ten turi visokių skirtingų technologijų. Taigi jūs norėsite išversti, ką reiškia DMM, platformoms ir technologijoms, kurias naudojate savo konkrečioje aplinkoje. Tai taip pat nepriklausoma nuo pramonės, todėl nebūtinai būdinga, pavyzdžiui, sveikatos apsaugai. Sveikatos priežiūra turi tam tikrų aspektų - nesvarbu, ar tai BAA, ar skirtingų tipų klasifikacijos, jūs turite išversti ar pažvelgti į įvairius dalykus, kai rengiate savo programą ar planą pagerinti duomenų valdymo brandos lygį jūsų organizacijoje.
Kas tai yra, jei tai nėra kai kurie iš tų dalykų? Iš esmės tai apibrėžia ką, bet konkrečiai nenurodo, kaip tai padaryti. Didžiąją savo karjeros dalį buvęs A tipo asmenybe, man patiko, kai žmonės man kėlė tikslą ir aš galvojau, kaip pasiekti tą tikslą, ir, tarkime, nenuvertinti savo laiko, kaip tai pasiekti. Štai kaip duomenų tvarkymo brandumas ir šie CMMI procesai suteikia tikslus ir suteikia galimybę įvertinti save kai kuriose iš šių skirtingų sričių. Ir jie suteiks jums lygį. Yra įvairių būdų, kaip galite įvertinti ir įvertinti save, nesvarbu, ar tai yra visas lygis iki penktojo lygio, tai reiškia, kad jūs jį optimizavote ir turite tikrai stiprią programą.
Ir norėdama tiesiog pajusti, ką tai iš tikrųjų reiškia, čia turiu nedidelę apžvalgą, ką tai gali reikšti. Taigi, kai jūs galvojate apie duomenų tvarkymo brandos procesoriaus gyvavimo ciklą, jame yra palaikymo procesai - viskas, pradedant reikalavimais, rizikos valdymu, jums reikia palaikyti ten esančius procesus, baigiant duomenų valdymu ir aš esu malonus apie tai, bet iš esmės duomenų valdymas yra visa programa. Turėdami verslo žodynėlį, amžinai kalbėjome apie verslo žodynus ir duomenų architektus - tai turėtų būti kažkas jūsų organizacijoje. Kai kuriuos iš šių katalogų tipų technologijų jie kuria, plėtoja verslo žodynėlį, naudodamiesi informacijos rinkimu ir imamasi bei nieko, ir, žinote, įterpdami nuorodas dokumentuose skirtingoms tų pačių duomenų perspektyvoms, duomenų sričiai., arba duomenų versiją, nes ji keičiasi per visą vertės gyvavimo ciklą.
Tai yra dalykų rūšis, kurios tapo žymiai geresnės nuo tada, kai pradėjau savo karjerą. Anksčiau mes turėjome kurti savo namuose sukurtas sistemas, kad darytume tokio tipo darbus. Taigi mes žiūrime į bendrą vaizdą, į strategiją ir visus skirtingus dalykus, pradedant valdymu ir baigiant valdymo kokybe. Vienas dalykas, susijęs su duomenų kokybe, yra įdomus, nes pramonė tampa labiau automatizuota ir mes vėl turime šiuos skaitmeninius procesus su automatizuotu sprendimų priėmimu. Aš daug dirbu duomenų mokslo erdvėje, kur turime keletą šių įrankių, kurie automatizuoja sprendimus ir atnaujina numatomuosius modelius. Daugybė šių priemonių ir algoritmų reikalauja ir mano, kad duomenys yra geri. Jei norite priimti gerą automatizuotą sprendimą, reikia, kad duomenys būtų teisingi. Taigi galvodami, žinote, galbūt duomenų kokybė dažniausiai yra vienas iš tų dalykų, kuriuos žmonės atiduoda į šalį ir į tai nežiūri labai rimtai. Bet kai tik pradėsite automatizuoti sprendimų priėmimą modeliuose, skirtuose nuspėjamam modeliavimui ir mašinų mokymuisi, duomenų kokybė tampa tikrai svarbi.
Keletas būdų, kaip įvertinti jūsų pažangą čia, yra - ir aš leisiu Ronui apie tai pasikalbėti, jis taip pat turi puikų pranešimą apie tai savo sesijoje. Aš tiesiog pateiksiu jums greitą šleifo viršūnę, žinote, šie skirtingi lygiai šiame. Iš esmės tai yra savęs vertinimas, tiesa? Taigi, jūs pažvelgsite į savo duomenų valdymą ir tai, kas, jūsų manymu, išvis turi ką nors. Ir nereikia gėdytis, jei to nepadarote. Kaip jau sakiau, yra tik 33 procentai organizacijų, kurios netgi pradėjo daryti tokio tipo dalykus. Nepaisant to, žinote, šios rūšies programos bent jau buvo įgyvendintos - aš pramonėje dirbau daugiau nei 20 metų ir, be abejo, dariau tokio tipo darbus prieš daugelį metų, mes galbūt to tiesiog nevadinome. CMMI, jie turi pratimą, kurį galite įsivertinti patys. Galite gerai apžiūrėti ir susikurti savo - šiuo atveju tokio tipo radaro diagramą - įvertinti visus šiuos skirtingus kampus ar dalykus. Ir kiekviena organizacija, kaip aš dariau skirtingai, jūs žinote, kai aš konsultavausi ir įgyvendinau šiuos projektus, žinote, kiekviena organizacija yra unikali. Tai bus sritys, kurios jiems bus tikrai svarbios. Galbūt jūs žinote, tai proceso valdymas, kokybės valdymas arba rizika - priklauso nuo to, kas tai yra, bet jūs norėsite ieškoti ir sukurti etaloną ar pradinį scenarijų, o tada pagalvoti ir apie tai, kas apibūdina jo sėkmę.
Taigi, kai galvojate apie tokio tipo dalykų vertinimą ir valdymą, pirmiausia norėsite užsitikrinti vykdomosios programos rėmimą tokiai programai kaip ši. Tai yra kažkas, kas bus funkcionalus visoje organizacijoje, todėl net jei Susie Q ir John Smith nusprendžia: "Taip, padarykime tai. Mes turime tai padaryti." Jie negali to padaryti siloso jų organizacija ar net jei tai IT. Tai tikrai turite turėti verslo ir duomenų subjektų ekspertai. Jie turi turėti šiek tiek laiko. Jie nenori, kad tai būtų tik papildoma užduotis. Jei jūs kada nors dirbote - manau, kad esu atlikęs kai kurias pagrindinių duomenų tvarkymo užduotis, projektus anksčiau ir duomenų kokybę - ir paprastai, žinote, jūs įsitraukiate į verslą ir jie: „O, duomenų tvarkymas“. Tai nėra kažkas jų jaudina. Ir jie panašūs į: „O, ne. Turime tam turėti laiko “, ir jie tai daro. Taigi jūs norite turėti tam tikrą laiko įsipareigojimą. Jums reikės to palaiminimo iš viršaus. Norėsite, kad jis būtų daugiafunkcinis.
Vėlgi, tai yra kažkas, kas iš tikrųjų liečia daugelį organizacijos sričių. Su GDPR tai turėtų šiek tiek palengvėti, nes vėlgi, GDPR įstatymai ir tai, kur šie asmens duomenys naudojami jūsų klientams ir naudojami visoje jūsų organizacijoje, turėtų būti šiek tiek lengvesni, jei juos pritaikysite, jei turite. laikytis GDPR. Čia susieta liežuvis. Tai jums turėtų būti lengviau padaryti. Norėsite priskirti tam tikrą atsakomybę ir tada žiūrėsite, žinote, ketinate jas pritaikyti. Taigi jūs visada žiūrite į šias rekomendacijų rūšis, kurias teikia šios organizacijos, ir paprastai tokios jos yra: Jos yra jums skirtos gairės ir jūs ketinate įgyvendinti savo kultūrą savo organizacijoje.
Dirbti valdyme buvo išties labai svarbu, vienas iš dalykų, kuriuos plėtojau dirbdamas visame pasaulyje „Microsoft“ produktų valdyme, buvo savitarnos BI ir suteikiantis galimybę verslo vartotojui ir netechninio duomenų vartotojui žaisti su duomenimis ir kurti savo ataskaitas, ir daugybę kartų IT tai paslėptų. Taigi aš praleidau daug laiko šiam valdymui ir įsitikinau, kad produktai turi tinkamas funkcijas, auditą ir registravimą, ir, žinote, sukurkite juos taip, kad jie nenuvertintų duomenų bazės per se. Bet yra sistema, kuri, kaip žinote, metų metus dirbo šia konkrečia šių dalykų rūšių tema, kuri iš tikrųjų yra panaši ir į duomenų valdymą. Norėsite turėti tą pagrindą, kuris buvo įkurtas su vykdomosios valdžios rėmimu tam, ir norėsite tokio įsipareigojimo tarp verslo ir IT.
Taigi, vėlgi, mes kalbėjome apie biudžeto / laiko paskirstymą ir kurdami naujus procesus. Kai tai padarysite kai kuriuos iš šių dalykų, jūs pradėsite žiūrėti į duomenis, tai bus kultūrinio lygio pokytis. Bet jūs žinote, vėlgi labai svarbu iš strateginės perspektyvos. Norėdami suteikti jums jausmą, štai pavyzdys, aš išvaliau jį nuo vieno iš savo senų projektų, kurie buvo sukurti prieš daugelį metų. Ir tai vėlgi turbūt labiau bendrojo valdymo požiūriu, tačiau tikrai gali būti panaudota tokio tipo projektams tvarkant ir tobulinant savo duomenų valdymo procesus bei juos valdant. Jūs turite verslo dalyko ekspertą, čia yra duomenų tvarkytojai, IT dalyko ekspertai, žinote, įvairioms verslo sritims. Daugelyje didesnių kompanijų bus jūsų standartų taryba ir jūsų architektai, duomenų architektai ir modeliuotojai. Taigi bus keletas skirtingų temų ekspertų iš skirtingų lygių. Ir vėlgi, daugybė jų - aš nekenčiu turėti to kaip pavyzdžio - bus pritaikyti jūsų organizacijai ir jūsų kultūrai.
Vienas iš dalykų, kai dirbate su šiais projektais, daug kartų tai tikriausiai nėra pats įdomiausias projektas organizacijose, ne toks vizualus, kaip nori žmonės. Juokinga, tai vienas iš tų dalykų, kai, kai ateina konsultacinė įmonė ar net jūsų IT grupėje arba ateina jūsų BI kompetencijos grupė arba ateina jūsų analizės kompetencijos centras ir mes dirbame su duomenimis kokybės ir duomenų valdymo brandos, jie gali būti nepaprastai džiaugiamės tai darydami. Bet jūs turite rasti būdų juos paskatinti ir įtraukti į jų matavimus. Taigi kai galvojate apie tai, koks jis bus, vieną kartą atlikite šį pratimą ir gausite žmones laive. Ir sužinosite, kad jiems patiko duomenų katalogas arba jie mėgsta kai kuriuos iš šių dalykų, nes tai palengvina jų gyvenimą, jie gali rasti tai, ką duomenys reiškia, ar juos suprasti, ir gali pridėti savo požiūrį į jį. Duomenų katalogai yra turbūt vienas didžiausių projektų, padedančių žmonėms iš tikrųjų tai įsimylėti.
Taigi kitas dalykas yra išlaikyti juos įsitraukusius. Kaip jus kažkas sudomina, kad galbūt jiems tai nerūpi? Tai yra tam tikros metrikos apibrėžimas ir įtraukimas, jos matavimas ir suteikimas tam tikro mokymosi, kai yra pažeidimų, ir tam tikras supratimas, kad „Ei, kurį laiką mums sekėsi tikrai gerai, o po kurio laiko ne taip gerai“. yra tipai dalykų, apie kuriuos reikia galvoti, kad tai tęstųsi. Ir kai jūs galvojate apie balų skaičiavimą, o tai yra CMMI pavyzdys, jie tai įvertina. Jūs vėl turėsite savo prietaisų skydelius, savo KPI, žinote, skirtingus būdus, kaip žmonės vertinami organizacijoje. Bet jūs turėsite įvairių būdų įvertinti ir įvertinti savo sėkmę. Svarbiausia, kad turėtumėte tai atimti, arba kabliuką atimti tai įsitikinkite, kad turite būdą įvertinti sėkmę ir kad taip pat galėsite švęsti savo sėkmes.
Taigi aš vertinu tai, kad jūs paslėpėte šią įdomią temą, ir aš perduosiu Ronui, kuris ketina gilintis giliau.
Ronas Huizenga: Na, ačiū, Jen. Ir ačiū visiems, už prisijungimą prie mūsų šiandien. Dabar imsiuosi kelių aspektų to, apie ką kalbėjo Jen, ir šiek tiek gilinsiuosi į tam tikras sritis. Bet aš taip pat ketinu pateikti santrauką, kaip jūs bent jau turite aukšto lygio savianalizę kai kuriose iš šių sričių. Nes kaip matėte naudodamiesi CMMI modeliais ir tokio tipo daiktais, galite labai greitai įsigilinti į daugybę skirtingų rodiklių. Taigi, ko mes tikrai norime pasiekti, yra kažkas, kad galėtumėte gerai jaustis ten, kur jūsų organizacija yra gana aukšto lygio, ir tada pradėti gilintis į kitas. Taigi kalbėsiu apie organizacinį efektyvumą. Aš tuo grįsiu CMMI ir kai kuriuos kitus standartus ar žinių rinkinius, kurie atsirado per tuos metus. Tada aš kalbėsiu apie kai kuriuos duomenų brandos ir proceso brandos rodiklius, nes, kai mes tai peržvelgsime, pamatysite, kad jie eina koja kojon. Palaikydamas perspektyvas, Jen kalbėjo apie vienos srities valdymą. Taip pat po truputį kalbėsiu ir apie įmonės architektūrą. Tada mes jį apibendrinsime ir pateksime į patį apskritojo stalo diskusiją.
Jei pažvelgsime į tai, yra daugybė standartų ir BOK - kurie, be abejo, yra žinių rinkiniai -, kurie buvo paskelbti bėgant metams. Nemažai jų atsirado dėl brandos modelio. Ir čia atsirado CMMI, apie kurį Jen kalbėjo. Pats CMM modelis iš tikrųjų buvo 1998 m. Jį iš tikrųjų pradėjo džentelmenas, vardu Wattsas Humphrey, kai jis bendravo su IBM. Jis turėjo 27 metų karjerą IBM. Tačiau tikrasis jo aktyvus to modelio vystymas prasidėjo jam būnant Carnegie Mellon ir jį užsakė JAV gynybos departamentas. Tam buvo naudojama daugybė kitų standartų. Tai, ką labai gera žinoti apie pramonę, kai apie tai kalbame kai kuriuose kituose standartuose, yra tai, kad, žiūrėdami į tai, koks laikas, tai taip pat priklauso nuo dalykų, kuriuos mes apskritai matėme pramonėje. Tai buvo tada, kai kokybės judėjimas tikrai pradėjo įsitvirtinti, ypač gamybos srityje, ir tai pasklido į kitas sritis. Kur mes ieškojome būdų, kaip patobulinti gamybos procesus, atliekant tokius veiksmus kaip visiškas kokybės valdymas, tiesioginis gamyba ir kiti dalykai. Ir daugybė iš to išplaukiančių filosofijų pateko į visą kokybišką darbą.
Ir tai tikrai yra tokia šokinėjimo vieta, nuo kurios prasidėjo daugybė šių dalykų. Jis prasidėjo bendrojoje pramonėje ir taip pat tapo informacinių technologijų bei duomenų ir procesų bei informacinių sistemų dalimi. Kiti standartai, kurie, mūsų manymu, yra labiau susiję ar labiau būdingi kai kuriems dalykams, apie kuriuos mes kalbame, yra, žinoma, duomenų brandos modelis, apie kurį Jen kalbėjo šiek tiek. Taip pat yra objekto valdymo grupės verslo proceso brandos modelis. Ir daugybė kitų standartų, kuriuos galbūt pastebėjote, kad jūsų organizacija gali kovoti su įvairiomis verslo sritimis arba būti naudojama jose, ypač kuriant IT, pavyzdžiui, COBIT, kuri yra informacijos ir technologijos kontrolės tikslai, ITIL, kuri paprastai yra infrastruktūra - sutelktas, su kuriuo galbūt susidūrė daugelis jūsų. Vėlgi, bendras kokybės valdymas. Ir ypač kai įsitrauki į tokius dalykus kaip metrika ir visa kita, galbūt esi matęs ir tokius dalykus kaip statistinė proceso kontrolė. Ir tada, žinoma, kai kurie žinių telkiniai yra informacijos ar IT specialistai. Duomenų valdymo visuma.
Taip pat yra lygiaverčių žinių apie verslo analizę. Ir projekto valdymo žinių visuma. Galite turėti kelis ar daugiau iš šių dalykų, kuriuos tuo pačiu metu naudoja skirtingos jūsų organizacijos suinteresuotosios šalys. Bet išfiltruokime per BOK ir grįžkime atgal ir pasakykime, kas yra branda? Mes pateikiame brandaus amžiaus apibrėžimą, nes paklausus, kas yra brandumas, kai žvelgi į jį žodyne, jis iš tikrųjų sako „tu subrendęs“. Taigi vartoti žodį „subrendęs“ tai iš tikrųjų reiškia pasiekti pažengusįjį. vystymosi stadija - žinoma, labai bendra. Tačiau tai, ką mes iš tikrųjų žiūrime, yra tai, ką mes darome, kad pasiektume aukštesnį ir aukštesnį pasiekimų lygį. Ir kai pažvelgsite į daugybę standartų, kaip pamatysite, visų pirma CMMI ir gebėjimų brandos modelis iš tikrųjų grindė dalykus penkių balų skalėje, todėl jis suteikia mums laipsnišką būdą pažvelgti ir pasakyti, kaip yra mes iš tikrųjų vystomės tokiu mastu, kaip augame?
Vis dėlto, kai mes žiūrime į brandą, siekdami organizacinės brandos dalykų, kurie mus domina, turime būti pusiausvyroje. Turite pasiekti duomenų brandą, ir mes kalbėsime apie kai kuriuos kriterijus, kuriuos turite ten atlikti, tačiau tuo pačiu turite pasiekti proceso brandą. Jie yra dvi tos pačios monetos pusės ir jie turi eiti koja kojon. Negalite pereiti nuo, tarkime, nuo nulio iki penkių pagal duomenų brandos skalę, nepadidindami proceso brandos, ir tas pats pasakytina apie proceso brandą. Jie abu yra sujungti ir traukia vienas kitą važiuodami, kaip jūs iš tikrųjų vystotės per skirtingus etapus. Ir apie tai šiek tiek plačiau pakalbėsiu ateityje čia skaidrėje. Kiti dalykai, kuriuos turime suvokti - duomenų ir proceso brandos pasiekimas yra labai svarbūs įmonės architektūrai ir kai kuriems valdymo dalykams, apie kuriuos Jen taip pat kalbėjo. Kai kuriems iš šių dalykų, kuriuos bandome padaryti, suteikiame jiems galimybę pasiekti brandą.
Dabar ant skaidrės, apie kurią Jen sakė, kad ketinu pakalbėti šiek tiek išsamiau. Aš paėmiau tik keletą kategorijų ir, naudodamas CMM skalę čia, ir aš iš tikrųjų turiu savo, aš faktiškai pridedu nulį skalės viršuje, nes gali būti tam tikrų atvejų, kai jūs iš tikrųjų nepadarėte bet kokią trauką šiais atvejais. Taigi tai tik įvykių atpažinimo būdai. Taigi, jei ypač žiūrėsime į duomenų valdymą, galite pradėti nuo nulio, nes neturite duomenų valdymo programų. Ir kai jūs pradedate bręsti per įvairias sritis, kai pradedate pristatyti tai projekto lygiu, tada programos lygmeniu, per padalijimus ir galiausiai visoje įmonėje, vadinasi, žvelgdami iš valdymo perspektyvos, jūs iš tikrųjų brętate ir augate kaip organizacija, kaip jūs tai darote.
Kiti aspektai, tokie kaip pagrindinių duomenų valdymas, gali būti pradėti nuo nulio be jokių oficialių duomenų klasifikavimo. Tuomet jūs pasiekiate tai, kur suprantate, kad turite pagrindinius duomenis ir pradedate klasifikuoti, bet jie nėra integruoti. Tada jūs pradedate kurti integruotas ir bendras saugyklas. Kai patenkate į standartizuotą aplinką, būtent tada teikiate duomenų valdymo paslaugas. Toliau žengiant aukščiau, jūs sukursite pagrindinius duomenų tvarkytojus ir galiausiai duomenų tvarkymo tarybą, kuri visą laiką į tai rimtai žiūrės. Pažvelgdami į savo techninę aplinką, turimas programas ir duomenų bazes iš duomenų integravimo perspektyvos, dar nesubrendusioje aplinkoje turėsite daugybę ad hoc, nuo vieno taško iki kito sąsajų ir tokio tipo daiktas. O augdami pradėsite diegti keletą bendrų įrankių ir standartų. Tuomet pradėsite ieškoti bendrų integracijos platformų, kai išaugsite. O tapęs standartizuotu dirbsi prie standartizuotos tarpinės programinės įrangos ir galimų paprastų dalykų, tokių kaip įmonės paslaugų magistralės, kanoninis modelis, suskirstyti visus duomenis į savo organizaciją, taip pat susieti su tokiais dalykais kaip verslo saugykloje taisyklės ir tokios rūšys. daikto. Ir tada eikite dar toliau, kur jūs visiškai įsitvirtinsite organizacinėje kultūroje. Ir, žinoma, svarbiausia yra kokybė. Kaip kalbėjo Jen, priimant daugybę sprendimų ir daugybę priemonių, tarkime, kad turite aukštos kokybės duomenų, su kuriais dirbate. Taigi duomenų kokybė yra kažkas, kas yra pagrindinis duomenų brandos pagrindas.
Vėlgi, žiūrėdami į duomenis nesubrendusioje aplinkoje galite turėti daug siloso ir išsklaidytų duomenų. Gali būti, kad sutinkate su neatitikimais. Ir tada jūs pradedate dirbti prie to, pripažindami nenuoseklų, ir tada pradedate žiūrėti į planavimą. Ir jei jūs pažvelgsite į tvarkomą aplinką čia, kažkas labai svarbaus yra duomenų valymas vartojimo metu, siekiant naudoti duomenis priimant sprendimus. Taigi, apie ką mes iš tikrųjų kalbame, yra duomenų valymas, kai mes jį įkelsime į duomenų saugyklas ir kitas sprendimų palaikymo priemones. Ir tai yra analogiška tai, ką mes įpratome matyti duomenų gamybos pramonėje, kur žmonės statys gaminius, nusileis surinkimo linijai ir jos pabaigoje jūs apžiūrėsite gaminį ir eisite: „O, mes turime trūkumų. “Vėlgi, vienas dalykas, kurio niekada negalima padaryti, yra tai, kad niekada negalite pagerinti produkto kokybės, patikrindami jį pabaigoje. Galite pamatyti su tuo susijusias problemas ir tada galėsite imtis priemonių tobulinti kitus ir kitus, kurie ateina po linijos, bet niekada nepagerinsite to, apžiūrėdami jį pabaigoje. Taigi štai, judant į priekį, ypač duomenų srityje, jūs daugiau judate tikrinimo ir valymo požiūriu vartojimo vietoje, kur pradedate bandyti statyti tą šaltinį, tiesiai iš ten, kur pagaunate. duomenis, procesus, kurie veikia tuos duomenis, užtikrindami, kad šie duomenys būtų tikslūs ir tinkami vartoti visuose procesuose. Toliau tobulėjant, jūs pradedate kurti ir gauti kokybinius KPI ir iš tikrųjų pradedate plėtoti tą prevencinį požiūrį į duomenų kokybę, kai judate į priekį.
Kalbant apie organizacinę elgseną ar dalykus, kurie, jūsų manymu, yra, jei nemanote, kad turite problemą ar nežinote, galite būti, jei jūsų organizacijoje yra neigimo fazė, tai man sako, kad esate nusileidęs lygus nuliui arba potencialiai pereinantis į vieną. Jei jūsų duomenyse yra daug chaoso ir bandote pašalinti šiuos neatitikimus, tikriausiai esate pirmo lygio. Kai jūs vis dar naudojate reaktyvųjį režimą, pereinate prie valdomų, tačiau nesiruošiate standartizuoti, kol iš tikrųjų neturite labai stabilios duomenų aplinkos, apimančios valdymą, kokybę, pagrindinių duomenų tvarkymą ir duomenis. integracija, norint paminėti tik keletą punktų. Ir vėl, kai jūs peržengsite tai, tada jūs pradėsite įsitraukti į tikrai iniciatyvų valdymo stilių. Jei pateksite į tą vietą, kurioje elgiamasi labai nuspėjamai, taip pat analizę, kuria siekiama sukurti atsarginę kopiją, ir pagrindinius rodiklius, kurie turi atsarginę kopiją jūsų organizacijoje, kai pažvelgiame į tai ir apžvelgiame keletą dalykų, yra keletas kitų dalykų, kuriuos galime pamatyti apie organizacijas ir kur jos yra. Pažvelkime į svarbiausią IT dėmesį organizacijoje. Jei jūsų pagrindinis dėmesys IT srityje vis dar yra skiriamas technologijoms ir infrastruktūrai, tikriausiai esate linkęs link mažiau subrendusios skalės pabaigos. Bet kai jūs tikrai sutelkiate dėmesį į informaciją ir įgalinančią strateginį verslo įgalinimą, jūs priartėjate prie brandžios skalės pabaigos. Jei žiūrite į tai iš duomenų perspektyvos, turite didelę duomenų riziką, o jei esate aukščiausios klasės, sumažinate su duomenimis susijusią riziką. Kita vertus, tai yra organizacijos vertės generavimas. Mažesnis duomenų brandumas reiškia, kad tikriausiai turite gana žemą vertės generavimo lygį, ypač kalbant apie duomenis, kuriuos turite savo organizacijoje. Ir didindami skalę, jūs gaunate didelę vertę.
Pažvelkime į tai, kalbant apie patį duomenų modeliavimą. Kartais duomenų modeliavimas tapo raudongalviu pamotiu. Duomenų modeliavimas yra esminis dalykas norint pasiekti duomenų brandą. Taigi noriu pakalbėti tik apie keletą signalinių ženklų, kaip duomenų modeliavimas susiejamas su tuo. Jei tai tik naudojama dokumentavimui arba paprastų, fizinių duomenų bazių generavimas mažoms programoms ir tokio tipo daiktams, tikriausiai esate žemas kaip pirmo lygio duomenų brandumas. Kai pradedate priimti ir atpažinti įvairius modelių tipus, įskaitant konceptualųjį, loginį modelį ir fizinį modeliavimą, kai taip pat, žinote, iš esmės jūs kuriate dizainą. Jūs tikrai naudojate jį kaip projektavimo tašką, tada esate pirmo lygio.
Kai pradedate pažvelgti į tai labiau iš įmonės lygmens, įskaitant įmonės ar kanoninių modelių kūrimą, sąvokų įvedimą ir susiejimą keliuose modeliuose, duomenų liniją ir valdymo metaduomenų kūrimą tiesiai į savo modelius, pradedate trečias lygis, o tada pereinama prie visiško valdymo metaduomenų, verslo žodyno integravimo ir tt. Žvelgiant į gyvenimo ciklą ir duomenų vertės grandinę, jūs iš tikrųjų pasiekiate ketvirtą lygį. Ir vėlgi, visiškai integruotas modeliavimas su verslo žodynėliais, metaduomenimis, gebėjimas valdyti tokius dalykus kaip savitarnos analizė, tai tikrai tada, kai pasieki gana subrendusią būseną.
Neatskiriant to, noriu labai trumpai pakalbėti apie duomenų gyvavimo ciklą. Deja, gana dažnai ignoruojama priežastis, dėl kurios noriu kalbėti apie tai, duomenų gyvavimo ciklas. O kas tai yra, tai tikrai aprašė, kaip kuriamas, skaitomas, atnaujinamas ar ištrinamas duomenų elementas ir kokie procesai jį veikia visoje jūsų organizacijoje. Taigi tie iš mūsų, kurie ilgą laiką dirba pramonėje, tai vadina CRUD, nes tai yra kūrimas, skaitymas, atnaujinimas ir naikinimas. Bet mes turime tai suprasti pagrindiniu lygmeniu, kai tvarkome savo organizacijos duomenis. Įveikiama daugybė veiksnių. Kokias verslo taisykles tai veikia? Kokie verslo procesai sunaudoja, sukuria ar keičia duomenis? Kokios programos iš tikrųjų įgyvendina tuos verslo procesus, kad galėtumėte tai padaryti? Viskas, kas įeina į duomenų gyvavimo ciklą.
Ir vėl Jen užsiminė apie tai anksčiau - nebūtinai turi būti vienas tiesos šaltinis. Tam tikras duomenų elementas gali būti sukurtas keliais būdais. Ir iš tikrųjų gali tekti įeiti, skirtingi dalykai įvyksta per kelias sistemas ar daugybę įvedimų, kuriuos turite suderinti ir pasiryžti, kad sugalvotumėte, koks yra tinkamas duomenų šaltinis tam konkrečiam sprendimui tuo metu. Gali būti keli duomenų variantai įvairiems tikslams organizacijoje. Norėdami tai pasiekti, turite mokėti modeliuoti verslo procesą, duomenų liniją, apimančią duomenų srautus, integraciją ir tokius dalykus kaip ETL, todėl ištraukite, pertvarkykite ir įkelkite savo duomenų saugyklą, duomenų rinkimo ir sustojimo zonas. ir, žinoma, taip pat naudojami duomenų saitai didžiųjų duomenų pusėje. Ištraukdami šią informaciją iš duomenų ežero, turite žinoti, kaip ją naudojate ir kaip ją naudojate. Kalbant apie patį gyvenimo ciklą, tai iš tikrųjų yra tai, kaip mes sukuriame ar renkame naujus duomenis, kaip mes juos klasifikuojame - nes jūs turite juos klasifikuoti, kad suprastumėte ir efektyviai dirbtumėte su jais - kaip jūs juos kaupiate, kaip jūs jūs jį naudojate, kaip jūs modifikuojate tuos verslo procesus, kur jie yra bendrija organizacijoje - ir labai svarbu: saugojimas ir archyvavimas. Kiek laiko saugote duomenis? Kada jį archyvuoti? Kada tu galiausiai sunaikini tuos duomenis? Visus šiuos dalykus reikia atsižvelgti į jūsų duomenų gyvavimo ciklą, ir jūs visa tai turite padaryti, kad pasiektumėte aukštą duomenų brandos lygį savo organizacijoje.
Dabar aš vėlgi sakiau, kad jie yra panašūs į dvynius, kur reikia kalbėti apie proceso brandą kartu su duomenų branda - jie eina koja kojon. Vėlgi, aš čia turiu kelis skirtingus dalykus ir - nesijaudinkite, kad neperskaitysiu visų šitų dalykų, o tik tam tikras kontrolinis sąrašas, taigi - vėl galite pradėti savarankiškai vertinti, kur yra jūsų organizacija proceso brandos. Dar kartą pažvelkime į dalykus nuo pat pradžių per optimizuotus puslapius. Vėlgi, mes naudojame tą pačią penkių taškų skalę, kuri buvo gauta iš galimybių brandos modelio. Jei pažvelgsite į tokius dalykus kaip dėmesys, jei esate žemesniame ar pradiniame proceso brandos lygyje, jūsų organizacijoje gali paaiškėti, kad žmonės, atlikdami savo darbą, iš tikrųjų pasikliauja savo metodais. Galbūt pamatysite tam tikrus herojus ir tokio tipo dalykus, kad galėtumėte viską padaryti. Tuomet jūs pradedate eiti link taško, kuriame esate iniciatyvesnis, kai jūsų vadovybė prisiima atsakomybę už darbo vienetus ir atlikimą. Tada jūs pradedate kurti standartinius integruotus procesus. Tada proceso stabilumas ir pakartotinis naudojimas. Tuomet jūs pradedate pamatyti daugiau mentorystės ir statistinio valdymo kultūros, kad apskaičiuotumėte tų procesų metriką ir pagrindinius rodiklius, o galiausiai - iki visiško optimizavimo lygio.
Pažvelgę į darbo valdymą, jūs galbūt ieškote, jūs eisite iš srities, kurioje nenuoseklus darbo valdymo lygis, į labiau valdytą, kur jūs bent jau aukštesniame lygmenyje balansuojate savo įsipareigojimus dėl išteklių. Tada jūs turite labiau pritaikomą ar judresnę organizaciją, kad galėtumėte standartizuoti savo procesus, tačiau pritaikyti juos taip, kad jie būtų geriausiai naudojami skirtingomis organizacijos aplinkybėmis. O kai jau peržengi į aukštesnį lygį, labai svarbu įgalinimas, o tai reiškia, kad visi intuityviai supranta, kas vyksta, o darbuotojai turi proceso duomenis, kad galėtų įvertinti ir valdyti savo darbą.
Vėlgi, grįždami prie gamybos analogijos - pamatę, kad pradėję modernizuoti savo surinkimo linijas ir visa, kas panaši į pramonę, pradėjome kalbėti apie bendrą kokybę ir darbuotojų įgalinimą net ir surinkimo linijoje, kur, jei kas nors pamatė kažkas negerai tam tikrame gamybos etape, žmonėms buvo suteikta teisė paspausti didelį raudoną mygtuką ir išjungti visą surinkimo liniją, kol problemos bus išspręstos, kol viskas vyko toliau. Būtent tokio mentaliteto ir kultūros tipo mes ieškome duomenų apie savo procesus, kad įsitikintume, jog iš tikrųjų optimizuojame savo duomenis ir procesus savo organizacijoje.
Kiti jūsų kultūros rodikliai - ar jūsų kultūra sustingusi dėl to, kad nėra atpažįstamo pamato realiam įsipareigojimui tobulinti jūsų verslo procesus? Ar yra atsakomybės delegavimas, kurį matome toliau? Ir kai judate toliau, galbūt vis tiek turėsite silosinių, bet kai pradėsite judėti aukščiau, kalbėdami apie kultūrą ir dalykus, kuriuos darote savo verslo procese, jūs taip pat suskaidote tuos skirtingus verslo silosus ir pasinaudojate svertu. procesai visoje jūsų organizacijoje. Labai svarbu, kad patekę į renginio sceną, tuo, kuo iš tikrųjų remiatės, iš tikrųjų renkate kokybės metriką, o jūs turite metriką, kad galėtumėte numatyti savo galimybes vykdydami savo verslą, o ne jausti žarnyną. operacijų, ir tai nepaprastai svarbu.
Kalbant apie architektūrą, pakalbėkime apie tai, nes daugelis mūsų čia dirba IT srityje arba visada žiūri į tai. Vėlgi, tos pačios rūšies dalykai, kuriuos matėme duomenyse. Turime beviltiškų IT sistemų, jei jūs tikrai nesinaudojote pradiniais proceso brandos etapais. Pradėję tvarkyti procesus, pamatysite, kad kai kurios paslaugos yra kuriamos ten, kur iš tikrųjų naudojatės labiau paslaugomis grįstu metodu. Tuomet, jei tapsite standartizuotas, pamatysite daugiau paslaugų, susijusių su duomenų ir paslaugų bei procesų paslaugomis, tipą ir tokio tipo daiktus, kur jūs gausite visas paslaugas ar naują architektūrą. Ir tada galiausiai į visą procesą orientuotą įmonę, kuri naudojasi jūsų duomenimis.
Vėlgi, tos pačios rūšies svarstyklės, kai pažvelgiame į tai. Kalbant apie produktyvumą, esant žemam proceso brandos laipsniui, jūs matysite žemą produktyvumo lygį ir aukštą proceso brandą, matysite daug didesnį produktyvumą. Kokybė taip pat koja kojon su tuo. Tas pats, kaip ir su duomenimis - jei esate nepakankamai subrendęs, matysite didelę riziką ir daug atliekų. Tačiau kuo aukštesnis jūsų brandos lygis, tuo sumažinsite riziką ir žymiai sumažinsite atliekų kiekį. Kalbant apie kai kuriuos dalykus, kuriuos organizacijoje galite pastebėti kaip tam tikrus simptomus ar rodiklius, jei pagrindinė filosofija grindžiama išlaidų mažinimu, greičiausiai esate žemas proceso brandos lygis. Tuomet ketinate baigti studijas ir pažvelgti į savo organizacijos veiksmingumą, o tada, kai pateksite į labai brangų lygį, vėl ketinate skirti vertę.
Žvelgiant iš organizacinio valdymo perspektyvos, jei viešpatauja chaosas, tai vėlgi yra mažai procesų brandos organizacijų požymis. Bet jūs pradedate sutelkti dėmesį į tai, ką aš vadinu labiau valdymo mentalitetu, kur - ir gali būti, kad valdymas bus priimtas dekretu ar įvedant reikalus - ten, kur esate iš tikrųjų tada, kai jūs patekote į brandesnį lygį, jūsų valdymas išverčia į daugiau vadovavimo. Kitaip tariant, tobulinimo filosofija yra įterpta į kultūrą ir nuo generalinio direktoriaus žvilgsnio jie propaguoja visą filosofiją, kaip tobulinti procesus ir nuolat, nuolat tobulinti jūsų organizaciją kaip visumą.
Kalbant apie proceso modelį - ir aš čia gana greitai pereisiu šiuos dalykus - dar kartą pažvelkime į proceso modelius, nes jie susieja patį proceso brandumą. Vėlgi, labai panašus į dalykus, kuriuos matėme dėl duomenų brandos, kai žemame ar pirmame lygyje jūs galbūt tik dokumentuojate procesus arba esamą būsenos procesą, bet jūs tikrai nenaudojate to, kad pastūmėtumėte dalykus į priekį. Kai pradedate bręsti, ketinate naudoti verslo procesų modeliavimą, kad padidintumėte faktinį verslo procesų valdymą organizacijoje, tada tobulinkite dar toliau ten, kur jį naudojate, ir nuolat atnaujinkite tuos modelius, kad galėtumėte patobulinti procesą ten, kur galiausiai pereiti prie proceso projektavimo. Ir tada, kai jūs visiškai subręstate, arba, žinote, ką paprastai matote lieknuose ar organizacijose, kurios priėmė aukštesnės kokybės programas, tokias kaip „Sigma“, tai vėlgi turite nuolat tobulinti savo mentalitetą ir tai įsitvirtino modeliuojant jūsų organizacija. Taigi, kaip gamindami gaminius, nesvarbu, ar tai lėktuvai, ar pastatai, dangoraižiai, ar tokio tipo daiktus, mes naudojame inžinerinius brėžinius, mes pasikliaujame savo modeliais, kad iš tikrųjų išjudintume savo verslą, nes būtent dizaino elementas iš tikrųjų skatina mūsų organizacinius elementus .
Dabar aš vėl neketinu detaliai nagrinėti šio ir kiekvieno žodžio. Aš padariau tai, kad paėmiau tas dvi paprastesnes tinklelio skaidres ir išsirinkau daugybę žodžių, kurie buvo naudojami kai kuriuose kituose aprašuose tiek duomenų brandumui, tiek proceso brandumui. Taigi, pažvelgę į tai po fakto, galite pradėti galvoti apie kai kuriuos žodžius, kuriuos matote kalbėdami apie jūsų vidinę kultūrą. Ir tai padės jums pradėti klasifikuoti, kur mes, kaip bendra organizacija, pradedame atitikti šią brandos skalę. Taigi, jei matote tokius dalykus kaip nenuoseklumas ar nekintamas ar neveiksmingumas kyla gana dažnai arba kyla chaosas, paprastai būsite žemesnėje skalės dalyje. Kai pradedate galvoti apie tokius dalykus kaip nuolatinis tobulinimas, strateginis derinimas, prevencinis požiūris į trūkumus ir kokybę bei tokio tipo daiktus, visiška integracija ir jūs kalbate apie geriausią konkurencinio pranašumo praktiką, būtent tada pamatysite save iki optimizavimo priemonės, aukštesnė skalės pabaiga.
Vėlgi, noriu atkreipti dėmesį į tai, kad pradėjus nagrinėti duomenų valdymą, ypač žiūrint į skalės apačią, yra pradiniai etapai, duomenų valdymas gali būti įdiegtas tik atskirų projektų lygmenyse. Turite vystytis iki taško, kuriame duomenų valdymas ir konkretus tikslas yra projekto duomenų valdymas, ir pasikeitė įgyvendinant programų ir padalinių duomenų valdymą, kur tai vėlgi yra visos įmonės mastu ir įterpta į visą organizaciją.
Aš jau kalbėjau apie tai, kad tai iš tikrųjų yra dvyniai, dirbantys kartu duomenų brandos ir proceso brandos atžvilgiu. Norint pasiekti tą brandą, bet kurioje skalės pusėje yra kelionė ir negalima šokinėti laiptelių. Jei esate nulyje, turėsite vystytis per pirmąjį, antrąjį, trečiąjį, ketvirtąjį ir galiausiai pateksite į penktą etapą. Ir pasaulyje yra labai nedaug organizacijų, kurių iš tikrųjų yra penkios. Taigi daugeliui organizacijų būtų malonu būti tokioje vietoje, kur jie yra trejų, ir tada galėtų tai panaudoti kaip trampliną į priekį. Ir vėl jūs negalite eiti, jūs negalite būti ketverių nuo duomenų brandos ir vienas proceso brandos. Tai tiesiog neveikia, nes jie yra taip susipynę, kad jūs turite suprasti ir gerai valdyti savo duomenis ir procesus kartu.
Gera analogija, galvojant apie tai, tarkime, jei jūsų kelionėje į organizuotą brandą bus jūsų komanda, kurią sudaro du žmonės: vienas yra proceso brandumas, o kitas - duomenų brandumas. Bėgate kliūčių ruožu ir esate pririšti per trumpą virvę. Norėdami patekti į to kurso pabaigą, tai reiškia, kad jūs abu turite įveikti ne tik visas kliūtis, bet ir įveikti visas kliūtis beveik tuo pačiu metu arba labai arti vienas kito, kad būtumėte. gebanti judėti toliau ir patekti į kitą kliūtį. Tai tikrai geras būdas galvoti apie proceso brandos ir duomenų brandos pusiausvyrą. Taigi, kitaip tariant, jūs galite būti šiek tiek orientuoti į procesą ir šiek tiek į duomenis, tačiau tai bus pagrindinis rodiklis ir negali būti daug atotrūkio, kad iš tikrųjų jus perkeltų per lygius.
Ir tada, kai dar kartą pažvelgsime į duomenų valdymą, vienas iš dalykų, kuriuos norėjau pabrėžti tuo atveju, jei nežinojote, yra tai, kad DAMA iš tikrųjų šių metų pradžioje išleido Duomenų tvarkymo įstaigos „Duomenų tvarkymo organą“ ir tuos dalykus, kurie pakeistas yra tikrasis DAMA ratas. Ir aš iš tikrųjų atstovavau tai šiek tiek kitaip, kai centre yra duomenų valdymas, o dešimt skirtingų kategorijų yra skirtingos. Tai, ką čia labai svarbu pamatyti, yra duomenų modeliavimas ir dizainas iš tikrųjų turi savo sritis ant rato - anksčiau jis buvo tarsi susimaišęs su kitomis. Vienas iš dalykų, iš kurių labai svarbus dalykas yra duomenų modeliavimas, visų pirma, yra labai svarbus visiems šiems kitiems aspektams, nes nesvarbu, ar mes darome savo duomenų bazių duomenų modeliavimą, ar metaduomenis, su kuriais mes susiduriame, duomenų modeliavimas turi tam tikrą reikšmę. groti visuose kituose kūriniuose, apie kuriuos mes kalbame. Proceso modeliavimas taip pat vaidina svarbų vaidmenį atliekant daugelį šių dalykų, nes ne tik patys duomenys turi būti suprantami, bet ir reikia suprasti, kaip jie naudojami, ir būtent tai proceso modeliavimas iš tikrųjų padeda mums tai padaryti.
Dabar šiek tiek pakeisime pavaras ir pakalbėkime apie įmonės architektūrą. Modeliai taip pat yra labai svarbūs įmonės architektūrai. Aš tai grindžiu pavyzdžiu ir tai yra „Zachman“ sistema, kurią čia parodau labai greitai. Pažvelgę į tai, čia matote kelis dalykus. Matote, kas, kaip, kur, kas, kada ir kodėl yra skalės viršuje. Ir tada jūs einate išsamesnius tobulinimo lygius, jei norite, kalbėdami apie modeliavimo tipus ar daiktų tipus, kuriuos rengiate įmonės architektūrai, pradedant nuo labai aukšto konteksto ir baigiant detaliu lygiu, įskaitant fizinį įgyvendinimą. Jei pažvelgsite į pirmuosius stulpelius, tai reikalauja labai daug duomenų. Kaip vadovaujasi procesas. Ir jei pažvelgsite į kitus aspektus, naudosite proceso ir duomenų modeliavimo derinį, kaupdami likusią informaciją. Turėsite duomenų apie visus šiuos skirtingus dalykus, o jūsų proceso modeliai taip pat susies dalykus, pavyzdžiui, ten, kur viskas nutinka, atsakomybę. Taip pat kalbėdami apie proceso modeliavimą, kurį taip pat darome savo įrankiuose, galite pradėti tai sieti su tikslais, santykiais ir verslo taisyklėmis, kurie taip pat skatina šiuos skirtingus dalykus, kuriuos darote.
Žvelgiant iš bendros „Zachman“ sistemos perspektyvos, vienas iš geriausių būdų pagalvoti apie tai taip pat yra tai, kad esate vadovaujamas modeliu ir iš tikrųjų išgyvenate skirtingus lygius. Taigi jūs pradedate nuo aukšto lygio apimties ir konteksto. Tuomet jūs pereinate prie verslo modelių, paskui į sistemos modelius, paskui į technologijos modelius, o tada pateikiate ir labai išsamų techninių modelių vaizdavimą. Duomenys vėlgi atspindi tai, kas, procesas yra kaip, ir tai yra duomenų ir proceso sąveikos derinys, kuris lemia visas kitas savybes.
Remiantis tuo, neatsitiktinai tai, kaip mes žiūrime į įmonės architektūros idėją, yra šiek tiek kitokia nei kai kurie kiti. Gana dažnai išgirsite apie keturis įmonės architektūros ramsčius: duomenų, įsigijimo, verslo ir techninę architektūrą. Mes į tai žiūrime šiek tiek kitaip. Duomenų architektūrą mes vertiname kaip pagrindinį pagrindą, kuris varo visą įmonės architektūrą dėl dviejų priežasčių. Viena, nuo to ir prasidėjo. Net tokie dalykai, kaip Zachmano sistema, pirmiausia kilo iš duomenų architektūros, o paskui apėmė ir kitus architektūros aspektus. Ir du, nes esminis proceso ir duomenų ryšys. Štai kodėl mes matome verslo architektūrą kaip centrinę įmonės architektūros koloną. Ir tada, be abejo, tai papildo programų architektūra ir techninė architektūra, kurios yra absoliučiai būtinos įgalinimo priemonės, leidžiančios mums paskatinti tikras įmonės galimybes. Dabar, kai pažvelgsime į „ER Studio Enterprise Team Edition“, mūsų integruotą modeliavimo platformą, štai kaip ji pradeda veikti. Tai yra aukšto lygio kai kurių modelių, kuriuos mes darome, ir pagrindų, pagrindžiančių juos, konteksto diagrama. Ir tai iš tikrųjų yra įvesta, tai iš tikrųjų nubraižyta proceso schemoje. Taigi, kai mes ypač žiūrime į savo duomenų architektūros fragmentą ir mūsų verslo architektūrą apačioje, mes pateikiame vaidmenimis pagrįstus įrankius.
Kai pažvelgsite į mūsų verslo architekto įrankį apatiniame kairiajame kampe, tai ten paprastai dirba verslo analitikai ir verslo architektai. Paprastai jie sutelkia dėmesį į kai kuriuos verslo procesus ir pradeda juos išstumti. Tačiau jie taip pat sutelkia dėmesį į tai, kas. Taigi tada mes pradedame daryti konceptualų duomenų modeliavimą ir tokio tipo dalykus. Šiuos konceptualaus modeliavimo komponentus galime panaudoti ir pritaikyti savo duomenų modeliavimo įrankyje ir duomenų architektui, kur jie dar labiau išskaidomi į loginius duomenų modelius ir, žinoma, galiausiai fizinius modelius, kad galėtume generuoti fizines duomenų bazes. Mes taip pat galime atsitraukti, kad verslo architektūros erdvėje būtų patobulinti ir konceptualūs modeliai. Labai svarbus dalykas yra tai, kad palaikome įvairius modeliavimo būdus. Taigi, vėlgi, BI yra labai svarbus ir duomenų ežerai, ir tam tikros rūšies dalykai, todėl mes iš tikrųjų taip pat atliekame tam tikrą modeliavimą, o taip pat ir duomenų linijos modeliavimą. Taigi, ne tik ETL, kalbant apie tai, kaip jūs atvaizduojate fizinius modelius į savo duomenų saugyklų matmenų modelius ar net atsinešate daiktus iš savo duomenų ežerų ir pamatę, kaip tie žemėlapiai išdėstomi, galime susieti visus tuos dalykus. Taip pat atvirkštinės inžinerijos perdavimas iš kitų modeliavimo platformų, iš didžiųjų duomenų platformų.
Be to, tokie dalykai, kaip ETL įrankiai, galime faktiškai pradėti formuoti duomenų linijos diagramas tiesiai iš ETL specifikacijų, kurias galite turėti savo aplinkoje. Taip pat labai svarbu žinoti, kad mes turėjome plėstis ne tik dėl reliacinio modeliavimo. Mes turime tam tikras platformas, tokias kaip „Hive“, ypač „MongoDB“, dabar mes pradedame kalbėti apie dokumentų saugyklas, kuriose yra tokios sąvokos kaip įterptiniai objektai ir masyvai. Mes iš tikrųjų išplėtėme žymėjimą, kad galėtume pritaikyti ir šių tipų modelius, nes tai yra nesusijusi sąvoka. Viskas, ką sukūrėme duomenų architekto įrankyje, atsižvelgiant į duomenų artefaktus, nesvarbu, ar tai būtų loginiai subjektai, ar fizinės lentelės, ir jų atributai, gali būti vėl įtraukta į verslo apdorojimo modeliavimą. Kurdami savo verslo procesų modelius iš aukšto lygio ir nusileisdami iki žemesnio lygio, galite iš tikrųjų susieti tikruosius duomenų elementus. Taigi jūs galite veikti, mes galime nurodyti CRUD matricas, kas iš tikrųjų vyksta. Tai suteikia jums tą duomenų gyvavimo ciklą, apie kurį kalbėjau kūrimo, skaitymo, atnaujinimo ir naikinimo proceso lygmeniu. Mes ten vykdome visišką BPM proceso modeliavimą, taip pat turėdami savo persidengimų rinkinį, kad galėtumėte pradėti sieti verslo strategijas, verslo tikslus. Be to, galime susieti programas, kurios įgyvendina šiuos verslo procesus, visa tai paremta modeliu.
Kiti dalykai yra labai svarbūs ir mūsų duomenų modeliuose. Įvaldomos duomenų valdymo arba duomenų kokybės charakteristikos ir valdymas. Čia galite apibrėžti ir susikurti savo metaduomenis, kad galėtumėte sekti norimas charakteristikas. Tai reiškia, kad jūs dabar naudojate savo modelį kaip planą, kad perkeltumėte tai per visą savo organizaciją, į savo metaduomenų saugyklas ir visa kita. Ir, žinoma, vienas iš modeliavimo apribojimų, prieš daugelį metų, kai daugelis iš mūsų pradėjo pramonėje tai daryti, yra tai, ar mes pagaminsime šiuos modelius. Ką mes darytume? Mes juos atsispausdinome, įdėjome į sieną, galbūt komandos nariams pasidalinus ir tokio tipo daiktais. Tikroji to vertė yra galimybė dalytis ir bendradarbiauti mūsų organizacijose. Štai kodėl mes turime saugyklomis pagrįstą metodą, kur mes tikriname ir patikriname savo modelius ir darbo vietas. Mes dalijamės jomis su savo rinkėjais, kurie yra organizacija, nesvarbu, ar jie yra kiti techniniai suinteresuotieji subjektai, verslo vartotojai ir tokio tipo daiktai. Prijunkite tai prie mūsų bendradarbiavimo platformos, vadinamos „Team Server“.
Taigi mes kalbėjome apie ankstesnius verslo žodynus ir terminus, jų svarbą ir to žodyno plėtojimą versle. Visa tai buvo „Team Server“, kur vartotojai, verslo vartotojai gali bendradarbiauti tokiomis sąlygomis. Jie yra matomi, naudojami duomenų architektuose, pavyzdžiui, prie duomenų modelių ir, be abejo, nemaža dalis šių verslo žodynų yra kilę iš kai kurių duomenų žodynų, kuriuos sukūrėme savo duomenų modeliuose. Galime juos išstumti. Taip pat iš duomenų architektų įrankių išeities taškas yra verslo žodynėlis, kuriame juos galima tobulinti toliau, ir visi kartu su pokyčių valdymu.
Tai buvo daug. Apibendrinant reikia pasakyti, kad pora dalykų, apie kuriuos mes kalbėjome, yra išbandyti tikrąją organizacinę brandą, jums reikia subalansuoto požiūrio, kurį sudaro duomenų brandumas ir proceso brandumas. Neįmanoma pasiekti vieno be kito. Vėlgi, pagrindinis dalykas, jūs turite turėti abu ir tuo remtis, ypač duomenų modeliavimas ir procesų modeliavimas tiek įmonės architektūrai, tiek duomenų valdymui, tiek procesų valdymui, taip pat ir jūsų organizacijose. Įmonių architektūra iš tikrųjų ją sieja, žiūrint į šiuos skirtingus aspektus ir perspektyvas. Norėdami tai padaryti, jums reikia tvirto duomenų architektūros pagrindo, o jums reikalingas integruotas procesų modeliavimas, kad būtų sukurtas tas verslo kontekstas ir būtų galima pagreitinti jūsų verslo procesą ir duomenų sunaudojimą. Vėlgi, svarbiau nei bet kada anksčiau. Galiu pasakyti, kad tai, kas sena, vėl yra nauja. Taigi duomenų modeliavimas, proceso modeliavimas, linija, metaduomenys ir žodynėliai yra esminiai dalykai, norint tai pasiekti, o „ER / Studio Enterprise Team Edition“ yra bendradarbiavimo platforma, kuri visa tai sujungia.
Ir kartu galime pereiti prie klausimų.
Erikas Kavanaghas: Gerai.
Ronas Huizenga: Mes eisime pas jus, Ericai.
Erikas Kavanaghas: Roni, aš turiu nusimesti sau skrybėlę už visas pastangas, kurias įdėjote dokumentuojant šiuos skirtingus procesus ir sistemas. Tai daug medžiagos, kurią jūs ten turite. Manau, didelis klausimas, kurį turiu, yra tas, kas turėtų prižiūrėti šią organizaciją, nes jūs liečiate tiek daug skirtingų dalykų. Jūs susipažinote su procesais, tai bus vyriausiasis operatyvinis darbuotojas ar asmuo, kuriam priklauso operacijos. Duomenų gyvavimo ciklas, jūs manote, kad galbūt tai bus vyriausiasis duomenų pareigūnas. Jūs liečiate tiek daug skirtingų dalių ir tiek daug skirtingų verslo komponentų. Kaip rasti tinkamą žmogų ar žmonių grupę ir ar tai yra iniciatyvinis komitetas? Kas tai? Ką galėtum papasakoti apie tai, kas turėtų tai daryti organizacijoje?
Ronas Huizenga: Žinote, tai įdomus klausimas. Mes iš tikrųjų galime praleisti dieną aptardami įvairių požiūrių privalumus. Bet tai, ką aš tikrai mačiau, žinote, kai aš buvau pasikonsultavęs prieš pradėdamas produkto vadybą, kai žiūrėjau į organizaciją, tai buvo viena iš problemų, susijusių su nuosavybės įgijimu ir žmonių pritraukimu į tai. Ir kai mes žiūrime į tokias disciplinas kaip mūsų duomenų modeliavimas ir net verslo procesų modeliavimas, arba pirmosiomis dienomis net duomenų srautų diagramos ir tokie dalykai, tai iš IT išaugo. Bet kai mes judėjome į priekį ir aš manau, kad dabar vis daugiau ir daugiau suprantame, kad tai tikrai turi būti verslo pagrindas. Taigi tikrai norite, kad nuosavybės teisė į tai būtų versle.
Ir aš čia įžeisiu kai kuriuos IT žmones, tačiau tvirtai tikiu, kad priežastis, kurią matėme kaip vyriausiojo duomenų valdytojo vaidmens raida, yra CIO vaidmuo daugelyje organizacijų. Taip yra todėl, kad daugelis CIO yra sutelkti į techninius, o ne į duomenis ir procesą. Taigi aš manau, kad jums to tikrai reikia, greičiausiai jums reikės kažkokio tipo valdymo komiteto didesnėse organizacijose. Bet tai tikrai turi priklausyti verslui. Aš pateikčiau argumentą, kad jūsų verslas, procesų modeliavimas, duomenų modeliavimas turi priklausyti verslui, nes tai suteikia jums galimybę užtikrinti, kad IT, kas yra duomenų saugotojas ir įgyvendina tuos procesus per tai, ką jie naudoja Kurdami turite plaktuką, kad įsitikintumėte, jog tai įvyks, jei jis iš tikrųjų priklauso verslui.
Erikas Kavanaghas: Taip, aš manau, kad sutikčiau su tuo. Bet Jen, kokia tavo mintis?
Jen Underwood: Taigi tai tikrai įdomu. Tai, ką aš turėjau omenyje sakydamas, kad priversti žmones rūpintis ir būti interaktyviais, turbūt yra vienas pagrindinių dalykų. Vienu metu aš parašiau baltą knygą apie tai, kad savitarnos BI valdymas yra labai panašus į tai. Tai reikia padaryti, rasti būdą, kaip motyvuoti žmones, jo verslo vertę, priversti juos tuo rūpintis. Ir tada, kai jie mato, ar jie randa, ar tai duomenų katalogavimas, ar koks kitas kampas. Galbūt tai sumažina siuntimo išlaidas, įtraukia tai, už ką kažkas yra atsakingas organizacijoje, štai kaip jūs galite jį prižiūrėti. Taip, verslas būtinai. Verslo dalyko ekspertai ketina tai padaryti arba nutraukti.
Erikas Kavanaghas: Tai sunku. Manau, jūs visada norite turėti šį suinteresuotųjų šalių konsorciumą iš visos organizacijos. Žinoma, jūs nenorite analizės paralyžiaus. Jūs nenorite biurokratijos dėl biurokratijos. Norite, kad organizacija turėtų veiksmų planą ir šiuos dokumentus patvirtintų dokumentais. Žinote, aš manau, kad kai pradedi kalbėti apie verslo procesų modeliavimą, tai buvo karšta prieš 25 metus, tačiau dažniausiai atsiribojo nuo tikrojo verslo. Manau, kad bent jau kai kuriose pramonės šakose jūs galite ištraukti daug to proceso iš faktinės programinės įrangos, kuri palaiko dalykus. Bet aš manau, kad šiomis dienomis turime rasti būdą, kaip subalansuoti tuos du pasaulius, tiesa, Ron? Norite turėti dabartinius ir naujausius proceso modelius, atspindinčius tai, kas iš tikrųjų vyksta. Taigi nenorite, kad tai būtų tik atskiras pratimas ten, kur jis yra, jis yra kažkur ant lentynos. Bet tai yra, tai pasidaro šiek tiek sudėtinga, tiesa? Nes ne visos operacinės sistemos yra suderintos su tokiu vykdomuoju kodu. Bet ką tu galvoji?
Ronas Huizenga: Visiškai. Ir tai įdomu, nes vienas iš dalykų, į kuriuos žiūriu, yra tai, kai žmonės, žinok, mes tapo greito pasitenkinimo visuomene. Žmonės galvoja: „Oi, mes tiesiog išeisime ir nusipirksime keletą įrankių ir padarysime šį darbą mums.“ Panašu, kad jūs nepirksite proceso brandos. Neketinate pirkti duomenų galiojimo laiko. Tai sunkus darbas. Privalote susukti rankoves ir turite tai padaryti. O mechanizmas, kaip tai padaryti, yra modeliavimas. Tai yra per daug sudėtinga, jei neturite vizualios ne tik esamos būsenos, kurioje dirbate, bet ir suplanuotumėte, kaip patobulinsite tuos skirtingus verslo procesus. Jums reikalinga ta vaizdinė sistema, kad galėtumėte suprasti, kokį poveikį šie pokyčiai darys.
Ericas Kavanaghas: Tai tikrai - aš tiesiog tweet; Aš dabar tweet tai - „Jūs nenusipirksite proceso brandos, jūs nepirksite duomenų brandos“. Aš galiu visiškai sutikti su abiem šiais dalykais. Jen, aš tave pakviesčiau mintims. Ir aš pateiksiu dar vieną klausimą. Vienas iš dalyvių klausia: ką reiškia procesas, paremtas procesu, ar proceso branda? Jen, ar galite su tuo kalbėti?
Jen Underwood: Aš iš tikrųjų galiu šiek tiek geriau tarti ankstesnį klausimą. Kai pagalvoju, tiesą pasakius, tai pirmas, žinai, įrankių pirkėjas. Tai buvo toks puikus, puikus komentaras, nes tai tiesa. Bet ką pasakysiu, tai yra daug geriau. Taigi aš peržiūriu daugybę sprendimų ir matau skirtingas erdves bei jas išbandau. Kas darosi geriau, yra duomenų radimas, žymėjimas ir bent suteikimas jums masinio bėgimo pradžios, taip pat tai padaryti, kai sakau mažiau skausminga, yra beveik smagu. Taigi įsivaizduokite, kad duomenų katalogas ar MDM projektas yra įdomus. Tai yra, ir jūs turite organizacijos žmonių, kurie naudojasi šiais duomenimis, nepriklausomai nuo to, ar tai ataskaitos, ar kitokio pobūdžio dalykai, ir aš manau, kad kažkas net linijoje sakė, kas, žmonės, kuriems rūpi jų asmeninis plėtros planas. Taip, netgi pakelkite tai dar vieną lygį. Tai imamės šių dalykų ir sakome, kad dabar 30 procentų sumažinome klaidingai nukreiptas siuntas ir taip sutaupėme pinigų. Tai tik geriau tvarko mūsų duomenis. Tai yra tos rūšies daiktai, kuriuos kaupi ir naudosi. Arba jūs padarote įdomų ir susijusį su tuo, ką jie daro. Manau, kad būtent tokios magijos trūksta daugeliui šių sužadėtuvių, kad žmonės bando tai padaryti organizacijoje, ir ji įstrigo.
Erikas Kavanaghas: Taip, tai gera mintis. Ir, Roni, grįždamas į jūsų komentarą prieš keletą akimirkų apie vizualinio rėmo svarbą, manau, kad tai visiškai tiesa, nes daug kartų, jei žmonės kažko nemato, išties sunku apvynioti galvą, kas tai yra reiškia, ir tikrai, kai pradedate kalbėti apie sudėtingus procesus, susijusius su tarpusavio priklausomybėmis ir valdymo taškais, ir visus šiuos dalykus, turite tam tikru momentu jį nubraižyti, o idealiu atveju tai darote naudodami programinę įrangą, kurios funkcijos yra įdėtos į katalogą, pavyzdys, kokios transformacijos įvyko naudojant skirtingas linijas nuo šio taško iki taško. Arba tai, ką galima rasti šiame kontrolės punkte. Aš tenoriu nurodyti savo istoriją valdydamas riziką ten, kur kontrolės taškas yra bet kuris proceso taškas, bet kuri parinktis, individuali ar programinė įranga, kurioje jūs galite ką nors pakeisti, tiesa? Tai jie vadina kontrolės punktu. Ir man tikrai labai vertinga, kad gauni tą vaizdinį pagrindą. Priežastis tada gali pamatyti ir savotišką pasivaikščiojimą, o tam tiesiog reikia laiko. Žmogaus smegenims reikia laiko suvaldyti tą medžiagą ir ją iš tikrųjų suprasti bei optimizuoti, tiesa?
Ronas Huizenga: Visiškai. Norėčiau panaudoti kitokią analogiją, kuri, manau, paverčia ją perspektyva: Aš esu šiek tiek aviacijos riešutas, sakyčiau, jei bandai galvoti apie tai lygiagrečiai, pagalvok apie 747 modelio statybą. - arba „Airbus 380“, taigi aš nesirinkau vieno pardavėjo nei kito - pagalvok, kaip sunku būtų tai padaryti remiantis dokumentais, kuriuos sudaro tik tekstas, o ne brėžiniai ir 3D 3D brėžiniai bei viskas, kaip tai iš tikrųjų surinkti kartu.
Erikas Kavanaghas: Taip, tai būtų grubu. Ir Jen taip pat turi kalbėti.
Ronas Huizenga: Verslas yra tas pats, tiesa?
Erikas Kavanaghas: Taip, ne, taip nėra. Jen turi kalbėtis su viena iš jūsų mėgstamų sričių, kuri jums patinka, tai yra vizualizacija. Jūs turite mokėti ką nors įsivaizduoti, kad galėtumėte tai visiškai suprasti, man atrodo.
Jen Underwood: Taip daro daugybė žmonių. Ir net tik vizualizacija kalba, kas sakoma, tūkstančiai žodžių ar kažkas panašaus. Pamatę tai, jie gali tuo patikėti. Ir jie tai gauna.
Erikas Kavanaghas: Sutinku. Ir aš myliu, Roni, kaip jūs visa tai sutraukėte. Manau, dar kartą klausiu savęs, jums reikia čempiono organizacijos viduje, o kas ten bus, tarnaus kaip ryšininkas įvairioms grupėms. Duomenų valdytojai yra tai, apie ką mes dažnai kalbame - manau, kad tai yra tikrai svarbus vaidmuo, ir manau, kad tai vaidmuo, kuriam per pastaruosius trejus ar ketverius metus buvo skirta daugiau dėmesio, nes mes įvertinome duomenų vertę. valdymas, tiesa? Tas duomenų valdytojas yra tas, kuris gali ne tik kalbėtis su verslu, bet ir suprasti sistemas, suprasti duomenų gyvavimo ciklą, visą vaizdą. Manau, tas asmuo gali ir turėtų būti laikomas generalinio direktoriaus taisykle, tiesa?
Ronas Huizenga: Taip, ir jums reikės daugiafunkcinės komandos, tiesa? Taigi jums reikės žmonių, kurie sudarytų komandą, kuri daro tą arba tą, kuris yra iš skirtingų sričių, atstovaujančių techninei pusei, arba, žinote, skirtingoms verslo sritims. Ir, jūs žinote, atsižvelgiant į organizacijos tipą, jei turite projektų valdymo biurą, o daugybę iniciatyvų, kurias vykdote, vadovauja PMO, ketinate įsitikinti, kad turite PMO dalyvavimas taip pat tik tam, kad visi būtų harmoningi ir suderinti, kaip jie dirba.
Ericas Kavanaghas: Taip, ir jūs žinote, paskutinis dalykas, aš įdėsiu šią paskutinę skaidrę, valdymo sistemą. Turėjome dalyvio paklausti, ar trūksta duomenų toje skaidrėje? Ar tai, ar duomenys pateikiami skaidrėje, ar ką jūs manote apie komentarą apie duomenis, kurių trūksta skaidrėje?
Jen Underwood: Ne, ir tai tik bendra valdymo sistema. Iš esmės tai yra iš savitarnos BI erdvės, todėl duomenys apie tai yra didžiąja dalimi. Tai buvo tik mano žvilgsnis ir mano perspektyvos, o ne toks didelis dėmesys skirtas duomenų daliai. Bet duomenų tikrai būtų, kai pagalvoji apie visus šiuos kūrinius, duomenų bus. Nesvarbu, ar tai duomenų pagrindas, atskaitomybė naudojant duomenis per visą procesą ir visą sistemą.
Ericas Kavanaghas: Taip, tai nėra visiškai prasminga. Ir aš manau, kad pateiksiu tau tik vieną paskutinį klausimą, kai mes čia apsiversime, Roni. Jei galvoju apie tai, kiek daugiau informacijos ir kiek daugiau duomenų mes naudojame šiomis dienomis, ir apie tolimas organizacijas, kokia ekosistemų svarba šiomis dienomis yra tarp kanalo partnerių ir kaip mes galime keistis informacija per tas partnerystes ir maža greita „blockchain“ nuoroda į tai - nepadaryti dalykų per daug sudėtingų. Esmė ta, kad mes esame vis labiau į duomenis orientuotame pasaulyje, tiek verslo požiūriu, tiek kasdieniniame gyvenime. Ir man tai tik dar labiau padidins įmokas už tai, kad organizacijos iš tikrųjų sunkiai pažvelgtų į tai, ką jūs čia siūlote, kokia yra jų branda, kur jos yra ir kiek jos yra kreivės ir tikrai sąžininga su savimi dėl to, tiesa? Nes jei jūs nežinote geresnio, negalite padaryti ir geriau, o jei negalvojate apie dalykus, geriau nesuprasite, tiesa?
Ronas Huizenga: Tiksliai. Manau, frazė, kurią norėčiau naudoti, yra tikriausiai ne tokia gera, kaip jūs manote. Tai gali atrodyti labai griežtai, tačiau žmonės gali į tai žiūrėti gana optimistiškai, tačiau, jei į tai žiūrėsite tikrai sunkiai ir tikrai gerai, kritiškai įvertinsite save, manau, bet kuri organizacija ras, jūs žinote, reikšmingų spragų, kurias jie reikia kreiptis.
Erikas Kavanaghas: Aš turiu sutikti. Ir vienas iš mūsų kolegų ten pakomentavo metaduomenų, duomenų apie duomenis svarbą. Dėl to nėra abejonių. Metaduomenys yra klijai, laikantys visas šias sistemas, ir mes vis dar niekada iki galo to nesugadinome ir dėl rimtos priežasties, atvirai kalbant, nes metaduomenys keičiasi. Tai skiriasi nuo sistemos iki sistemos. Žinote, kuo daugiau bandai normalizuoti savo duomenis, tuo mažiau tikslu, manau, jie tampa.
Taigi dabar esame savotiškai šiame keistame pasaulyje ir galbūt manau, kad pateiksiu dar vieną klausimą jums, Jen, nes jūs keletą kartų paminėjote duomenų katalogus. Man labai patinka šis naujas duomenų katalogo technologijos judėjimas, kuris automatiškai nuskaito jūsų informacines sistemas, nustato metaduomenų stulpelių pavadinimus ir pan. Ir padeda jums palaipsniui sudaryti strateginį duomenų ir metaduomenų vaizdą savo sistemose. Nes man rankomis daryti tuos dalykus, tiesiog jų yra per daug. Niekada nesikėsite į tos kalvos viršūnę, kol ant jūsų nenugriaus lavina, ir, žinote, jūs arba normalizavote žaidimo tešlą pilkai, arba pakankamai nesinormalizavote ten, kur tikrai nenukenčiate. Nežinau, kas vyksta. Man, naudojantis mašinomis, mašinų mokymasis, apie kurį mes nuolat kalbamės, tai bus pagrindinis dalykas ateityje, padėsiantis mums bent jau surišti pakankamai duomenų, kad gerai suprastume, kas yra ten, teisinga Jen. ?
Jen Underwood: Taip, aš taip. Aš myliu šias technologijas. Jie labai, labai šaunūs. Ir tada pagalvoji, tai suteikia tau tą didžiulį bėgimo startą. Tada galėsite ieškoti informacijos šaltinių. Jūs turite savo duomenų tvarkytojus, žinote, kad traukiate į priekį, ar jie prideda savo dokumentus, ar tai yra perspektyva, tai yra pakeitimai. Žinote, sakydami, kad tai yra sertifikuoti duomenų šaltiniai, kuriuos reikia naudoti teikiant ataskaitas. Žmonės gali ieškoti ir rasti reikiamus duomenis. Tai tikrai, tikrai gana gražu. Tai taip pat padeda - kai galvoju apie verslą ir tai, koks slaptas buvo įmonės duomenų valdymas, kai aš dariau DBA dalykus, - mes naudojome išplėstines ypatybes ir SQL serverį bei nuskaitydavome naudodami tokius įrankius kaip IDERA, tiesa? Pabandyti sukurti duomenų katalogą. Bet DBA ar duomenų architektų versijoje, jūs žinote, kad ir kokia ji buvo, ar tas stulpelis ar laukas buvo, jis tikriausiai neatitiko to, kas buvo verslas. Taigi dabar turėdamas verslą gali lengvai, lengvai žinai, įeini, ieškai ir valdai ir viskas turi būti paremtas tikslais, tikrai norėčiau, kad atvirai kalbant, mes jau seniai tai turėtume. Taigi jis tampa daug geresnis.
Erikas Kavanaghas: Tai juokinga. Gavome dar vieną galutinį auditorijos nario komentarą, sakydami, kad „blockchain“ bus vertingiausia uždėti metaduomenų autentifikavimo antspaudą. Tai geras punktas ir, žinote, „blockchain“ išties yra nuostabi technologija. Aš į tai žiūriu kaip į tam tikrą darnų pagrindą, jungiantį daug taškų tarp sistemų ir programų ir pan. And, you know, we're in the early stages of blockchain development, but we now see that it is spun off, of course, from this point originally where it came to the fore, and now you've got IBM working very hard on blockchain technologies. SAP has bought into all that. And really it's, it presents an opportunity for a deeper foundation and framework to connect all these systems and all these dots.
So, folks, have burned well over an hour. Thanks for staying along with us today, but we always like to answer your questions and get to all the commentary. We do archive all these webcasts for later viewing, so hop online to insideanalysis.com, where you can find the link to that. It should be up within a few hours, typically after the event. And we'll catch up to you next time. We got a couple more events coming up next week – lots of stuff going on. But that will bid you farewell, folks. Thanks for your time. Pasirūpink. Buh-bye.
