امروزه بحث مدیریت و نظارت بر داده‌ها به یک ضرورت در سطوح سازمانی تبدیل شده است و عدم پیاده‌سازی آن منجر به خسارت خواهد شد.وقتی بحث تحول داده‌ای مطرح می‌شود، داشبوردهای تعاملی و جسورانه وارد ذهن می‌شوند. پشت این نمودارهای رنگارنگ یک سیستم نظارتی یکپارچه قرار گرفته است. نظارت داده‌ای یکی از اجزای کمتر جذاب هوش تجاری و درعین‌حال بخشی جدانشدنی از استراتژی داده‌ای مدرن است.

براساس تعریف، نظارت داده‌ای به‌معنی مدیریت دسترسی، قابلیت استفاده، امنیت و یکپارچه‌سازی امنیتی داده‌ها در یک سازمان است. بدون نظارت داده‌ای در هر کسب‌وکاری چه بزرگ و چه کوچک، کیفیت و تأثیرگذاری مجموعه‌های داده‌ای یا دیدگاه‌های مرتبط به آن زیر سؤال می‌رود.

در بازار مبتنی بر کسب‌وکار امروز، برخورداری از یک استراتژی نظارت داده‌ای دیگر یک انتخاب نیست بلکه یک ضرورت برای موفقیت کسب‌وکار است. دلایل استفاده از این استراتژی در ادامه ارائه شده‌اند:

۱.  انسجام قوانین داده‌ای

۲۰۱۸، سال GDPR (قانون‌گذاری محافظت از داده‌های عمومی) بود و تأثیر این قوانین در زمینه‌ی داده‌ها در آینده روبه افزایش خواهد بود. نظارت داده‌ای یک حفاظ امنیتی در مقابل مشکلات و ضررهای تطبیق داده‌ای است.

۲.  حجم داده‌ها روبه افزایش است

به‌دلیل افزایش بازدید کاربر از وب و دوره‌ی جدید اینترنت اشیا، حجم داده‌ها به‌صورت تصاعدی در حال افزایش است. داده‌ها نه‌تنها روی کامپیوترها، تبلت‌ها و دستگاه‌های موبایل جمع‌آوری می‌شوند بلکه توسط دستگاه‌های ترموستات، یخچال‌ها و سیستم‌های امنیتی خانه‌های هوشمند هم ذخیره می‌شوند. کوهی از داده‌ها باید به‌صورت دقیق مورد نظارت و مدیریت قرار بگیرند.

۳. دموکرات کردن داده‌ها

داده‌محور بودن در کسب‌وکار، مفهوم مبهمی نیست. امروزه انتظار می‌رود نقش‌های کسب‌وکار از سواد داده‌ای کافی برخوردار باشند. اغلب نقش‌های شغلی باید از تحلیل داده‌ها آگاه باشند. پیشرفت‌های مدیریت داده‌ای، امکان تحلیل خودکار و سلف‌سرویس را فراهم کرده‌اند. هرچقدر افراد بیشتری در سازمان به داده‌ها دسترسی پیدا کنند، نیاز به نظارت داده‌ای افزایش می‌یابد.

۴. هزینه‌ی نظارت ضعیف

کسب‌وکارهایی که برای تهیه‌ی منابع یا زمان و پیاده‌سازی روال‌های نظارت داده‌ ای مردد هستند، باید هزینه‌ و ضررهای عدم پیاده‌سازی آن را هم در نظر بگیرند. هزینه‌ی نظارت داده‌ ای ضعیف به‌مرور زمان خود را در ناکارآمدی، سود و منابع نشان می‌دهد.

در صورت نبود نظارت مناسب، بازدهی در تمام بخش‌ها و فرآیندها کاهش پیدا می‌کند. محاسبات تکراری افزایش پیدا می‌کنند و داده‌های نادرست باعث ایجاد خطا در گزارش‌گیری می‌شوند. صرف زمان برای تصحیح اطلاعات تکراری یا داده‌های نادرست هم به‌معنی صرف هزینه است.

در صورت عدم تصحیح اطلاعات نادرست، تصمیم‌گیری‌ها هم دچار خطا می‌شوند. امروزه، تعداد کمی از نوآوری‌های کلیدی کسب‌وکار می‌توانند بدون پشتیبانی از داده‌ها فعالیت کنند. ذی‌نفعان برای انتخاب‌های میلیون‌دلاری، بیش‌ازپیش به هوش تجاری وابسته هستند. درصورتی‌که داده‌ها آسیب‌پذیر باشند، آینده و موفقیت شرکت هم در معرض خطر قرار خواهد گرفت.

۵. نظارت داده‌ای منجر به رضایت مشتری و بازگشت سرمایه (ROI) می‌شود

در صورت پیاده‌سازی صحیح استراتژی نظارت داده‌ای، آینده‌ی کسب‌وکار درخشان خواهد بود. در یک برنامه‌ی صحیح نظارت داده‌ای، دانشمندان داده‌ای می‌توانند بر نقاط قوت و توانایی‌های خود تمرکز کنند. با وجود نظارت داده‌ای یکپارچه، تیم‌های مقطعی، کارکردی به زبان یکسانی می‌رسند و می‌توانند نوآوری‌ها را به سرعت وارد بازار کنند.

کل سازمان از نظارت داده‌ای سود می‌برد زیرا در زمان صرفه‌جویی می‌شود و فرصت‌های تأثیرگذاری ازطریق دیدگاه‌ها تقویت می‌شوند. از طرفی با نظارت داده‌ ای مناسب، تجربه‌ی داده‌ای مشتری بهبود پیدا کند زیرا داده‌های مشتری دقیق و متمرکز هستند. شرکت‌هایی که به‌دنبال تجربه‌های شخصی برای مشتریان در یک دنیای دیجیتالی هستند، برندگان نهایی این رقابت خواهند بود.

نظارت داده‌ای با اکتشاف مشارکتی آغاز می‌شود

پس از پی بردن به مزایای نظارت داده‌ ای، شاید این سؤال مطرح شود که یک کسب‌وکار دقیق چگونه به پیاده‌سازی این استراتژی مهم می‌پردازد. کلید این مسئله کار تیمی و همکاری است. مدیریت داده‌ها فرآیندی است که در سطح فرایند گسترده شده است.

شرکت‌هایی که هنوز به برنامه‌ی نظارتی یا سیستم زیربهینه‌ی خود نرسیده‌اند، باید یک بازه‌ی اکتشاف را در نظر بگیرند. در این مرحله، اعضای کلیدی تیم‌های عملیاتی مقطعی، داده‌های شرکت را گردآوری می‌کنند و در مورد آن‌ها به بحث می‌پردازند. نتایج حاصل از این جلسات، شامل قوانین و استانداردهای داده‌ای برای شرکت، روش اعمال این قوانین و روش مدیریت نظارت داده‌ای است.

دموکرات‌سازی داده‌ها و نظارت داده‌ای

شاید در نگاه اول این‌طور به نظر برسد که دموکرات‌سازی داده‌ها در تناقض با نظارت داده‌ ای است اما عکس این مسئله صحیح است. درصورتی‌که استانداردهای نظارت داده‌ای به‌صورت شفاف، مشخص شوند، تیم‌ها از زمان دسترسی به داده‌ها آگاهی پیدا می‌کنند. مدیران داده‌ای هم برای ارائه‌ی سریع‌ دیدگاه‌ها به اعضای تیم، استقلال بیشتری خواهند داشت و دیگر لازم نیست مدت زیادی را منتظر تصمیم ذی‌نفعان بمانند. علاوه‌بر این، ابزارها با مجوزهای سفارشی، سهولت دسترسی را افزایش می‌دهند. ابزارهای کنونی انباره‌ی داده‌ای هم فرایند مجوزها را تسریع می‌کنند.

نظارت داده‌ای یک تلاش تیمی است

تعریف استراتژی نظارت داده‌ای و پیاده‌سازی روال‌های عملیاتی به‌معنی پایان کار نیست. نظارت داده‌ ای سازمان عملی روتین است. هر شخصی که به ایجاد، مدیریت و تحلیل داده‌ها می‌پردازد، باید استانداردها و قوانین داده‌ای را دنبال کند.

نظارت داده‌ ای یک فرایند کل‌نگر است به همین دلیل اعضای تیم باید در این مورد آموزش ببینند و در سیاست‌های نظارتی شرکت مشارکت کنند. این آموزش و مشارکت ازطریق گفت‌وگو و توافق به دست می‌آید. تیم‌هایی که به یک دیدگاه مشترک و نهایی در مورد نظارت داده‌ ای، محافظت از مشتری، حریم شخصی، بازدهی و بازگشت سرمایه می‌رسند، پیشرفت خواهند کرد.

منبع: زومیت

استارتاپس لند