Målet med att bygga en strategi för att demokratisera data är att tillåta all lämplig personal att få tillgång till organisationens data, oavsett deras tekniska kompetens eller arbetsbeskrivning.

Tidigare skulle en forskare behöva lämna in en förfrågan till IT-avdelningen om den information de behövde. Om en produktionsledare till exempel ville ha en halvmånadsrapport om mängderna skrot och avfall, måste de be IT-avdelningen om informationen – och vänta. Med datademokratisering, kan den chefen tillfälligt komma åt data utan att behöva vänta på IT.

Överraskande nog tror många organisationer fortfarande att forskning och analys är strikt IT-avdelningens ansvar. Denna filosofi begränsar forskningen i allmänhet och minimerar både entusiasm och intuitiv spin-off forskning. Ett företag som begränsar och begränsar forskningen förlamar sig i huvudsak.

Med en strategi för att demokratisera data på plats kan företag förbli konkurrenskraftiga. De flesta företag kommer att behöva utveckla en datademokratiseringsstrategi som möjliggör enkel och öppen forskning för sin personal. Processen flyttar ansvaret för forskning och dataanalys från IT-teamet till alla användare inom organisationen.

Dataintegration verktyg är nödvändiga för datademokratisering och kommer att stödja forskning och dataanalys av personal med en icke-teknisk bakgrund.

En kort historia om datademokratisering

Datademokratisering kom till när företag började göra "big data"-forskning. Avsaknaden av datavetare och teknologer för att utföra forskningen ledde till enklare, mer användarvänliga system, så att samma arbete kunde utföras av personer utanför IT-avdelningen. 

Genom att göra data tillgänglig för alla i ett företag, utan att ha data flaskhalsade på IT-avdelningen, blir en verksamhet mycket mer flexibel och anpassningsbar. Datademokratisering frigör också IT-teamet att utföra mer värdefulla projekt.

Om en organisation beslutar sig för att implementera ett datademokratiseringsprogram för att ge personalen enkel tillgång till huvuddelen av sin data, finns det flera kulturella och Data Governance frågor som kanske måste övervinnas. Några problem med att implementera ett datademokratiseringsprogram är:

• Risken för att människor misstolkar uppgifterna och fattar dåliga beslut
• Dataduplicering när forskare kopierar data för enkel åtkomst under forskning
• Utsätter företaget för etiska, juridiska och integritetsproblem

Datastyrning före datademokratisering

Ett Data Governance-program bör installeras innan datademokratisering genomförs. Att tillhandahålla öppen och enkel åtkomst till data innan du skapar ett datastyrningsprogram kan vara förödande. Utan en funktionell Ram för datastyrning, intelligent beslutsfattande och automatisk regelefterlevnad är mycket svårare.

Vissa risker kommer med att utveckla en strategi för att demokratisera data. Medan målet att ge personalen tillgång till organisationens data ger betydande fördelar, oro över dataintegritet och andra risker kan inte ignoreras. (Med fler anställda som arbetar på distans kan alltför enkel åtkomst till företagets data leda till hackning av cyberbrottslingar.)

Processer kan utvecklas som gör uppgifterna tillgängliga för all personal med lämpliga lösenord.  

Ett ramverk för datastyrning bör utformas för att möta behoven hos din specifika organisation. Det bör fokusera på att standardisera verksamhetens regler och processer för användning, lagring och insamling av data. 

Moderna datastyrningsprogram är också utformade för att skydda företag från att bryta lagar och förordningar etablerat för att skydda människors personliga information — det finns nu många länder som stöder lagar om personlig integritet.

Ett väldesignat ramverk för datastyrning kan hjälpa till att utveckla ett program som kan identifiera datakällor, bygga kataloger och leverera data. Mer specifikt måste ett säkerhetssystem införas som skyddar kunders och personals personliga information, samtidigt som huvuddelen av informationen är lättillgänglig. 

Lämpliga säkerhetsåtgärder är inbyggda i Data Governance-programmet. Riktlinjer för databehandling och lämpliga krypteringsnivåer kan användas när data lagras eller överförs och är nödvändiga för att skydda data från cyberbrottslingar.

Datatillgänglighet – utökat ägande att demokratisera data

Nyckeln för de flesta organisationer som strävar efter att demokratisera data är att bestämma vilken data som ska ha begränsad åtkomst, medan resten av informationen förblir tillgänglig för alla med ett lösenord. 

Att förse användare med program som de kan använda är ofta den mest synliga fördelen med datademokratisering. Användarvänlig programvara bör finnas tillgänglig för icke-tekniska användare. 

Företag har implementerat användarvänliga plattformar med låg kod, ingen kod eller NoSQL som ett sätt att utöka dataägandet. Dessa system tillåter fler anställda att ta ansvar för den data de arbetar med, samtidigt som de följer de riktlinjer som fastställts med Data Governance-programmet. 

Datademokratiseringsfördelar och resultat

Moderna företag måste fatta beslut snabbt och effektivt för att undvika att förlora lönsamma möjligheter. Dessa beslut förlitar sig mer och mer på ständigt ökande mängder data. 

Organisationer utan tillgång till data, eller en dataanalysprocess, tar vanligtvis längre tid att fatta beslut och kan förbli omedvetna om business intelligence tillgänglig för tävlingen. (Bra uppgifter analytics kräver ett datastyrningsprogram för att tillhandahålla data av hög kvalitet.) 

Några fördelar med datademokratisering är: 

• Personalen får en bredare förståelse för verksamheten: En förståelse för verksamhetens prioriteringar, mål och processer främjar intelligent beslutsfattande. När personalen lär sig systemet utvecklar de en helhetssyn på organisationen och dess datatillgångar. En liten mängd utbildning i användningen av metadata kommer att påskynda forskningen och ge informationen ett sammanhang. När ett företag växer ökar också mängden inkommande data. Att hantera all denna data blir ansvaret för all personal som arbetar med den, och att vänta på att IT ska samla in dem för forskning är inte längre nödvändigt. 

• Personallojaliteten ökar: Personal som forskar, är involverad i beslutsprocessen eller har fått behörighet att fatta beslut som en del av sina arbetsuppgifter kommer att känna en känsla av stolthet och ägarskap över sin befattning. Företag som har "engagerat" anställda – vilket innebär att de fattar beslut – har en omsättningshastighet det är 31 % lägre än företag som förväntar sig att deras anställda helt enkelt ska följa order.

• Att göra data tillgänglig: För att en datademokrati ska fungera effektivt är det väsentligt att investera i både dataintegration och dataanalysverktyg som är användarvänliga. I många äldre organisationer fortsätter dessa typer av verktyg att monopoliseras av deras IT-avdelning, vilket resulterar i projektförseningar och stoppat beslutsfattande. Denna situation orsakar en datahanteringsprocess som är långsam och i slutändan destruktiv för verksamheten. Att ha rätt verktyg gör verksamheten mer effektiv.

• Förbättra kundupplevelsen: Dagens kunder förväntar sig smidiga, okomplicerade interaktioner med en webbplats. Onödigt komplicerade transaktioner leder till att förtroende och kunder förloras. Företag som förväntar sig att all personal ska vara bekymrad över kundupplevelsen har bättre förutsättningar att möta kundernas förväntningar.

• Äldre data blir användbar: Datademokratisering handlar också om att frigöra data som har fångats i ett äldre system. Företag måste investera i lämpliga dataintegrationsverktyg för att göra äldre data tillgänglig. 

• Självbetjäningsanalyser blir vanligt: Processen med datademokratisering leder till att personalen inte bara får tillgång till data, utan också analyserar den. Moderna verktyg för affärsintelligens och dataintegrering tillåter personal utan teknisk utbildning att enkelt bearbeta och analysera data.

Framtiden för datademokratisering

De senaste verktygen kommer från cloud, snarare än lokal programvara. En anledning till att dessa nya verktyg har blivit så populära beror till stor del på hur data har blivit så spridd. 

De nya SaaS-plattformarna kan hjälpa företag att hantera och koordinera data från flera avdelningar och lagringsplatser. En icke-teknisk affärsanalytiker kan konsolidera denna data effektivt med hjälp av molnbaserade verktyg och utveckla användbar affärsintelligens.

Dessutom är sökmotorer nu med fokus på innehåll, snarare än sökord. Detta kommer att förbättra kvaliteten på den information som icke-tekniska forskare har tillgång till, vilket i sin tur ger förbättrade lösningar. 

Bilden används under licens från Shutterstock.com

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/developing-a-strategy-to-democratize-data/