Fournir les bonnes données au bon utilisateur dans le bon format

Les consommateurs de données au sein de votre organisation ne constituent pas un groupe homogène, et vous devez donc adapter vos solutions degestion des données en conséquence. À une extrémité du spectre se trouve la solution idéale, "à taille unique". À l'autre extrémité, on trouve un ensemble de fonctionnalités personnalisées pour chaque utilisateur individuel, qui semble idéal, mais qui est inapplicable. Comment s'approcher progressivement de la solution idéale ?

Les solutions de données les plus efficaces sont formées en généralisant votre communauté d'utilisateur en quelques groupes clés par ensemble de compétences et objectifs de rôle, habitudes de consommation de données et outils appliqués associés à ces besoins de données, puis en déployant le bon ensemble de solutions pour chaque groupe. Bien que chaque entreprise puisse être légèrement différente, les segments d'utilisateur suivants constituent le point de départ pour la plupart des entreprises.

Professionnels des données - Il s'agit de vos scientifiques, analystes et statisticiens spécialisés dans la gestion et l'analyse des données. Ils doivent généralement avoir accès à des données brutes détaillées et à un ensemble de capacités solides pour les agréger, les analyser et les interpréter. Ils peuvent utiliser des capacités plus récentes, telles que l'apprentissage automatique et l'IA, pour identifier les tendances et faire des projections. Il est impératif qu'ils soient en mesure d'ingérer du texte, des séries chronologiques et des données structurées et non structurées par le biais d'une ingestion de données à grande échelle, par exemple, Spark ; d'exploiter les API de leurs langages de programmation préférés, par exemple, C++ ou Python, leurs IDE préférés, tels que Jupyter, et les bibliothèques d'algorithmes, telles que R-Lib et Tensorflow, ainsi que les outils de visualisation, tels que Tableau.

Analystes d'entreprise - Il s'agit des utilisateurs de l'entreprise qui ont des fonctions à forte intensité de données, telles que la finance, la planification des opérations, les ressources humaines et l'administration. Les analystes commerciaux n'ont généralement pas besoin d'accéder à des données brutes, mais plutôt à des flux de données pour les ensembles de données spécifiques avec lesquels ils travaillent. Ils utilisent généralement des outils d'analyse, tels que Microsoft Excel, Tableau, Qlik Sense et Power BI, pour trier, catégoriser et résumer les données et fournir des informations permettant d'éclairer les décisions relatives aux opérations de l'entreprise.

Curateurs de données - Il s'agit des personnes qui, au sein de votre organisation, produisent des rapports et des tableaux de bord destinés à la direction. Comme les analystes commerciaux, ils exploitent généralement les flux de données et les outils qu'ils utilisent sont souvent axés sur la compréhension de la qualité des données, la gestion des seuils de contrôle et la création de visualisations de données, de tableaux de bord et de rapports. Ils sont considérés comme plus proches de l'entreprise et de l'exécution du programme.

Cadres - Les dirigeants et les décideurs de votre organisation s'efforcent de comprendre la situation dans son ensemble, afin de pouvoir diriger efficacement les ressources de l'organisation. Ils ont souvent peu d'expérience dans la création, l'analyse et la conservation des données, mais ont une grande expérience dans l'interprétation des données, des graphiques et des rapports afin de déterminer leur pertinence et leur impact sur votre organisation. Récemment, de nombreux cadres sont passés de l'utilisation d'outils tels que des tableaux à feuilles mobiles et des diapositives PowerPoint avec des feuilles de calcul Excel Embarqué , à l'utilisation de tableaux de bord interactifs comme principal moyen de consommer et d'interagir avec les données de l'entreprise.

Déployer la bonne solution pour chaque public cible

Chacune de vos communautés d'utilisateurs utilisateur aura un ensemble unique de besoins en matière de solutions. Il est important de garder à l'esprit qu'une solution de données doit inclure à la fois les données à l'échelle et avec des variations importantes, ainsi que les outils pour consommer et travailler avec les données. Étant donné que de nombreuses communautés d'utilisateur interagiront les unes avec les autres, formant une chaîne de valeur des données qui transforme les données brutes et les étapes du traitement en informations commerciales exploitables, il est important que les outils et les solutions de données interagissent bien les uns avec les autres dans l'ensemble de l'organisation.

Par exemple, les dirigeants doivent être en mesure de consommer facilement les tendances et les projections générées par vos scientifiques des données et les analyses créées par vos équipes commerciales doivent être agrégées dans des tableaux de bord d'entreprise. Sur la base des commentaires et des orientations de la direction, ces algorithmes doivent ensuite être déployés en aval, au point d'action Embarqué dans et alignés sur les opérations commerciales afin de les rationaliser et de les améliorer. Pour en savoir plus sur la gamme de solutions de gestion des données 'Actian , cliquez ici.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.