Microsoft Fabric benimseme yol haritası: Veri kültürü

  • Makale

Not

Bu makale, Microsoft Fabric benimseme yol haritası makale serisinin bir bölümünü oluşturur. Seriye genel bakış için bkz . Microsoft Fabric benimseme yol haritası.

Veri kültürü oluşturmak, analizi benimsemeyle yakından ilgilidir ve genellikle kuruluşun dijital dönüşümünün önemli bir yönüdür. Veri kültürü terimi farklı kuruluşlar tarafından farklı şekillerde tanımlanabilir. Bu makale dizisinde, veri kültürü bir kuruluştaki bir dizi davranış ve norm anlamına gelir. Düzenli olarak bilinçli veri karar alma sürecini kullanan bir kültürü teşvik eder:

  • Kuruluşun daha fazla alanında daha fazla paydaş tarafından.
  • Görüşe değil analize dayalıdır.
  • Mükemmellik Merkezi (COE) tarafından onaylanan en iyi uygulamaları temel alan etkili ve verimli bir şekilde.
  • Güvenilir verilere göre.
  • Bu, belgelenmemiş kabile bilgilerine olan güveni azaltır.
  • Bu, önsezilere ve bağırsak kararlarına olan güveni azaltır.

Önemli

Veri kültürünü söylediklerinizi değil, yaptıklarınızı düşünün. Veri kültürünüz bir kural kümesi değildir (bu idaredir). Dolayısıyla veri kültürü biraz soyut bir kavramdır. İzin verilen, ödüllendirilen ve teşvik edilen davranışlar ve normlar ya da izin verilmeyen ve önerilmez. Sağlıklı bir veri kültürünün, kuruluşun tüm düzeylerindeki çalışanları eyleme dönüştürülebilir bilgi üretmeye ve dağıtmaya teşvik ettiğini unutmayın.

Bir kuruluşta, bazı iş birimlerinin veya ekiplerin işleri halletmek için kendi davranışları ve normları olabilir. Veri kültürü hedeflerine ulaşmanın belirli yolları kuruluş sınırları arasında farklılık gösterebilir. Önemli olan, bunların tümünün kuruluş veri kültürü hedefleriyle uyumlu olmasıdır. Bu yapıyı uyumlu özerklik olarak düşünebilirsiniz.

Aşağıdaki döngüsel diyagram, veri kültürünüzü etkileyen birbiriyle ilişkili yönleri iletir:

Diagram shows various relationships and influences in a data culture, which are described below.

Diyagramda aşağıdaki öğeler arasındaki belirsiz ilişkiler gösterilmiştir:

Diyagramın öğeleri bu makale dizisi boyunca ele alınıyor.

Veri kültürü vizyonu

Veri kültürü kavramını tanımlamak ve ölçmek zor olabilir. Veri kültürünü anlamlı, eyleme dönüştürülebilir ve ölçülebilir bir şekilde ifade etmek zor olsa da, sağlıklı bir veri kültürünün kuruluşunuz için ne anlama geldiğini iyi kavramış bir tanımınız olmalıdır. Sağlıklı bir veri kültürünün bu vizyonu:

  • Yönetici düzeyinden kaynaklanır.
  • Kuruluş hedefleriyle uyumlu hale getirme.
  • Benimseme stratejinizi doğrudan etkile.
  • İdare ilkelerini ve yönergelerini yürürlüğe koymaya yönelik üst düzey yol gösterici ilkeler görevi görür.

Veri kültürü sonuçları özel olarak zorunlu değildir. Bunun yerine, veri kültürünün durumu, idare kurallarına uygulandıkça (veya idare kurallarının eksikliğinden) uymanın sonucudur. Her düzeydeki liderlerin eylemleriyle, girişimde bulunan personel üyelerini nasıl takdir ettikleri, tanıdıkları ve ödüllendirdikleri de dahil olmak üzere kendileri için önemli olan şeyleri aktif olarak göstermeleri gerekir.

İpucu

Veri çözümü (daha önce veri kümesi, göl evi veya rapor olarak bilinen semantik model gibi) geliştirme çabalarınızın değerli ve takdir edilebilir olduğunu kabul edebilirseniz, bu iyi durumdaki veri kültürünün mükemmel bir göstergesidir. Ancak bazen bu, anlık yönetici değerlerinizin en çok ne olduğuna bağlıdır.

Veri kültürü oluşturmanın ilk motivasyonu genellikle belirli bir stratejik iş sorunundan veya girişiminden gelir. Şu olabilir:

  • Yeni çevik rekabete yanıt verme gibi reaktif bir değişiklik.
  • Yeni bir iş kolu başlatmak veya "yeşil alan" fırsatına sahip olmak için yeni pazarlara açılmak gibi proaktif bir değişiklik. Veri odaklı olmak, yerleşik bir kuruluşla karşılaştırıldığında daha az kısıtlama ve komplikasyon olduğunda görece daha kolay olabilir.
  • Ekonomik bir düşüş sırasında verimsizlikleri ve yedeklilikleri ortadan kaldırma baskısı gibi dış değişikliklerle yönlendirilir.

Bu durumların her birinde genellikle veri kültürünün kök saldığı belirli bir alan vardır. Belirli bir alan, hala önemli olsa bile tüm kuruluştan daha küçük bir çaba kapsamı olabilir. Bu küçük kapsamda gerekli değişiklikler yapıldıktan sonra, bunlar artımlı olarak çoğaltılabilir ve kuruluşun geri kalanı için uyarlanabilir.

Teknoloji bir veri kültürünün hedeflerini ilerletmek için yardımcı olsa da, amaç belirli araçları veya özellikleri uygulamak değildir. Bu makale dizisi sağlıklı bir veri kültürünün benimsenmesini sağlayan birçok konuyu kapsar. Bu makalenin geri kalanında veri kültürünün üç temel yönü ele alır: veri bulma, veri demokratikleştirme ve veri okuryazarlığı.

Veri bulma

Başarılı bir veri kültürü, kullanıcıların günlük etkinliklerinde doğru verilerle çalışmasına bağlıdır. Bu hedefe ulaşmak için kullanıcıların veri kaynaklarını, raporları ve diğer öğeleri bulması ve bunlara erişmesi gerekir.

Veri bulma , kuruluş genelinde ilgili veri varlıklarını etkili bir şekilde bulabilmektir. Öncelikli olarak, veri bulma, verilerin var olduğuna ilişkin farkındalığı geliştirmekle ilgilidir ve bu da departman sistemlerinde veriler silolandığında özellikle zor olabilir.

Veri bulma, aramadan biraz farklı bir kavramdır, çünkü:

  • Veri bulma, kullanıcıların şu anda erişimleri olmasa bile bir öğenin meta verilerini (anlamsal modelin adı gibi) görmelerini sağlar. Bir kullanıcı varlığından haberdar olduktan sonra, bu kullanıcı öğeye erişim istemek için standart işlemden geçebilir.
  • Arama, kullanıcıların öğeye zaten güvenlik erişimi olduğunda mevcut bir öğeyi bulmalarını sağlar.

İpucu

Kullanıcıların verilere erişim isteyebilmesi için net ve basit bir işleme sahip olmak önemlidir. Verilerin mevcut olduğunu bilmek (ancak etki alanı sahibinin oluşturduğu yönergeler ve işlemler içinde verilere erişememe), kullanıcılar için bir hayal kırıklığı kaynağı olabilir. Uygun kanallar üzerinden erişim istemek yerine verimsiz geçici çözümler kullanmaya zorlayabilir.

Veri bulma, benimseme çabalarına ve idare uygulamalarının uygulanmasına şu şekilde katkıda bulunur:

  • Güvenilir yüksek kaliteli veri kaynaklarının kullanımını teşvik etme.
  • Kullanıcıları mevcut veri varlıklarına yapılan mevcut yatırımlardan yararlanmaya teşvik etme.
  • Mevcut veri öğelerinin (göl evi, veri ambarı, veri işlem hattı, veri akışı veya anlam modeli gibi) veya raporlama öğelerinin (raporlar, panolar veya ölçümler gibi) kullanımını ve zenginleştirilmesini teşvik etme.
  • Kişilerin veri varlıklarına kimin sahip olduğunu ve yönettiğini anlamasına yardımcı olma.
  • Tüketiciler, oluşturucular ve sahipler arasında bağlantı kurma.

OneLake veri merkezi ve onayların kullanımı, kuruluşunuzda veri bulmayı teşvik etmenin temel yollarıdır.

Ayrıca veri kataloğu çözümleri, veri bulma için son derece değerli araçlardır. Daha derin bağlam ve anlam sağlamak için meta veri etiketlerini ve açıklamalarını kaydedebilirler. Örneğin, Microsoft Purview bir Doku kiracısından (ve diğer birçok kaynaktan) öğeleri tarar ve kataloglayabilir.

Veri bulma hakkında sorulacak sorular

Veri bulmayı değerlendirmek için aşağıda bulunanlar gibi soruları kullanın.

  • İş kullanıcılarının veri arayabileceği bir veri hub'ı var mı?
  • Tanımları ve veri konumlarını açıklayan bir meta veri kataloğu var mı?
  • Yüksek kaliteli veri kaynakları, bunları onaylayarak veya yükselterek onaylanıyor mu?
  • İnsanlar ihtiyaç duydukları verileri bulamadığından yedekli veri kaynakları hangi ölçüde var olur? Hangi rollerin veri öğeleri oluşturması beklenir? Hangi rollerin rapor oluşturması veya geçici analiz gerçekleştirmesi beklenir?
  • Son kullanıcılar mevcut raporları bulup kullanabilir mi, yoksa kendi raporlarını oluşturmak için veri dışarı aktarmada ısrar mı ediyorlar?
  • Son kullanıcılar belirli iş sorularını ele almak veya belirli verileri bulmak için kullanılacak raporları biliyor mu?
  • kişiler uygun veri kaynaklarını ve araçlarını mı kullanıyor yoksa eski veri kaynaklarına karşı direniyor mu?
  • Analistler mevcut sertifikalı anlam modellerini yeni verilerle (örneğin, bir Power BI bileşik modeli kullanarak) nasıl zenginleştireceklerini biliyor mu?
  • Veri öğelerinin kalitesi, eksiksizliği ve adlandırma kuralları ne kadar tutarlı?
  • Veri öğesi sahipleri, veri öğelerinin etki analizini gerçekleştirmek için veri kökenini izleyebilir mi?

Veri bulma olgunluk düzeyleri

Aşağıdaki olgunluk düzeyleri, geçerli veri bulma durumunuzu değerlendirmenize yardımcı olabilir.

Düzey Doku veri bulma durumu
100: Başlangıç • Veriler parçalanmış ve düzensizdir, net bir yapı veya onu bulmak için işlem yapılmaz.

• Kullanıcılar görevleri için ihtiyaç duydukları verileri bulmak ve kullanmakta zorlar.
200: Yinelenebilir • Verileri düzenlemeye ve belgemeye yönelik dağınık veya organik çalışmalar devam ediyor, ancak yalnızca belirli ekiplerde veya departmanlarda.

• İçerik bazen onaylanır, ancak bu onaylar tanımlanmamıştır ve süreç yönetilmemektedir. Veriler silolanmış ve parçalanmış olarak kalır ve verilere erişmek zordur.
300: Tanımlı • OneLake veri hub'ı gibi merkezi bir depo, verileri ihtiyacı olan kişilerin bulmasını kolaylaştırmak için kullanılır.

• Kaliteli verileri ve içeriği onaylamaya yönelik açık bir süreç vardır.

• Temel belgeler katalog verilerini, tanımlarını ve hesaplamalarını ve bunların nerede bulunacağı hakkında bilgi içerir.
400: Yetenekli • Yapılandırılmış, tutarlı süreçler, kullanıcılara merkezi bir merkezden veri onaylama, belge oluşturma ve bulma konusunda yol gösterir. Veri siloları kural yerine özel durumlardır.

• Kaliteli veri varlıkları tutarlı bir şekilde onaylanıp kolayca tanımlanır.

• Kapsamlı veri sözlükleri korunur ve veri bulmayı geliştirir.
500: Verimli • Veriler ve meta veriler sistematik olarak düzenlenir ve veri kökeninin tam görünümüyle belgelenmiştir.

• Kalite varlıkları onaylanıp kolayca tespit edilir.

• Microsoft Purview gibi kataloglama araçları, hem kullanım hem de idare için verileri bulunabilir hale getirmek için kullanılır.

Verileri herkesin kullanımına sunma

Veri demokratikleştirme, verileri iş sorunlarını çözmekle sorumlu olan daha fazla kullanıcının eline geçirmeyi ifade eder. Daha fazla kullanıcının daha iyi veri odaklı kararlar almalarını sağlamaktır.

Not

Veri demokratikleştirme kavramı, güvenlik eksikliği veya iş rolüne dayalı gerekçe eksikliği anlamına gelmez. Veri demokratikleştirme, sağlıklı bir veri kültürünün parçası olarak aşağıdakileri sağlayan anlamsal modeller sağlayarak gölge BT'yi azaltmaya yardımcı olur:

  • Güvenlidir, yönetilir ve iyi yönetilir.
  • İş gereksinimlerini uygun maliyetli ve zamanında karşılamak.

Kuruluşunuzun veri demokratikleştirmedeki konumu benimseme ve idareyle ilgili çabalar üzerinde geniş çapta bir etkiye sahip olacaktır.

Uyarı

Verilere erişim veya analiz gerçekleştirme özelliği kuruluştaki belirli sayıda kişiyle sınırlıysa, bu genellikle bir uyarı işaretidir çünkü verilerle çalışma özelliği sağlıklı bir veri kültürünün temel özelliğidir.

Veri demokratikleştirme hakkında sorulacak sorular

Veri demokratikleştirmeyi değerlendirmek için aşağıda bulunanlar gibi soruları kullanın.

  • Veri ve analizlere kolayca erişilebilir mi yoksa sınırlı roller ve bireylerle mi sınırlı?
  • Kişilerin yeni verilere ve araçlara erişim istemesi için etkili bir süreç var mı?
  • Veriler ekipler ve iş birimleri arasında kolayca paylaşılıyor mu yoksa silolanmış ve yakından korunuyor mu?
  • Power BI Desktop'ı kimlerin yüklemesine izin verilir?
  • Kimler Power BI Pro veya Kullanıcı Başına Power BI Premium (PPU) lisanslarına sahip olabilir?
  • Doku çalışma alanlarında kimlerin varlık oluşturmasına izin verilir?
  • İstenen self servis analiz ve iş zekası (BI) kullanıcı etkinleştirme düzeyi nedir? Bu düzey, iş birimine veya iş rolüne bağlı olarak nasıl değişir?
  • Kurumsal ve self servis analiz ile BI arasında istenen denge nedir?
  • Hangi konu başlıkları ve iş etki alanları için hangi veri kaynakları tercih edilir? Tasdik edilmemiş veri kaynaklarının izin verilen kullanımı nedir?
  • İçeriği kimler yönetebilir? Bu karar veriler ve raporlar için farklı mı? Kurumsal BI kullanıcıları için karar merkezi olmayan kullanıcılarla farklı mı? Self servis BI içeriğine kimler sahip olabilir ve bu içeriği yönetebilir?
  • kimler içerik kullanabilir? Bu karar dış iş ortakları, müşteriler veya tedarikçiler için farklı mı?

Veri demokratikleştirme olgunluk düzeyleri

Aşağıdaki olgunluk düzeyleri, geçerli veri demokratikleştirme durumunuzu değerlendirmenize yardımcı olabilir.

Düzey Veri demokratikleştirme durumu
100: Başlangıç • Veri ve analiz, başkalarına erişimi sağlayan az sayıda rolle sınırlıdır.

• İş kullanıcıları, görevleri tamamlamak için verilere veya araçlara erişim istemelidir. Gecikmeler veya performans sorunlarıyla boğuşırlar.

• Self servis girişimleri, kuruluşun çeşitli alanlarında bir miktar başarı ile gerçekleşmektedir. Bu etkinlikler, birkaç resmi süreçle ve stratejik plan olmadan biraz kaotik bir şekilde gerçekleşmektedir. Bu self servis etkinliklerine yönelik gözetim ve görünürlük eksikliği vardır. Her çözümün başarısı veya başarısızlığı iyi anlaşılmıyor.

• Kurumsal veri ekibi işletmenin gereksinimlerini karşılayamaz. Bu ekip için önemli bir istek kapsamı vardır.
200: Yinelenebilir • Verilere ve araçlara erişimi genişletmek için sınırlı çabalar devam ediyor.

• Self servis çözümlerle birden çok ekip ölçülebilir bir başarı elde etti. Kuruluştaki Kişiler dikkat etmeye başlıyor.

• Kurumsal ve self servis çözümlerin ideal dengesini belirlemek için yatırımlar yapılmaktadır.
300: Tanımlı • Birçok kişi ihtiyaç duydukları verilere ve araçlara erişebilir, ancak tüm kullanıcılar aynı şekilde etkin değildir veya oluşturdukları içerik için sorumlu tutulmaz.

• Etkili self servis veri uygulamaları, kuruluşun daha fazla alanında artımlı ve kasıtlı olarak çoğaltılır.
400: Yetenekli • Kurumsal ve self servis çözüm oluşturucuları arasında sağlıklı ortaklıklar mevcuttur. Net, gerçekçi kullanıcı sorumluluğu ve ilkeleri, self servis analiz ve IŞ zekası riskini azaltır.

• Kullanıcıların verilere ve araçlara erişim istemesi için net ve tutarlı süreçler mevcuttur.

• Değerli çözümler oluşturmak için girişimde bulunan bireyler tanınır ve ödüllendirilir.
500: Verimli • Kullanıcı sorumluluğu ve etkili idare, merkezi ekiplere kullanıcıların verilerle neler yapacağı konusunda güven verir.

• Otomatikleştirilmiş, izlenen süreçler, kişilerin verilere ve araçlara kolayca erişim istemesini sağlar. Verileri kullanma ihtiyacı veya ilgisi olan herkes analiz gerçekleştirmek için bu işlemleri izleyebilir.

Veri okuryazarlığı

Veri okuryazarlığı, verileri ve analizleri doğru ve etkili bir şekilde yorumlama, oluşturma ve bunlarla iletişim kurma becerisini ifade eder.

Mentorluk ve kullanıcı etkinleştirme makalesinde açıklandığı gibi eğitim çalışmaları genellikle teknolojinin nasıl kullanılacağına odaklanır. Teknoloji becerileri yüksek kaliteli çözümler üretmek için önemlidir, ancak kuruluş genelinde veri okuryazarlığında ilerlemeyi göz önünde bulundurmak da önemlidir. Başka bir ifadeyle, başarılı benimseme yalnızca kullanıcılara yazılım ve lisans sağlamaktan çok daha fazlasını alır.

Kuruluşunuzda veri okuryazarlığını iyileştirmeye ilişkin adımlarınız, geçerli kullanıcı becerileri, verilerin karmaşıklığı ve gerekli analiz türleri gibi birçok faktöre bağlıdır. Veri okuryazarlığıyla ilgili bu tür etkinliklere odaklanmayı seçebilirsiniz:

  • Grafikleri ve grafikleri yorumlama
  • Verilerin geçerliliğini değerlendirme
  • Kök neden analizi gerçekleştirme
  • Nedensellik bağıntısını ayırt etme
  • Bağlam ve aykırı değerlerin sonuçların sunulmasını nasıl etkilediğini anlama
  • Tüketicilerin hızlı bir şekilde anlamasına ve harekete geçebilmesine yardımcı olmak için hikaye anlatımı kullanma

İpucu

Veri kültürünü veya idare çalışmalarını onaylama konusunda zorlanıyorsanız, veri bulma ("verileri bulma"), veri demokratikleştirme ("verileri kullanma") veya veri okuryazarlığı ("verileri anlama") ile elde edebilirsiniz somut avantajlara odaklanmak yardımcı olabilir. Veri kültürü ilerlemeleri aracılığıyla çözebileceğiniz veya azaltabileceğiniz belirli sorunlara odaklanmak da yararlı olabilir.

Genellikle ilk adım, doğru paydaşların sorunu kabul etmelerini sağlamaktır. Ardından, çözüm ayrıntılarıyla birlikte paydaşların çözüme yönelik stratejik yaklaşım üzerinde anlaşmaya varmalarını sağlamaktır.

Veri okuryazarlığı hakkında sorulacak sorular

Veri okuryazarlığı değerlendirmek için aşağıda bulunanlar gibi soruları kullanın.

  • Kuruluşta veri ve IŞ zekası çözümleri hakkında konuşmak için ortak bir analiz sözlüğü var mı? Alternatif olarak, tanımlar silolar arasında parçalanmış ve farklı mı?
  • İnsanlar, sezgi ve öznel deneyime kıyasla veri ve kanıta dayalı kararlar alma konusunda ne kadar rahat?
  • Bir fikri olan insanlar çakışan kanıtlarla karşı karşıya olduğunda, nasıl tepki gösteriyorlar? Verileri eleştirerek mi yoksa yoksa kapatarak mı kullanıyorlar? Görüşlerini değiştirebilecekler mi, yoksa dayanıksız ve dayanıklı mı oldular?
  • Veri ve analitik araçlar hakkında bilgi edinen kişileri desteklemek için eğitim programları var mı?
  • Görsel analize ve etkileşimli raporlamaya statik elektronik tablolar için önemli bir direnç var mı?
  • İnsanlar iş sorularını daha etkili bir şekilde ele almak için yeni analiz yöntemlerine ve araçlarına açık mı? Alternatif olarak, zamandan ve enerjiden tasarruf etmek için mevcut yöntemleri ve araçları kullanmayı tercih ediyorlar mı?
  • Kuruluşta veri okuryazarlığını değerlendirmek veya geliştirmek için yöntemler veya programlar var mı? Liderlik, veri okuryazarlığı düzeylerini doğru bir şekilde anlamış mı?
  • Veri okuryazarlığı özellikle güçlü veya zayıf olan roller, ekipler veya bölümler var mı?

Veri okuryazarlığı olgunluk düzeyleri

Aşağıdaki olgunluk düzeyleri, geçerli veri okuryazarlığı durumunuzu değerlendirmenize yardımcı olabilir.

Düzey Veri okuryazarlığı durumu
100: Başlangıç • Kararlar sezgi ve öznel deneyime göre sıklıkla yapılır. Mevcut görüşlere meydan okuyan verilerle karşılaşıldığında genellikle veriler kapatılır.

• Kişilerin karar alma süreçlerinde veya tartışmalarında verileri kullanma ve anlama konusunda güvenleri düşüktür.

• Rapor tüketicileri statik tablolar için güçlü bir tercihe sahiptir. Bu tüketiciler etkileşimli görselleştirmeleri veya karmaşık analitik yöntemleri "süslü" veya gereksiz olarak kapatıyor.
200: Yinelenebilir • Bazı ekipler ve kişiler karar alma sürecine tutarsız bir şekilde veri ekler. Verilerin yanlış yorumlanmasının hatalı kararlara veya yanlış sonuçlara yol açtığı açık durumlar vardır.

• Veriler önceden var olan inançları zorladığında bazı dirençler vardır.

• Bazı kişiler etkileşimli görselleştirmelere ve gelişmiş analiz yöntemlerine şüpheyle yaklaşmaktadır ancak kullanımları artmaktadır.
300: Tanımlı • Ekiplerin ve kişilerin çoğu, iş alanlarıyla ilgili verileri anlar ve kararları örtük olarak bilgilendirmek için kullanır.

• Veriler önceden var olan inançları zorladığında, kritik tartışmalar üretir ve bazen değişimi teşvik eder.

• Görselleştirmeler ve gelişmiş analizler daha yaygın olarak kabul edilir, ancak her zaman etkili bir şekilde kullanılmaz.
400: Yetenekli • Veri okuryazarlığı kuruluşta gerekli bir beceri olarak açıkça kabul edilir. Bazı eğitim programları veri okuryazarlığıyla ilgili bilgiler sağlar. Özellikle zayıf veri okuryazarlığı olan departmanlara, ekiplere veya bireylere yardımcı olmak için belirli çalışmalar yapılır.

• Çoğu kişi, nesnel olarak daha iyi kararlar almak ve eylemler gerçekleştirmek için verileri etkili bir şekilde kullanabilir ve uygulayabilir.

• Görsel ve analitik en iyi yöntemler, stratejik olarak önemli veri çözümlerinde belgelenir ve takip edilir.
500: Verimli • Veri okuryazarlığı, eleştirsal düşünce ve sürekli öğrenme, kuruluştaki stratejik beceriler ve değerlerdir. Etkili programlar, kuruluştaki veri okuryazarlığını geliştirmek için ilerleme durumunu izler.

• Karar alma süreci kuruluş genelindeki veriler tarafından yönlendirilir. Önemli kararlar ve eylemler önermek için karar zekası veya açıklayıcı analiz kullanılır.

• Görsel ve analitik en iyi uygulamalar, verilerle iş değeri oluşturmak için temel olarak görülür.

Dikkate alınacak hususlar ve önemli eylemler

Denetim listesi - Veri kültürünüzü güçlendirmek için gerçekleştirebileceğiniz bazı önemli noktalar ve önemli eylemler aşağıdadır.

  • Veri kültürü hedeflerinizi ve stratejinizi uyumlu hale getirme: Geliştirmek istediğiniz veri kültürünün türünü ciddi bir şekilde dikkate alın. İdeal olarak, kullanıcı güçlendirme konumundan çok, komut ve denetim konumundan daha fazladır.
  • Geçerli durumunuzu anlama: Şu anda hangi analiz uygulamalarının iyi çalıştığını ve veri odaklı karar alma için hangi uygulamaların iyi çalışmadığı hakkında bilgi edinmek için farklı iş birimlerindeki paydaşlarla görüşün. Mevcut durumu anlamak ve istenen gelecekteki durumu formüle etmek için bir dizi atölye gerçekleştirin.
  • Paydaşlarla konuşun: Hangi idare kısıtlamalarının dikkate alınması gerektiğini anlamak için BT, BI ve COE'deki paydaşlarla konuşun. Bu konuşmalar, ekipleri güvenlik ve altyapı gibi konularda eğitme fırsatı sunabilir. Ayrıca paydaşları Doku'ya dahil edilen özellikler ve özellikler hakkında eğitmek için de kullanabilirsiniz.
  • Yönetici sponsorluğunu doğrulama: Veri kültürü hedeflerini ilerletmek için sahip olduğunuz yönetici sponsorluğu ve destek düzeyini doğrulayın.
  • Veri stratejiniz hakkında kasıtlı kararlar alın: kuruluştaki önemli iş birimleri için iş liderliğinde self servis, yönetilen self servis ve kurumsal veri, analiz ve BI kullanım örneklerinin ideal dengesinin ne olacağını belirleyin (içerik sahipliği ve yönetim makalesinde ele alınmıştır). Ayrıca veri stratejisinin kişisel, ekip, departman, kurumsal analiz ve BI için yayımlanan içeriğin kapsamıyla nasıl ilişkili olduğunu da göz önünde bulundurun (içerik teslim kapsamı makalesinde açıklanmıştır). Bu stratejik planlama için üst düzey hedeflerinizi ve önceliklerinizi tanımlayın. Bu kararların taktiksel planlamanızı nasıl etkilediğini belirleyin.
  • Taktik plan oluşturma: Anlık, kısa vadeli ve uzun vadeli eylem öğeleri için taktiksel bir plan oluşturmaya başlayın. "Hızlı kazançları" temsil eden ve görünür bir fark yaratabilen iş gruplarını ve sorunları belirleyin.
  • Hedefler ve ölçümler oluşturma: Veri kültürü girişimleriniz için verimliliği nasıl ölçeceğini belirleyin. Çabalarınızın sonuçlarını doğrulamak için ana performans göstergeleri (KPI' ler) veya hedefler ve önemli sonuçlar (OKR) oluşturun.

Veri kültürü hakkında sorulacak sorular

Veri kültürünü değerlendirmek için aşağıda bulunanlar gibi soruları kullanın.

  • Veriler kuruluşta stratejik bir varlık olarak kabul edilir mi?
  • Yönetici liderliğinden kaynaklanan ve kurumsal hedeflerle uyumlu sağlıklı bir veri kültürü vizyonu var mı?
  • Veri kültürü, idare ilkelerinin ve yönergelerinin oluşturulmasına yol gösteriyor mu?
  • Kurumsal veri kaynaklarına içerik oluşturucular ve tüketiciler tarafından güveniliyor mu?
  • Bir fikri, kararı veya seçimi gerekçelendirirken, insanlar verileri kanıt olarak kullanır mı?
  • Analiz ve veri kullanımıyla ilgili bilgi belgelenmiş mi yoksa belgelenmemiş kabile bilgilerine mi güveniliyor?
  • Veri çözümü geliştirme çabaları kullanıcı topluluğu tarafından değerli ve takdir ediliyor mu?

Veri kültürünün olgunluk düzeyleri

Aşağıdaki olgunluk düzeyleri, veri kültürünüzün geçerli durumunu değerlendirmenize yardımcı olur.

Düzey Veri kültürünün durumu
100: Başlangıç • Kurumsal veri ekipleri işletmenin gereksinimlerini karşılayamaz. İsteklerin önemli bir kapsamı vardır.

• Self servis veriler ve BI girişimleri, kuruluşun çeşitli alanlarında bazı başarılarla gerçekleşmektedir. Bu etkinlikler, birkaç resmi süreçle ve stratejik plan olmadan biraz kaotik bir şekilde gerçekleşir.

• Self servis BI etkinliklerine yönelik gözetim ve görünürlük eksikliği vardır. Verilerin ve BI çözümlerinin başarıları veya başarısızlıkları iyi anlaşılamamaktadır.
200: Yinelenebilir • Self servis çözümlerle birden çok ekip ölçülebilir başarılar elde etti. Kuruluştaki Kişiler dikkat etmeye başlıyor.

• Kurumsal ve self servis veri, analiz ve BI'ın ideal bakiyesini belirlemek için yatırımlar yapılmaktadır.
300: Tanımlı • Veri kültürünün ilerletilmesi için belirli hedefler oluşturulur. Bu hedefler artımlı olarak uygulanır.

• Tek tek iş birimlerinde çalışanlardan edinen bilgiler paylaşılır.

• Etkili self servis uygulamaları, kuruluşun daha fazla alanında artımlı ve kasıtlı olarak çoğaltılır.
400: Yetenekli • Bilgiye dayalı karar alma sürecini devreye almak için veri kültürü hedefleri, kurumsal hedeflerle uyumlu hale getirilmektedir. Bunlar yönetici sponsoru, COE tarafından etkin bir şekilde desteklenir ve benimseme stratejileri üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir.

• Yönetici sponsoru, COE, iş birimleri ve BT arasında sağlıklı ve üretken bir ortaklık vardır. Ekipler paylaşılan hedefler üzerinde çalışıyor.

• Değerli veri çözümleri oluşturmak için girişimde bulunan bireyler tanınır ve ödüllendirilir.
500: Verimli • Veri, analiz ve BI çözümlerinin iş değeri düzenli olarak değerlendirilir ve ölçülür. KPI'ler veya OKR'ler, veri kültürü hedeflerini ve bu çabaların sonuçlarını izlemek için kullanılır.

• Geri bildirim döngüleri mevcuttur ve devam eden veri kültürü geliştirmelerini teşvik eder.

• Kurumsal benimseme, kullanıcı benimseme ve çözüm benimsemenin sürekli geliştirilmesi en önemli önceliktir.

İlgili içerik

Microsoft Fabric benimseme yol haritası serisinin bir sonraki makalesinde yönetici sponsorunun önemi hakkında bilgi edinin.