Rahatsız edici bir gerçekten bahsedelim: Tipik bir işletme için, veri raporlamanın istenen sonuçları üretmede yetersiz kalma eğilimi vardır. Kuruluşların genellikle veri raporları üretmek için ve raporlamadan önce gerçekleşen veri toplama, yönetişim ve analiz süreçleri için yatırım yaptığı önemli kaynaklara rağmen, aslında verilere dayalı kararlar alması gereken kişiler her zaman raporların yeterli olduğunu düşünmezler. çok yardımcı oldu.

Bunun nedeni veri raporlama kavramının kusurlu olması değil. Bunun nedeni, özellikle bu kararları almak için birden fazla sistemden veya iş fonksiyonundan gelen verilere ihtiyaç duyulduğunda, veri raporlarının paydaşlara etkili kararlar almaları için ihtiyaç duydukları bilgileri çoğu zaman sağlamamasıdır.

Neyse ki bu, işletmelerin çözebileceği bir sorundur; ancak bunu yapmak, raporları yeniden biçimlendirmekten veya birden fazla veri platformundaki bilgileri basit bir şekilde birleştirmekten daha fazlasını gerektirir. Bunun yerine, aşağıda açıklayacağım gibi, raporların değerini artırmak, veri aktivasyonu kavramına yatırım yapılmasını gerektirir; bu, verilerin nereden geldiğine veya onunla kimin etkileşime girmesi gerektiğine bakılmaksızın, verilerin mümkün olduğunca eyleme dönüştürülebilir hale getirilmesine yardımcı olan bir uygulamadır.

Veri Raporlaması Neden Yetersiz Kalabilir?

tipik Veri analizi iş akışı şuna benzer: Öncelikle işletmeler veri toplar. Daha sonra, verilerin hedeflerine uygun şekilde biçimlendirildiğinden ve yapılandırıldığından emin olmak için veri kalitesi ve yönetişim süreçlerini gerçekleştirirler. Daha sonra ilgili kalıpları veya anormallikleri tespit etmek için verileri analiz ederler. Son olarak, amacı (teoride) işletme içindeki paydaşların verilere dayalı olarak bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak olan bulgularını raporlarda özetlerler.

Ancak sorun şu ki, bir veri raporu oluşturmak başka bir şeydir, ancak karar veren kişi için gerçekten faydalı olacak bir rapor oluşturmak tamamen farklı olabilir.

Tekrar belirtmek isterim ki bu sadece raporların biçimlendirilme şekli veya bilgilerin kullanıcılara nasıl sunulduğu ile ilgili bir sorun değildir. Sorun daha da derinleşiyor. Bu, çoğu durumda raporların temel alınmasından kaynaklanmaktadır. silolanmış verilerbu da silo halinde karar almaya yol açar.

Örneğin, önümüzdeki yıl öngörülen satış faaliyetlerini sürdürmek için kaç satış personeline ihtiyaç duyacağınıza karar veren bir İK lideri olduğunuzu hayal edin. Bu karar, iki farklı veri türünden bilgi almayı gerektirir: satış verileri (beklenen satış aktivitesinin ayrıntılarını veren) ve İK verileri (mevcut personelinizin kaç satışı destekleyebileceğini söyleyen).

Çoğu şirkette bu veriler, satış verileri için Salesforce ve İK verileri için Workday gibi iki ayrı sistemde depolanır. Her sistem, içinde saklanan veriler hakkında raporlar oluşturabilir. Ancak, birden fazla iş fonksiyonunu kapsayan içgörüler üretmek için bu verileri bir araya getirmek istiyorsanız, sistemler, varsayılan olarak birbirlerinin verilerine erişimleri olmadığından pek yardımcı olmayacaktır.

Veri raporlamayla ilgili sorunun kökü burada yatıyor: Raporlar, paydaşların bireysel iş fonksiyonlarının ötesinde düşünmesini gerektiren karar alma sürecini yönlendirmek için gerekli geniş içgörüden yoksun. Örneğin yalnızca satışlarla veya yalnızca İK ile ilgileniyorsanız, geleneksel raporlama yeterince işe yarayabilir. Satış ve İK operasyonlarını aynı anda analiz etmeniz gerekiyorsa bu durum değişir.

Veri Raporlamadan Veri Etkinleştirmeye

Bu sınırlamaların ötesine geçmek için işletmelerin veri raporlama stratejilerini veri aktivasyonunu sağlayacak şekilde genişletmeleri gerekir.

Veri aktivasyonu, verilerden değerin kilidini açmak anlamına gelir. Veri raporlamadan farklıdır çünkü veri aktivasyonu etkili karar almayı mümkün kılarken raporlama sadece veri analitiği bulgularını özetlemek anlamına gelir.

Veri aktivasyonunu gerçekleştirmek için kuruluşların veri analitiği ve raporlama stratejilerinin iki temel sonucu mümkün kıldığından emin olması gerekir:

1. Doğru verilere dayanarak veri öngörülerini doğru biçimde sunma: Raporlar, onları kimlerin görüntülediğine ve hangi kararları almaları gerektiğine göre uyarlanmalıdır. Örneğin, hem satış hem de İK sistemlerinden elde edilen verilerden yararlanan bir rapor, aynı temel eğilimleri tanımlayabilir ancak satış ve İK hedef kitleleri için farklı bulguları vurgulamalıdır. Bunu yapmak için, yalnızca raporların nasıl yapılandırıldığını değil, aynı zamanda raporları yönlendiren veri filtreleme ve analizlerin nasıl gerçekleştiğini de özelleştirmeniz gerekir. Temel veri kümesi aynı olsa bile, verileri keşfetme ve analiz etme yönteminizin hedef kitlenize ve kullanım senaryolarına bağlı olarak değişmesi gerekebilir.
2. İçgörüleri doğru yere sunmak: Karar vericiler genellikle kendilerine sunulan raporlarda eksik olan ek bilgileri aramak için gereken zamana veya beceriye sahip değildir. Bu nedenle raporların bulunmasını ve kullanımını kolay hale getirmek çok önemlidir. Bir İK yöneticisinin, örneğin Workday'de bulunmayan bilgileri bulmak için Salesforce'a gitmesini beklememelisiniz. İçgörüleri Workday'de veya İK yöneticisinin halihazırda kullandığı diğer sistemlerde kullanılabilir hale getirmeniz gerekir. 

Kısacası, veri raporlama veri aktivasyonunu teşvik edebilir. Ancak çoğu durumda işletmelerin rapor oluşturmak için kullandığı varsayılan araçlar ve süreçler, verileri etkinleştirmek için yeterli değildir. Veri etkinleştirme hedeflerini karşılamak için kuruluşların raporları ve raporlara yol açan veri analitiği süreçlerini kendilerinin uyarlaması gerekir.

Ters ETL'nin Rolü

Aslında bunu nasıl yapıyorsun? Birden çok sistemde silolanmış verileriniz olduğunda, bu süreçleri desteklemeniz gereken her grup ve/veya kullanım senaryosu için özelleştirmenizi sağlarken birden fazla hedef kitle için bunları nasıl analiz edip raporlayabilirsiniz? Peki tüm bunları muazzam miktarda manuel çaba harcamadan nasıl yapıyorsunuz?

Etkili bir çözüm, ters ETL olarak bilinen bir tekniktir. Ters ETL (ETL, ayıklama-dönüştürme-yükleme), daha önce işlediğiniz ve bir veri gölüne veya ambarına aktardığınız verileri, verilerin oluşturulduğu iş uygulamasına geri taşıma işlemidir.

Örneğin, ters ETL'yi kullanarak, veri gölünüzden biri Salesforce'tan, diğeri Workday'den gelen iki bilgi kümesini çekebilir ve bunları Workday'e geri alabilirsiniz. Daha sonra bu verileri Workday aracılığıyla raporlayabilirsiniz.

Sonuç, işlevler arası verilerden yararlanan (çünkü hem satış sisteminden hem de İK sisteminden gelen verileri analiz ettiğiniz) ve İK paydaşlarınızın kullandığı veri platformundan (Workday) erişilebilen bir rapor olacaktır. Hedef kitleniz İK ise ve hem satış hem de İK hakkında kararlar almak sizin kullanım durumunuzsa, doğru verilerden elde edilen içgörüleri doğru yere sunarak verilerinizi etkinleştirmiş olursunuz.

Veri Etkinleştirme ile Verilerden Daha Fazla Değer Elde Etme

Yukarıda tanımladığım, hem satış hem de İK bilgilerinden elde edilen öngörüleri içeren veri aktivasyonu örneği, veri aktivasyonunun desteklenmesine yardımcı olduğu birçok kullanım durumundan sadece biridir. Birkaç örnek vermek gerekirse, pazarlama kampanyalarını yönlendirmek için müşteri davranışını analiz etmek veya müşteri satın alma eğilimlerinin yanı sıra ürün maliyet verilerine dayalı olarak fiyat noktaları belirlemek gibi hemen hemen her türlü karmaşık iş kararı, işlevler arası, özel bir yaklaşım gerektirir. Verilerin yorumlanması.

Geleneksel, silolanmış veri raporlama sistemleri bu yaklaşımı mümkün kılmaz, ancak veri aktivasyonuna odaklanan bir strateji bunu mümkün kılar.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-activation-the-key-to-taking-data-reports-to-the-next-level/