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组织很有可能为其支持的功能提供了多个有针对性的最佳应用程序。但是,如果将这些信息存储在不同的系统中,那么其信息的价值是什么?要开始实施数据管理过程,重要的是要在企业内的所有应用程序中调整数据模型,以便跨系统进行数据关联。数据可视化可以显著改善企业内部的决策。但是,源数据清理和排列是第一个关键步骤,人们对此不应低估。
在排好了数据模型之后,保持其组织性很重要。企业建立一个流程或系统来维护源事务和主数据。适当的数据管理将使企业能够构建其数据模型,并随时增强现有分析。由于糟糕的数据管理实践,很容易让人对数据分析或技术部署丧失信心。
设置数据可视化时,请牢记最终目标。企业确保自己对仪表板的行为变化有充分的了解,并确保自己已与其关键业务利益相关者进行合作。例如,在设施管理中,数据可以成为预测性维护中的游戏改变者。在行业中,了解维护事件的主要指标以及通过大量数据输入可视化数据,可以帮助维护团队主动改进维护流程,从而延长机器或物理资产的使用寿命。相关人员需要考虑数据可视化如何为其业务带来类似的流程改进。
一旦开始清理数据的过程,将数据模型的各个部分拼凑在一起,就会自然地进行数据所有权问题的对话。作为一个组织,企业需要定期就仪表板的所有权及其所描绘的数据进行对话。其技术同行不拥有这些数据,也没有建立关于数据的指标。当其组织从一个捕获但不真正依赖数据的组织转换为需要主数据和事务数据完全透明的数据时,数据质量和度量标准定义的所有权是增长和流程采用中的关键成功因素。
组织可以引入可视化技术,虽然一开始可能并不确切地知道其作用,但一旦采用,管理人员和员工之间的想法就会蓬勃发展,并且请求管道将会快速增长。过早释放这些功能可能会导致一些错误的启动。而在将可视化引入组织之前,需要确保已经构建了引擎,建立一个入口过程,开发了优先级机制,并考虑了所有安全隐患。
可视化应该是真正的伙伴关系,IT不应该是唯一主导的事物。企业需要构建自己的自助服务引擎。确定其团队应该在何时运行,并确定与技术团队的合作,以及IT如何提供指导和支持。可以确定最接近流程的人员需求,并在技术团队中以“等待时间”来填补需求。
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