Analytics artık deneysel bir uygulama değildir. BT'nin uzun vadeli analitik kalitesini sağlamak için bakım ve sağlık uygulamaları oluşturma zamanı.
Analitik, ister yapılandırılmış ister yapılandırılmamış veriler üzerinde gerçekleştirilsin, düzenli olarak kullanıldığı kuruluşlarda ve bazı durumlarda kritik bir görev işlevi olarak bir olgunluk noktasına ulaşmıştır. Analitiklerin günlük kullanımı arttıkça, analitikte kullanılan verilerin ve algoritmaların güncelliğini yitirme, güvenlik gecikmelerinin meydana gelmesi ve birçok kuruluşun, gerçekten değer elde edip etmediklerini agresif bir şekilde izlemeyi bırakma eğilimi de vardır. olacağını düşündüklerini düşündükleri analizler.
GÖRMEK: Elektronik Veri İmha Politikası (TechRepublic Premium)
Bu gibi durumların BT için bir takım sonuçları vardır. Bunun en önemli sonucu, BT'nin, bakım yaptığı ve kurumun ihtiyaçlarını karşılamak için işlem sistemlerinin sağlığını koruduğu gibi, analitik uygulamalarını da bakım kanadı altına alması gerektiğidir.
Kurumsal analitik uygulamalarının ve verilerinin sağlığını korumak için BT'nin aktif olarak benimsemesi gereken dört temel "sağlık denetimi" ve bakım alanı şunlardır:
1. Sağlam bir güvenliğe sahip olun
Analitik uygulamalarınızın güvenliği kurumsal standartları karşılıyor mu? Bu, çalışan birçok kuruluş için kritik bir sorudur. Nesnelerin interneti gerçek zamanlı olarak veri akışı sağlayan uygulamalar. Güvenlik bir endişe kaynağıdır, çünkü IoT cihazlarının çoğu, kuruluşların talep ettiğinden önemli ölçüde daha rahat olan güvenlik ön ayarlarıyla kuruluşlara gelir. Sonuç olarak, BT'nin tüm bu IoT cihazlarını işletmenin gerektirdiği güvenlik seviyelerine "el olarak ayarlaması" gerekir.
Risk, BT'nin (hatta son kullanıcıların) yalnızca yeni IoT cihazlarını ve cihazlarını takmasının ve cihazların güvenliğini kontrol etme (ve gerekirse yeniden kalibre etme) gibi ekstra adımlardan kaçınmanın genellikle daha kolay olmasıdır. Ocak-Haziran 2021 arasında, bazı 1,51 milyar IoT cihazı ihlali Kaspersky tarafından yürütülen araştırmaya göre, meydana geldi.
2. Kaliteli veri sağlayın
Bir analitik uygulaması, yalnızca kullandığı veriler kadar iyidir.
Kaliteli verilere ulaşmak, birkaç farklı uygulamanın bir sonucudur. İlk olarak, gelen veriler eksik veya "bozuk" veriler temizlenerek temizlenmelidir; veri kayıtlarının birbirinin kopyası olmadığından emin olmak; ve orijinal katkıda bulunan sistemler bu verileri farklı şekilde adlandırmış ve biçimlendirmiş olsa da, tüm verilerin tek, tek bir biçimde standartlaştırılmasını sağlamak.
Bazı durumlarda, bu veri temizleme ve standardizasyon işinin elle yapılması gerekir, ancak çoğu durumda, ETL (extract, transform, load) yazılımı gibi, şirketlerin sağladığı iş kurallarına göre işi otomatik olarak yapabilen araçlar vardır. .
GÖRMEK: Snowflake veri ambarı platformu: Bir hile sayfası (ücretsiz PDF) (Teknik Cumhuriyeti)
Kullanılan (veya kullanılmayan) araçlardan bağımsız olarak, üst düzey yöneticiler, verilerinin kalitesi konusunda hala tam olarak rahat değiller. Şu anda beş yaşında olan bir KPMG çalışmasında, CEO'ların %56'sı verilerinin bütünlüğü konusunda endişeliydi. 2021 yılının Temmuz ayında Gartner şunları söyledi: Kötü veri kalitesi her yıl kuruluşlara ortalama 12,9 milyon dolara mal oluyor– yani pek bir şey değişmedi.
BT için mesaj açıktır: Veri kalitesi hala devam eden bir çalışmadır ve analitikte kullanılan verilerin en yüksek kalitede olmasını sağlamak için araçlar ve uygulamalar mevcut olmalıdır.
3. Bir veri bakımı ve ayarlama stratejisine sahip olun
Yirmi yıl önce, bir beyzbol atıcısının performansı büyük ölçüde kazanılan koşu ortalaması ile değerlendirildi – dokuz vuruşlu bir oyun sırasında doğrudan atışına atfedilebilen koşu sayısı. Şimdi, beyzbol atıcıları ERA tarafından değil, aynı zamanda K/BB (yürüyüş başına vuruş sayısı), HR/9 (dokuz vuruş başına ev koşularına izin verilir), WHIP (perde vuruşu üzerinden yürüyüş sayısı) ve OOPS gibi bir dizi yeni analitik istatistikle de ölçülmektedir. (rakip tabanda artı darbe). Spor analitiğinin karmaşıklığı, spor analitiği olarak bilinen yeni bir analitik alanının ortaya çıkmasına neden olmuştur. sabermetik.
İşletmelerin kullandığı veriler ve analitikler farklı değildir. İş ve dünya koşulları geliştikçe, analitik etkinliğini nasıl ölçtüğümüz de öyle olmalıdır. BT için bu iki anlama gelir:
(bul)Analitiğin üzerinde çalıştığı veriler, optimum doğruluğu sağlamak için düzenli olarak yenilenmelidir; ve
Veriler üzerinde çalışmak için kullanılan algoritmalar ve sorgular da düzenli olarak tekrar gözden geçirilmelidir. Başka bir deyişle, verileri en etkili şekilde mi sorguluyoruz yoksa kullandığımız sorgular ve algoritmalar revize mi edilmeli?
4. Sonuç izlemeyi kullanın
BT ve son kullanıcılar, iş başarısını tamamlanan projeler açısından ölçme eğilimindedir. Bir proje tamamlandığında, proje biriktirme listenizdeki bir sonraki projeye geçersiniz.
Projelerle ilerlemek iyidir – ancak ödünleşme, tamamlanan projelerin sonuçlarını takip etmekte başarısız olursa değil.
Daha önce bahsedilen Gartner ve KPMG araştırmasında, CEO'ların analitiklerinin işletme üzerindeki doğrudan etkisini görmedikleri için verilerine ve analizlerine güvenmediklerine dair güçlü belirtiler vardı. Bir kez yaptıklarında, verilere ve analitiklere olan güven artar.
Bu nedenle BT ve son kullanıcıların yapabileceği en önemli şeylerden biri, analitiklerinin iş takip kayıtlarını izlemektir. Analitikler işletmeye değer katmıyorsa değiştirin veya bırakın.