Đạt được sự trưởng thành dữ liệu: một hành động cân bằng tổ chức

Bởi nhân viên Techopedia, ngày 8 tháng 11 năm 2017

Takeaway: Người dẫn chương trình Eric Kavanagh thảo luận về sự trưởng thành dữ liệu và sự trưởng thành của tổ chức với Jen Underwood của Impact Analytix và Ron Huizenga của IDERA.

Bạn hiện chưa đăng nhập. Vui lòng đăng nhập hoặc đăng ký để xem video.

Eric Kavanagh: Được rồi, thưa quý vị và các bạn. Xin chào và chào mừng trở lại một lần nữa. Hôm nay là thứ Tư lúc 4 giờ Đông, có nghĩa là đã đến lúc Công nghệ nóng. Vâng, thực sự. Tên tôi là Eric Kavanagh; Tôi sẽ là người dẫn chương trình của bạn cho chương trình của chúng tôi hôm nay, điều thực sự được xác định, được thiết kế để xác định một số loại công nghệ trong các trạng thái nhất định trong thế giới quản lý dữ liệu. Và chủ đề của chúng ta hôm nay là đạt được sự trưởng thành dữ liệu: Đạo luật cân bằng tổ chức. Vì vậy, có một điểm thực sự về bạn, đánh tôi trên Twitter, @eric_kavanagh. Tôi luôn luôn chuyển tiếp nếu bạn đề cập đến tôi và tôi cũng sẽ cố gắng theo dõi lại. Đó là một nơi tốt để đi để có được thông tin về những gì đang xảy ra trên thế giới. Tôi thích định dạng đó. Các ký tự ngắn, 140 ký tự - hoặc nhiều hơn những ngày này. Vì vậy, hãy gửi cho tôi một tweet và tôi sẽ theo dõi lại.

Năm nay là nóng, tất nhiên. Chúng ta đang nói về sự trưởng thành dữ liệu ngày hôm nay và đây là đội hình, với bạn thực sự đứng đầu. Chúng tôi có một nhà phân tích mới ngày hôm nay; Tôi rất vui mừng khi có Jen Underwood của Impact Analytix. Cô ấy khá là chuyên gia về kinh doanh thông minh, phân tích và trực quan hóa dữ liệu và tất cả những chủ đề tuyệt vời này. Và tất nhiên dữ liệu trưởng thành. Và người bạn tốt của chúng tôi Ron Huizenga đang gọi từ IDERA. Vì vậy, trước tiên chúng ta sẽ nghe từ Jen và sau đó từ Ron. Và sau đó chúng ta sẽ có một cuộc thảo luận bàn tròn đẹp.

Khi tôi đẩy slide tiếp theo lên đây, tôi sẽ chỉ nói một vài từ nhanh chóng. Trưởng thành quản lý dữ liệu đã là một chủ đề trong một thời gian. Rõ ràng trong lịch sử, bạn phải đi đến một điểm nhất định trước khi bắt đầu nghĩ về sự trưởng thành và rất nhiều chu kỳ sống trưởng thành đã được phát triển - hoặc chu kỳ - cố gắng tìm ra nơi bạn đang ở trong đường cong. Bạn có phải là một giai đoạn đầu? Bạn có phải là một thiếu niên? Bạn đã trưởng thành chưa Etcetera.

Và tôi nghĩ rằng rất nhiều tổ chức đang ở độ tuổi thiếu niên hoặc ở độ tuổi thanh thiếu niên hoặc tuổi đôi mươi về mặt trưởng thành. Và điều đó không nói lên điều gì làm nản lòng. Chỉ là chúng ta vẫn còn trong những ngày đầu có thể quản lý dữ liệu như một tài sản chiến lược. Và mọi thứ đã thay đổi nhanh chóng. Đặc biệt là trong năm đến bảy năm qua, khi chúng ta chuyển từ dữ liệu nhỏ sang dữ liệu lớn và họ đang cố gắng dung hòa những thế giới khá khác biệt và công nghệ mới với công nghệ cũ. Vì vậy, di sản ở ngoài đó, nó ở khắp mọi nơi.

Một trong những trò đùa mà tôi đã nghe nhiều năm trước là di sản là một hệ thống đang được sản xuất. Thời điểm một hệ thống đi vào sản xuất, về mặt kỹ thuật đó là di sản. Và theo một cách nào đó thì đúng. Nhưng điểm mấu chốt là chúng ta có tất cả các hệ thống này đã có từ lâu và chúng ta phải tìm cách hiểu chúng ta đang ở đâu trong đường cong trưởng thành của mình để có thể tối đa hóa và tối ưu hóa giá trị của dữ liệu như một tài sản . Và tất nhiên có một số vấn đề tuân thủ, một số quy định chúng ta cần phải lo lắng, tùy thuộc vào ngành chúng ta đang làm. Và tất nhiên sau đó chúng ta cũng phải lo lắng về việc hack. Trước đây, chúng ta đã nói về quản trị dữ liệu và làm thế nào đó thực sự là một phần và bảo mật và chỉ cần hiểu vai trò và trách nhiệm của việc sử dụng dữ liệu và đảm bảo chúng ta nhận được giá trị tốt nhất từ ​​nó.

Và vì vậy, tôi sẽ trao chìa khóa cho Jen Underwood và cô ấy có thể cho chúng tôi biết quan điểm của cô ấy về sự trưởng thành dữ liệu. Jen, mang nó đi.

Jen Underwood: Cảm ơn, Eric và cảm ơn vì đã mời tôi. Vì vậy, hôm nay, tôi sẽ đề cập đến một vài chủ đề khác nhau và sau đó tôi sẽ giới thiệu Ron với IDERA và anh ấy sẽ tìm hiểu sâu hơn về một số lĩnh vực khác của chủ đề cụ thể này. Tôi sẽ nói rằng đó là một vai trò quan trọng trong kỷ nguyên kỹ thuật số hoặc chuyển đổi kỹ thuật số mà chúng ta đang ở hiện tại và, như Eric đã nói, đó là một kỷ nguyên phát triển. Một số thống kê thú vị từ Hội đồng EDM, đã có một báo cáo điểm chuẩn ngành quản lý dữ liệu. Nó đã gần hai tuổi, nhưng nó vẫn khá phù hợp và sẽ tiết lộ một số, bạn biết đấy, trên thực tế là một thiếu niên trong không gian này. Tôi sẽ nói một chút về sự trưởng thành dữ liệu và các trụ cột của quản trị.

Với chủ đề về kỷ nguyên số hoặc chuyển đổi kỹ thuật số mà bạn đang nghe thấy ở mọi nơi, điều này thực sự đang xảy ra ngay bây giờ. Một trong những sự thật thú vị mà tôi đã thu thập được khi theo dõi ngành công nghiệp hàng ngày là một điểm được Gartner đưa ra trong mười xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu của họ. Và họ đã nói vào năm 2020 - vì vậy chúng ta chỉ còn vài năm nữa - thông tin sẽ được sử dụng để phát minh lại, số hóa và tự động hóa hoặc loại bỏ 80 phần trăm các quy trình mà chúng ta có từ một thập kỷ trước.

Và tôi đã nhìn thấy điều này trong một thời gian, tôi nghĩ rằng ở đây bạn đang thấy những loại người khác nhau nói, bạn biết đấy, dữ liệu mới là loại dầu mới, các loại và những thứ đó. Tôi muốn nói dữ liệu bây giờ là vàng kỹ thuật số. Và nếu bạn nghĩ về các ứng dụng phần mềm và sự tham gia của phần mềm, trước đây tôi là người quản lý sản phẩm cho Microsoft và thậm chí sự thay đổi trong sự nghiệp của tôi, bạn biết đấy, chúng tôi thực sự sẽ tập trung vào phần mềm để bây giờ chúng tôi tập trung vào người dùng và thu thập dữ liệu và suy nghĩ về khả năng kiếm tiền của dữ liệu.

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên này, nơi dữ liệu là vàng kỹ thuật số và bạn bắt đầu thấy rằng với sự xuất hiện của thứ được gọi là giám đốc dữ liệu, và họ, họ có, hai nhiệm vụ chính - và chắc chắn là một vài nhiệm vụ khác - về việc đảm bảo dữ liệu an toàn và bảo mật và cũng tìm cách tối đa hóa giá trị của dữ liệu trong nội bộ - và thậm chí bên ngoài - như tài sản kỹ thuật số đó. Vì vậy, những loại điều có thể không có hoặc có vẻ không quan trọng đối với tổ chức của bạn trong quá khứ, dữ liệu cuối cùng cũng có được một vị trí ở bàn cấp C với CDO và sẽ được tiến hành nghiêm túc hơn nhiều.

Nếu bạn nghĩ về quản lý dữ liệu và sự trưởng thành, có hai chủ đề khác nhau mà tôi có trên slide đặc biệt này ở đây, đó là chủ đề đầu tiên, bạn biết đấy, chính là quản lý dữ liệu. Đó là thông tin thêm về các chức năng kinh doanh phát triển và tạo luồng dữ liệu và dữ liệu, một số chính sách và thực tiễn ở đó. Và sau đó khi bạn nghĩ về sự trưởng thành trong quản lý dữ liệu, đó là khả năng của một tổ chức có thể xác định chính xác, dễ dàng tích hợp, bạn biết, tận dụng dữ liệu mà họ có lại cho các mục đích bên trong hoặc bên ngoài như kiếm tiền từ dữ liệu. Và một trong những chủ đề lớn - và thật buồn cười, trước đây trong sự nghiệp của tôi, và tôi thực sự đã tận dụng một số dự án kiến ​​trúc dữ liệu và công cụ của IDERA - đó là toàn bộ khái niệm về siêu dữ liệu và chúng tôi cứ nghĩ về siêu dữ liệu, và rồi nó không được nói đến về một thời gian dài Cuối cùng tôi cũng thấy siêu dữ liệu tuyệt vời trở lại. Nó thực sự khá quan trọng trong việc tương tác với các nhóm khác nhau, hiểu dữ liệu của bạn ở đâu, dữ liệu đó là gì. Đặc biệt là trong những thứ như một hồ dữ liệu. Cuối cùng, cuối cùng cũng trở nên thú vị.

Bây giờ, tôi đã hứa rằng tôi có một số thống kê ở đây từ một báo cáo điểm chuẩn của ngành. Đây là từ năm 2015 cho Hội đồng EDM. Đó là về hiện đại hóa chất lượng dữ liệu và quản trị, và có một vài điều thú vị trong vấn đề đặc biệt này. Vì vậy, ở đây, hơn 33 phần trăm các tổ chức có một chương trình quản lý dữ liệu chính thức, tích cực ở một số cấp độ của tổ chức - chỉ 33. Vì vậy, điều đó rất thú vị trong chính nó. Trong số 50 phần trăm đã thực sự chính thức hóa, chúng tôi muốn quản lý dữ liệu, chúng tôi nhận ra rằng đây là một tài sản thực sự quan trọng trong tổ chức của chúng tôi, giống như con người có nguồn nhân lực. Chỉ 50 phần trăm trong số họ có các chương trình cũ hơn một năm. Vì vậy, đây, một lần nữa, là một lĩnh vực mới nổi, nó thực sự khá thú vị trong những gì chúng ta ngày càng trở nên quan trọng hơn, đặc biệt là với những điều như một số quy định của ngành công nghiệp sắp ra mắt.

Vì vậy, vào thời điểm đó, rất nhiều lần - và thật thú vị khi tham gia bán hàng kỹ thuật và vai trò trong suốt sự nghiệp của tôi - thực sự không phải là, ồ, chúng ta có thể tiết kiệm tiền để thúc đẩy một tổ chức - thường là nỗi sợ. Còn hơn thế nữa, thưa tôi, chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi được bảo vệ. Chúng tôi không muốn mất việc làm. Và chắc chắn những thứ như hack và rủi ro dữ liệu và rò rỉ dữ liệu, có những nghiên cứu điểm chuẩn thực sự thú vị về điều này. Verizon làm một cái mỗi năm và có lẽ nó là một trong những cái tôi yêu thích để xem xét. Những gì bạn hầu như luôn nhìn thấy là một sự vô ý, không nhất thiết, bạn biết đấy, việc lạm dụng dữ liệu có chủ ý hoặc quản lý sai dữ liệu dẫn đến rò rỉ. Và thông thường - họ không có các số liệu thống kê cho phiên cụ thể này - nhưng thật thú vị khi những rò rỉ vô tình này của việc quản lý sai các quyền và vân vân. Bạn biết đấy, để làm cho mọi thứ dễ dàng hơn một chút, những rò rỉ này được cho mượn. Và thường là cho những người lưu ý phụ hoặc bên ngoài tổ chức của bạn, và đó không phải là điều bạn muốn.

Vì vậy, đó là những loại điều khi bạn nghĩ về việc có một chương trình quản trị và bảo mật quản lý dữ liệu. Bạn biết đấy, không chỉ là những quyết định tồi tệ và tiết kiệm tiền, mà còn đảm bảo rằng, bạn biết, bạn an toàn, bạn đang tuân thủ luật pháp về quyền riêng tư và bảo mật. Bạn có thể kiếm tiền từ dữ liệu trong kỷ nguyên số này, và tất nhiên, bạn biết đấy, bạn muốn thực hiện mọi thứ một cách hiệu quả và sử dụng lại dữ liệu và có bản sao may mắn và có - Tôi ghét khi mọi người nói, và tôi đang phân tích và tôi Đã được phân tích trong một thời gian dài, một phiên bản của sự thật. Thông thường, bạn biết đấy, thường có nhiều phiên bản của sự thật, chỉ từ những quan điểm khác nhau. Nhưng về cơ bản, bạn muốn có dữ liệu đáng tin cậy mà bạn dựa trên các quyết định.

Một trong những động lực lớn nhất mà tôi đang thấy - và đó là một điều tốt, đó là một điều tốt khi nó trở nên mát mẻ trở lại - là toàn bộ khái niệm về GDPR của Liên minh Châu Âu. Và hãy để tôi nói về điều đó một chút. Vì vậy, nếu bạn không biết GDPR, bạn sẽ được nghe nhiều về nó trong năm tới. Đó là luật mới đang diễn ra vào tháng Năm. Nó sẽ được thi hành vào tháng 5 năm 2018 và nó có một số hình phạt lớn cho việc quản lý thông tin sai. Bạn có thể đã nghe điều này nói về các hình thức khác - có thể không sử dụng thuật ngữ GDPR - bạn có thể đã nghe hoặc thấy điều này được viết là quyền bị lãng quên, có nghĩa là bạn có thể tiếp cận và yêu cầu các nhà cung cấp xóa dữ liệu của bạn. Một lần nữa, các kiến ​​trúc sư dữ liệu trong quá khứ, họ sẽ không xóa dữ liệu. Chúng tôi sẽ thay đổi nó, chúng tôi sẽ làm cho nó không hoạt động trong các tình huống lưu trữ dữ liệu. Chúng tôi không bao giờ thực sự xóa dữ liệu của chúng tôi. Chúng tôi không có quy trình cho việc đó. Vì vậy, bạn biết đấy, những thứ sẽ chạm đến mọi khía cạnh của tổ chức của bạn và các cách thức và quy trình khác nhau mà bạn có thể chưa bao giờ xem xét khi xây dựng ứng dụng hoặc kho dữ liệu của mình. Vì vậy, nếu bạn thấy những điều về GDPR đang suy nghĩ, chẳng mấy chốc bạn sẽ cần một cơ sở pháp lý để biện minh cho việc thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân.

Vì vậy, điều này chủ yếu ở cấp độ cá nhân, vì vậy cần phải có sự đồng ý tự do: cụ thể, thông báo, không mơ hồ. Và nó sẽ tác động đến nhiều lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu - đó là lĩnh vực mà tôi chủ yếu đề cập đến trong những ngày này là ý nghĩa của khoa học dữ liệu và đảm bảo có sự minh bạch trong chính các mô hình - cũng như nhiều lĩnh vực khác từ dịch vụ tự phục vụ của bạn BI, kho dữ liệu của bạn, quản lý dữ liệu chủ của bạn, thậm chí các dự án 360 của khách hàng của bạn, để cá nhân hóa và thậm chí cả dòng ứng dụng kinh doanh của bạn. Vì vậy, đây là một cái gì đó sẽ chạm vào mọi phần của org của bạn. Và không giống như luật riêng tư trong các khu vực pháp lý khác, GDPR sẽ được áp dụng cho bất kỳ tổ chức nào ở trong hoặc ngoài Liên minh Châu Âu. Và tiền phạt tuân thủ, một lần nữa, là đáng kể. Đó là tổ chức của bạn có thể bị phạt tới bốn phần trăm tổng doanh thu hàng năm của bạn - tôi tin rằng đó gọi là doanh thu - thu nhập mỗi se.

Hy vọng tôi có sự chú ý của bạn và đây là những điều bạn nên chú ý. Nếu công ty của bạn đã tuân theo một số thực tiễn và tiêu chuẩn ngành này với PCI, có thể đó là ISO - tôi không chắc liệu tôi có nói điều này đúng không - 27001. Nếu bạn đang thực hiện một số trong số đó, thì không nên ' T quá nhiều, nhưng nó là một cái gì đó để chắc chắn nhận thức được. Vì vậy, khi bạn chuẩn bị cho việc này, có một vài lĩnh vực, đặc biệt là trong quản lý dữ liệu và một trong những điều đầu tiên là có một danh mục và phân loại dữ liệu của bạn - biết vị trí của dữ liệu của bạn. Và trong một thế giới, một thế giới lai, nơi dữ liệu sống ở mọi nơi: Đó là trong đám mây; đó là trong các ứng dụng này; đó là trong lực lượng bán hàng; đó là trong một số chương trình ngẫu nhiên khác mà tiếp thị cũng đang sử dụng, hệ thống khách hàng hoặc hệ thống hàng tồn kho của bạn - tất cả các loại địa điểm này. Biết dữ liệu của bạn ở đâu và dễ làm nhất - và đây là một lĩnh vực quản lý dữ liệu thực sự thú vị, đây có phải là khái niệm của các danh mục dữ liệu này có trí thông minh hay không, thậm chí phân loại học máy là một số thông tin.

Và một lần nữa, siêu dữ liệu - tôi đã đề cập đến siêu dữ liệu đang trở nên mát mẻ trở lại, vì vậy hãy thực sự suy nghĩ về siêu dữ liệu và không đề cập đến chủ đề quan trọng đó khi bạn bắt đầu thiết kế các hồ dữ liệu và các loại điều đó, và tất nhiên là quản lý và giám sát chúng. Vì vậy, việc giám sát sẽ trở nên quan trọng hơn nhiều khi bạn phải quay lại và ai đó từ GDPR, chẳng hạn, có thể yêu cầu bạn chứng minh dữ liệu đó đã đi đâu, ai có nó, ai có quyền truy cập vào nó, v.v. Bởi vì bạn thực sự sẽ phải cho chính quyền thấy những loại điều đó.

Để giúp bạn trưởng thành về quản lý dữ liệu, thực tế có một vài trường phái suy nghĩ và tôi tin rằng - tôi không chắc chắn 100% - Tôi nghĩ rằng tôi đã thấy trong bộ bài của Ron rằng anh ấy sẽ đề cập đến một vài trong số đó, vì vậy tôi Hôm nay tôi sẽ nói về CMMI. Và cái này, cái này có sẵn cho mọi người; nó bao gồm sáu loại quản lý dữ liệu khác nhau, 25 lĩnh vực quy trình, 414 tuyên bố thực hành và 596 sản phẩm công việc khác nhau. Vì vậy, khi bạn nghĩ về thậm chí tất cả những việc bạn làm, như bạn đang quản lý và kiến ​​trúc dữ liệu, 596 sản phẩm công việc chức năng, bạn đã không nhận ra mình đã làm được bao nhiêu, phải không? Hoặc những gì bạn thực sự không làm. Khi tôi nhìn vào một con số như thế, đó là một trong những điều thực sự khắc sâu trong tâm trí tôi. Vì vậy, trong điều này, và điều tôi thích ở cái đặc biệt này, đó là kiến ​​trúc và công nghệ trung lập. Điều đó có nghĩa là nếu bạn có, và hầu hết các tổ chức lớn hơn mà tôi đã tham khảo hoặc làm việc và thực hiện trong nhiều năm, bạn biết đấy, họ có tất cả các loại công nghệ khác nhau ở đó. Vì vậy, bạn sẽ muốn, dịch DMM có ý nghĩa gì với các nền tảng và công nghệ mà bạn đang sử dụng trong môi trường cụ thể của mình. Nó cũng độc lập với ngành, vì vậy, nó không nhất thiết phải dành riêng cho chăm sóc sức khỏe. Chăm sóc sức khỏe chắc chắn - cho dù đó là BAA hay các loại phân loại khác nhau, bạn phải dịch hoặc xem xét các loại khác nhau khi bạn kết hợp chương trình hoặc kế hoạch của bạn để cải thiện mức độ trưởng thành quản lý dữ liệu trong tổ chức của bạn.

Đây là gì nếu nó không phải là một số trong những điều đó? Về cơ bản, nó xác định những gì, nhưng không cho bạn biết cụ thể làm thế nào để làm điều đó. Đã từng là một nhân cách loại A trong hầu hết sự nghiệp của tôi, tôi thích khi mọi người đưa cho tôi một mục tiêu và tôi có thể tìm ra cách để đạt được mục tiêu đó và không, nói, điều chỉnh thời gian của tôi, làm thế nào để đạt được điều đó. Đó là cách trưởng thành quản lý dữ liệu và các quy trình này với CMMI, nó mang lại cho bạn các mục tiêu và nó cung cấp cho bạn cách đo lường bản thân trong một số lĩnh vực khác nhau này. Và họ sẽ cung cấp cho bạn một cấp độ. Có nhiều cách khác nhau để bạn có thể ghi điểm và tự đo lường, cho dù đó là cấp một cho đến cấp năm, có nghĩa là bạn đã tối ưu hóa nó và bạn đã có một chương trình thực sự mạnh mẽ.

Và để cho bạn cảm giác về điều đó thực sự có nghĩa là gì, tôi có một cái nhìn tổng quan ở đây về ý nghĩa của nó. Vì vậy, ở đây, khi bạn nghĩ về việc có vòng đời của bộ xử lý trưởng thành quản lý dữ liệu, nó sẽ có các quy trình hỗ trợ, mọi thứ từ yêu cầu, quản lý rủi ro, bạn phải hỗ trợ các quy trình ở đó, để quản trị dữ liệu và tôi tử tế che đậy điều đó, nhưng về cơ bản, quản trị dữ liệu là toàn bộ chương trình. Có một thuật ngữ kinh doanh, chúng tôi đã nói về thuật ngữ kinh doanh và kiến ​​trúc sư dữ liệu mãi mãi - đây sẽ là thứ bạn có trong tổ chức của mình. Một số loại danh mục công nghệ ngoài kia, họ đang tạo ra, phát triển một thuật ngữ kinh doanh với việc cung cấp thông tin và lấy thông tin và, bạn biết, đưa các liên kết trong tài liệu đến các quan điểm khác nhau của cùng một dữ liệu về lĩnh vực dữ liệu đó hoặc phiên bản của dữ liệu khi nó thay đổi trong suốt vòng đời của giá trị.

Đây là những thứ đã trở nên tốt hơn rất nhiều kể từ khi tôi bắt đầu sự nghiệp. Chúng ta đã từng phải phát triển các hệ thống trồng tại nhà trong quá khứ để làm những loại việc này. Vì vậy, chúng tôi đang xem xét toàn bộ và bức tranh lớn, đó là chiến lược và sau đó là tất cả các phần khác nhau ở đây từ quản lý đến chất lượng trong quản trị. Và một điều về chất lượng dữ liệu, thật thú vị khi ngành công nghiệp trở nên tự động hơn và một lần nữa, chúng ta lại có những quy trình kỹ thuật số này với việc ra quyết định tự động. Tôi đang làm việc rất nhiều trong không gian khoa học dữ liệu nơi chúng tôi có một số công cụ này tự động hóa các quyết định và cập nhật các mô hình dự đoán một cách nhanh chóng. Rất nhiều công cụ và thuật toán này yêu cầu và giả định dữ liệu là tốt. Nó cần dữ liệu hợp lệ để cung cấp cho bạn một quyết định tự động tốt. Vì vậy, trong suy nghĩ, bạn biết đấy, có lẽ chất lượng dữ liệu thường là một trong những điều mà mọi người loại bỏ sang một bên và không thực sự nghiêm túc. Nhưng một khi bạn bắt đầu tự động hóa việc ra quyết định trong các mô hình để mô hình hóa dự đoán và học máy, chất lượng dữ liệu trở nên thực sự quan trọng.

Một vài cách để đo lường sự tiến bộ của bạn ở đây là - và tôi sẽ để Ron nói chuyện này, anh ấy cũng có một slide đáng yêu về điều này trong phiên của mình - tôi sẽ chỉ cho bạn một đỉnh cao lén lút, bạn biết đấy, những cấp độ khác nhau trong này. Thực chất đó là một sự tự đánh giá, phải không? Vì vậy, bạn sẽ xem xét quản trị dữ liệu của bạn và những gì bạn nghĩ rằng bạn có bất cứ điều gì tại chỗ. Và đừng xấu hổ nếu bạn không. Như tôi đã nói, chỉ có 33 phần trăm các tổ chức thực sự thậm chí đã bắt đầu làm những loại việc này. Mặc dù, bạn biết đấy, những loại chương trình này đã tồn tại ít nhất - tôi đã ở trong ngành hơn 20 năm và chắc chắn tôi đã làm những loại việc này từ nhiều năm trước, chúng ta có thể không gọi nó là thế này. CMMI, họ có một bài tập mà bạn có thể tự đánh giá và bạn có thể xem và tạo ra cái nhìn của riêng bạn - trong trường hợp này là loại biểu đồ radar - đánh giá tất cả các góc hoặc vật khác nhau. Và mỗi tổ chức, như tôi đã làm khác nhau, bạn biết đấy, khi tôi từng tư vấn và thực hiện các dự án này, bạn biết, mỗi tổ chức là duy nhất. Chúng sẽ là những lĩnh vực sẽ thực sự, thực sự quan trọng đối với chúng. Có thể, bạn biết đấy, đó là quản lý quy trình hoặc quản lý chất lượng hoặc rủi ro - phụ thuộc vào đó là gì, nhưng bạn sẽ muốn xem và tạo điểm chuẩn hoặc đường cơ sở, sau đó cũng nghĩ về điều gì xác định thành công của nó.

Về điều đó, khi bạn nghĩ về việc đo lường và quản lý các loại điều này, trước tiên bạn sẽ muốn bảo đảm một số tài trợ điều hành cho một chương trình như thế này. Đây là thứ gì đó sẽ có chức năng chéo trong toàn tổ chức, vì vậy ngay cả khi Susie Q và John Smith, họ quyết định, "Yup, chúng ta hãy làm điều này. Chúng ta cần phải làm điều đó", họ không thể làm điều đó trong một silo trong tổ chức của họ, hoặc thậm chí nếu đó là CNTT. Bạn thực sự cần phải có sự mua lại từ doanh nghiệp và các chuyên gia về vấn đề dữ liệu. Họ cần có một chút thời gian. Họ không muốn nó chỉ là một nhiệm vụ bổ sung. Nếu bạn đã từng làm việc - Tôi nghĩ rằng tôi đã thực hiện một số nhiệm vụ quản lý dữ liệu, dự án trước đây và chất lượng dữ liệu - và thông thường, bạn biết, bạn đến với doanh nghiệp và họ, Oh Oh, quản lý dữ liệu. một cái gì đó họ đang vui mừng về. Và họ giống như, ồ, không. Chúng ta cần có thời gian cho việc này, và họ làm. Vì vậy, bạn sẽ muốn có một số thời gian cam kết. Bạn sẽ cần phải có phước lành từ đầu. Bạn sẽ muốn nó có chức năng chéo.

Một lần nữa, đây là một cái gì đó thực sự chạm vào nhiều lĩnh vực của tổ chức. Và với GDPR, điều đó sẽ làm cho nó dễ dàng hơn một chút bởi vì, một lần nữa, luật từ GDPR và nơi dữ liệu cá nhân đó được sử dụng cho khách hàng của bạn và được sử dụng trong toàn bộ tổ chức của bạn, điều đó sẽ dễ dàng hơn một chút nếu bạn áp dụng nó, nếu bạn có tuân thủ GDPR. Bắt lưỡi ở đây. Điều đó sẽ dễ dàng hơn cho bạn để làm. Bạn sẽ muốn giao một số trách nhiệm và sau đó nhìn vào, bạn biết đấy, bạn sẽ tùy chỉnh chúng. Vì vậy, bạn luôn xem xét các loại hướng dẫn mà các tổ chức này cung cấp và đó thường là những hướng dẫn: Chúng là hướng dẫn cho bạn và bạn sẽ thực hiện cho văn hóa của mình trong tổ chức của mình.

Làm việc trong ngành quản trị thực sự rất quan trọng, một trong những điều mà một số sản phẩm tôi phát triển khi tôi quản lý sản phẩm trên toàn thế giới tại Microsoft là BI tự phục vụ và cho phép người dùng doanh nghiệp và người dùng dữ liệu phi kỹ thuật chơi với dữ liệu và tạo các báo cáo của riêng họ, và rất nhiều lần CNTT sẽ đẩy lùi. Vì vậy, tôi đã dành rất nhiều thời gian cho việc quản trị này và đảm bảo rằng các sản phẩm sẽ có các tính năng phù hợp và kiểm toán và ghi nhật ký và, bạn biết đấy, làm cho nó sẽ không làm giảm cơ sở dữ liệu. Nhưng có một khuôn khổ mà, bạn biết đấy, làm việc trong nhiều năm về chủ đề cụ thể này về những loại điều thực sự tương tự như quản lý dữ liệu. Bạn sẽ muốn nền tảng đó được thành lập với sự tài trợ điều hành cho việc này và bạn sẽ muốn sự cam kết đó giữa kinh doanh và CNTT.

Vì vậy, một lần nữa, chúng tôi đã nói về phân bổ ngân sách / thời gian và trong việc phát triển các quy trình mới. Nó sẽ là một sự thay đổi ở cấp độ văn hóa khi bạn thực hiện một số điều này, bạn biết đấy, bắt đầu nhìn vào dữ liệu. Nhưng bạn biết đấy, nó rất quan trọng từ góc độ chiến lược, một lần nữa. Và để cho bạn cảm giác, đây là một ví dụ, và tôi đã xóa nó khỏi một trong những dự án cũ của tôi từ nhiều năm trước về những điều này. Và một lần nữa, điều này có lẽ nhiều hơn từ quan điểm quản trị chung, nhưng chắc chắn có thể được sử dụng lại cho các loại dự án này với việc quản lý và phát triển các quy trình quản lý dữ liệu của bạn và điều hành chúng. Bạn có chuyên gia về chủ đề kinh doanh, chúng tôi có người quản lý dữ liệu ở đây, các chuyên gia về chủ đề CNTT, bạn biết đấy, cho các ngành kinh doanh khác nhau. Rất nhiều công ty lớn hơn sẽ có hội đồng tiêu chuẩn doanh nghiệp của bạn và kiến ​​trúc sư doanh nghiệp và kiến ​​trúc sư dữ liệu và người lập mô hình trong đó. Vì vậy, sẽ có một số chuyên gia vấn đề khác nhau từ các cấp độ khác nhau. Và một lần nữa, rất nhiều trong số này - tôi ghét lấy nó làm ví dụ - chúng sẽ được tùy chỉnh cho tổ chức và văn hóa của bạn.

Một trong những điều khi bạn làm việc với các dự án này, một lần nữa, có lẽ không phải là dự án thú vị nhất trong các tổ chức, không trực quan như mọi người muốn. Thật buồn cười, đó là một trong những điều mà khi công ty tư vấn đến hoặc thậm chí trong nhóm CNTT của riêng bạn hoặc trung tâm xuất sắc BI của bạn đến hoặc trung tâm phân tích xuất sắc của bạn xuất hiện và chúng tôi sẽ làm việc với dữ liệu chất lượng và quản lý dữ liệu trưởng thành, họ có thể không hào hứng khi làm điều đó. Nhưng bạn phải tìm cách thúc đẩy họ và đưa nó vào các phép đo của họ. Vì vậy, khi bạn nghĩ về những gì nó sẽ xảy ra, đó là một điều để thực hiện bài tập này một lần và bạn đưa mọi người lên tàu. Và bạn phát hiện ra họ yêu thích danh mục dữ liệu hoặc họ yêu thích một số trong những điều này bởi vì nó làm cho cuộc sống của họ dễ dàng hơn và họ có thể tìm thấy những gì dữ liệu có nghĩa hoặc hiểu nó, và họ có thể thêm quan điểm riêng của họ vào nó. Và điều này, danh mục dữ liệu có lẽ là một trong những dự án lớn nhất để giúp mọi người thực sự yêu thích điều này.

Vì vậy, điều tiếp theo là giữ cho họ tham gia. Làm thế nào để bạn giữ ai đó tham gia mà có lẽ họ không quan tâm đến điều này? Đó là xác định một số số liệu và đưa nó vào, đo lường của họ và sau đó cung cấp một số kiến ​​thức khi có vi phạm và một số nhận thức rằng, Hey Hey chúng tôi đã làm rất tốt trong một thời gian và sau đó không tốt lắm. là những loại điều cần suy nghĩ để giữ cho nó đi. Và sau đó khi bạn nghĩ về việc ghi điểm, và đây là một ví dụ từ CMMI, đây là cách họ ghi điểm. Một lần nữa, bạn sẽ có bảng điều khiển của riêng bạn, KPI của riêng bạn, bạn biết đấy, những cách khác nhau được đo lường trong một tổ chức. Nhưng bạn sẽ có những cách khác nhau để ghi điểm và đánh giá thành công của chính bạn. Điểm mấu chốt của tôi là bạn nên tránh xa điều này, hoặc một cái móc để loại bỏ điều này là đảm bảo rằng bạn có cách để đo lường thành công và bạn cũng có thể ăn mừng thành công của mình.

Vì vậy, tôi đánh giá cao rằng bạn đã tham gia vào chủ đề thú vị này và tôi sẽ chuyển sang Ron, điều đó sẽ đào sâu hơn một chút.

Ron Huizenga: Cảm ơn bạn, Jen. Và cảm ơn tất cả mọi người, đã tham gia cùng chúng tôi hôm nay. Bây giờ tôi sẽ đưa ra một vài khía cạnh về những gì Jen đã nói và đi sâu hơn một chút về các lĩnh vực nhất định. Nhưng những gì tôi cũng sẽ làm là cung cấp một bản tóm tắt về cách ít nhất bạn có thể có một loại tự đánh giá cấp cao về một số trong những lĩnh vực này. Bởi vì như bạn đã thấy với các mô hình CMMI và loại điều đó, bạn có thể đi rất sâu rất nhanh với rất nhiều chỉ số khác nhau. Vì vậy, những gì chúng tôi thực sự muốn nhận được là một cái gì đó để bạn có thể cảm nhận tốt về nơi tổ chức của bạn ở mức khá cao và sau đó bắt đầu đi sâu vào những người khác. Vì vậy, với điều đó tôi sẽ nói về hiệu quả tổ chức. Và tôi sẽ dựa trên CMMI và một số tiêu chuẩn hoặc cơ quan kiến ​​thức khác có được từ đó trong những năm qua. Và sau đó tôi sẽ nói về một số chỉ số trưởng thành cho sự trưởng thành dữ liệu và quá trình trưởng thành bởi vì, khi chúng ta trải qua điều này, bạn sẽ thấy rằng chúng song hành với nhau. Và quan điểm ủng hộ, Jen đã nói về quản trị trong một lĩnh vực. Và tôi cũng sẽ nói về kiến ​​trúc doanh nghiệp một chút nữa. Và sau đó chúng tôi sẽ tóm tắt nó và đi đến bàn tròn.

Nếu chúng ta nhìn vào nó, có rất nhiều tiêu chuẩn và BOK - tất nhiên là những kiến ​​thức - đã được xuất bản trong những năm qua. Rất nhiều trong số này thực sự có nguồn gốc từ khả năng của mô hình trưởng thành. Và đây là nơi mà CMMI mà Jen đang nói đến. Bản thân mô hình CMM thực ra là vào năm 1998. Nó thực sự được bắt đầu bởi một người đàn ông tên là Watts Humphrey khi anh ta ở với IBM. Ông đã có một sự nghiệp 27 năm tại IBM. Nhưng sự phát triển tích cực thực sự của anh ấy về mô hình cụ thể đó bắt đầu khi anh ấy ở Carnegie Mellon và nó được Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ ủy quyền. Nhiều tiêu chuẩn khác đã được sử dụng để rút ra điều này. Và một điều rất tốt để biết về ngành công nghiệp khi chúng ta nói về điều này trong một số tiêu chuẩn khác là, khi chúng ta nhìn vào thời điểm này, nó cũng đi ngược lại với những điều mà chúng ta đang thấy trong ngành nói chung. Đó là khi phong trào chất lượng thực sự bắt đầu được tổ chức, đặc biệt là trong sản xuất, và đã lan sang các khu vực khác. Nơi chúng tôi đang tìm cách cải thiện quy trình sản xuất, thực hiện những việc như quản lý chất lượng toàn diện, sản xuất đúng lúc và những thứ khác. Và rất nhiều triết lý xuất phát từ đó đã đi vào toàn bộ cơ thể chất lượng của công việc.

Và đó thực sự là một điểm nhảy mà từ đó rất nhiều thứ bắt đầu. Nó bắt đầu trong ngành công nghiệp nói chung và đi vào CNTT và dữ liệu cũng như quy trình và hệ thống thông tin. Các tiêu chuẩn khác mà chúng ta thấy có liên quan chặt chẽ hơn hoặc cụ thể hơn đối với một số điều chúng ta đang nói đến tất nhiên là mô hình trưởng thành dữ liệu, mà Jen đã nói một chút. Ngoài ra còn có mô hình trưởng thành quy trình kinh doanh của Nhóm quản lý đối tượng. Và một số tiêu chuẩn khác mà bạn có thể thấy rằng tổ chức của bạn có thể vật lộn với hoặc sử dụng cho các lĩnh vực kinh doanh khác nhau, đặc biệt là CNTT, như COBIT, mục tiêu kiểm soát thông tin và công nghệ, ITIL, nói chung là cơ sở hạ tầng - tập trung, mà rất nhiều bạn có thể đã xử lý. Một lần nữa, quản lý chất lượng tổng thể. Và đặc biệt khi bạn tham gia vào những thứ như số liệu và mọi thứ khác, bạn có thể đã thấy những thứ như kiểm soát quy trình thống kê cũng được sử dụng. Và dĩ nhiên, một số cơ quan kiến ​​thức mà chúng ta đối phó là thông tin hoặc chuyên gia CNTT. Các cơ quan quản lý dữ liệu kiến ​​thức của.

Ngoài ra, tương đương với đó, cơ quan phân tích kiến ​​thức kinh doanh. Và cơ quan quản lý dự án của kiến ​​thức. Bạn có thể có một vài hoặc nhiều trong số những thứ này trong trò chơi đang được sử dụng bởi các bên liên quan khác nhau trong tổ chức của bạn cùng một lúc. Nhưng hãy loại bộ lọc thông qua BOK và hãy quay lại và nói, sự trưởng thành là gì? Và chúng tôi liệt kê định nghĩa của sự trưởng thành bởi vì, khi bạn hỏi sự trưởng thành là gì, khi bạn tra nó trong từ điển, nó thực sự nói rằng bạn đã trưởng thành. Từ đó sử dụng từ "trưởng thành, nghĩa là nó đã đạt đến một tiến bộ giai đoạn phát triển - tất nhiên, rất chung chung. Nhưng những gì chúng ta thực sự nhìn vào đây là thúc đẩy những gì chúng ta đang làm để đạt được mức độ thành tích cao hơn và cao hơn khi chúng ta trải qua. Và khi bạn xem xét rất nhiều tiêu chuẩn, như bạn sẽ thấy, CMMI nói riêng và mô hình trưởng thành khả năng thực sự dựa trên mọi thứ theo thang điểm năm, vì vậy nó cho chúng ta cách nhìn và nói dần dần chúng ta thực sự phát triển theo quy mô này trong cách chúng ta đang phát triển?

Khi chúng ta nhìn vào sự trưởng thành, về mặt đạt được sự trưởng thành của tổ chức trong những điều mà chúng ta quan tâm, chúng ta cần phải cân bằng. Bạn cần đạt được sự trưởng thành dữ liệu và chúng tôi sẽ nói về một số tiêu chí mà bạn phải làm ở đó, nhưng bạn cần phải đạt được sự trưởng thành của quá trình cùng một lúc. Chúng là hai mặt của cùng một đồng tiền và chúng phải song hành với nhau. Bạn không thể đi từ 0 đến 5 trên thang trưởng thành dữ liệu mà không làm tăng trưởng thành quy trình của bạn và điều tương tự cũng đúng với trưởng thành của quy trình. Cả hai cùng tham gia và họ kéo nhau đi chơi khi bạn thực sự tiến hóa qua các giai đoạn khác nhau. Và tôi sẽ nói về điều đó nhiều hơn một chút trong một slide tương lai ở đây. Những điều khác mà chúng ta phải nhận ra là đạt được cả dữ liệu và quá trình trưởng thành là nền tảng cho kiến ​​trúc doanh nghiệp và cơ bản cho một số điều quản trị mà Jen đang nói đến. Chúng tôi cho phép những người đó thông qua việc đạt được sự trưởng thành trong một số điều mà chúng tôi đang cố gắng thực hiện.

Bây giờ trên slide mà Jen nói tôi sẽ nói chi tiết hơn một chút. Tôi chỉ lấy một vài danh mục và, sử dụng thang đo CMM ở đây và tôi thực sự có riêng mình, tôi thực sự thêm một số 0 về mặt trên cùng của thang đo bởi vì có thể có một số trường hợp mà bạn thực sự chưa thực hiện bất kỳ lực kéo nào trong những trường hợp này. Vì vậy, đây chỉ là những cách nhận biết đã xảy ra. Vì vậy, nếu chúng tôi xem xét quản trị dữ liệu cụ thể, bạn có thể bắt đầu từ 0 vì bạn không có bất kỳ chương trình quản trị dữ liệu nào. Và khi bạn bắt đầu trưởng thành qua các lĩnh vực khác nhau, một khi bạn bắt đầu giới thiệu nó ở cấp độ dự án, sau đó là cấp chương trình, thông qua các bộ phận và cuối cùng là toàn doanh nghiệp, đó là, từ góc độ quản trị, bạn thực sự trưởng thành và phát triển như một tổ chức khi bạn làm điều này.

Các khía cạnh khác của điều đó, chẳng hạn như quản lý dữ liệu chủ, bạn có thể bắt đầu từ số 0 mà không có phân loại dữ liệu chính thức. Sau đó, bạn đến, bạn phát triển đến một điểm mà bạn nhận ra rằng bạn có dữ liệu chủ và bạn đang bắt đầu phân loại, nhưng nó không được tích hợp. Sau đó, bạn bắt đầu làm việc đối với các kho lưu trữ tích hợp và chia sẻ. Sau đó, khi bạn vào một môi trường tiêu chuẩn, đó là khi bạn đang xem xét việc cung cấp dịch vụ quản lý dữ liệu. Và khi bạn tiến xa hơn trên đó, bạn sẽ thành lập những người quản lý dữ liệu chính và cuối cùng là một hội đồng quản lý dữ liệu thực sự xem xét vấn đề này mọi lúc. Khi bạn nhìn vào môi trường kỹ thuật của bạn và các ứng dụng và cơ sở dữ liệu bạn có từ góc độ tích hợp dữ liệu, một lần nữa, trong một môi trường chưa trưởng thành, bạn sẽ có một số giao diện quảng cáo điểm, điểm và loại đó Điều. Và khi bạn phát triển, bạn sẽ bắt đầu giới thiệu một số công cụ và tiêu chuẩn phổ biến. Sau đó, bạn sẽ bắt đầu xem xét các nền tảng tích hợp phổ biến khi bạn phát triển nó. Và khi bạn trở thành tiêu chuẩn hóa, bạn sẽ làm việc trên phần mềm trung gian được tiêu chuẩn hóa và những thứ dễ dàng có thể như xe buýt dịch vụ doanh nghiệp, mô hình chính tắc, phân loại tất cả dữ liệu của bạn trong tổ chức của bạn và cũng nhập vào những thứ như quy tắc kinh doanh trong kho lưu trữ của bạn và sắp xếp điều Và sau đó sẽ đi xa hơn nữa nơi bạn có được nó được nhúng hoàn toàn trong văn hóa tổ chức. Và tất nhiên, chất lượng là tối quan trọng. Như Jen đã nói, rất nhiều quyết định và rất nhiều công cụ hiện có, cho rằng bạn có dữ liệu chất lượng cao mà bạn đang làm việc. Vì vậy, chất lượng dữ liệu là thứ gì đó là nền tảng cơ bản để đạt được sự trưởng thành dữ liệu.

Một lần nữa, khi bạn nhìn vào dữ liệu, bạn có thể có rất nhiều silo và dữ liệu rải rác trong môi trường chưa trưởng thành. Bạn có thể có sự không nhất quán được chấp nhận. Và sau đó bạn bắt đầu làm việc đó, nhận ra sự không nhất quán và sau đó bắt đầu xem xét kế hoạch. Và nếu bạn nhìn vào các môi trường được quản lý ở đây, một điều rất quan trọng ở đây là làm sạch dữ liệu ở mức tiêu thụ để sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định. Vì vậy, những gì chúng ta thực sự đang nói về việc làm sạch dữ liệu, nơi chúng ta sẽ tải nó vào kho dữ liệu và các công cụ hỗ trợ quyết định khác. Và điều này tương tự với những gì chúng ta từng thấy trong loại hình sản xuất dữ liệu của ngành công nghiệp nơi mọi người sẽ xây dựng sản phẩm, họ sẽ đi xuống dây chuyền lắp ráp và cuối cùng, bạn sẽ kiểm tra sản phẩm và đi, sau đó, Oh, Chúng tôi có khuyết điểm ở đây. Một lần nữa, một điều mà bạn không bao giờ có thể làm là bạn không bao giờ có thể cải thiện chất lượng sản phẩm bằng cách kiểm tra cuối cùng. Bạn có thể thấy các vấn đề với nó và sau đó bạn có thể thực hiện các biện pháp để cải thiện những vấn đề tiếp theo và những vấn đề khác xảy ra sau đó, nhưng cuối cùng bạn sẽ không bao giờ cải thiện nó bằng cách kiểm tra nó. Vì vậy, đây là nơi, khi bạn tiến về phía trước, đặc biệt là về dữ liệu, bạn di chuyển nhiều hơn từ quan điểm kiểm tra và quan điểm rõ ràng tại nơi tiêu thụ nơi bạn bắt đầu cố gắng xây dựng tại nguồn, ngay từ nơi bạn bắt dữ liệu, các quy trình hành động theo dữ liệu đó, đảm bảo rằng dữ liệu đó là chính xác và phù hợp để tiêu thụ ở mọi quy trình trong suốt quá trình. Khi bạn phát triển hơn nữa, bạn bắt đầu phát triển và có được KPI chất lượng và thực sự bắt đầu phát triển phương pháp phòng ngừa đó đối với chất lượng dữ liệu khi bạn tiến về phía trước.

Về mặt hành vi tổ chức hoặc những điều bạn thấy là, nếu bạn không nghĩ rằng bạn có vấn đề hoặc bạn không biết, bạn có thể, nếu có một giai đoạn từ chối trong tổ chức của bạn, điều đó cho tôi biết rằng bạn đang thất vọng một mức 0 hoặc có khả năng di chuyển thành một. Nếu có nhiều sự hỗn loạn xung quanh dữ liệu của bạn và cố gắng giải quyết những mâu thuẫn này, có lẽ bạn đang ở cấp độ một. Khi bạn vẫn ở chế độ phản ứng, bạn sẽ chuyển sang được quản lý, nhưng bạn sẽ không được chuẩn hóa cho đến khi bạn thực sự có một môi trường dữ liệu rất ổn định bao gồm cả quản trị, chất lượng, quản lý dữ liệu chính và dữ liệu tích hợp, để chỉ một vài trong số các điểm. Và một lần nữa, một khi bạn vượt qua điều đó, đó là khi bạn bắt đầu có được phong cách quản lý thực sự chủ động. Nếu bạn đến phần mà bạn có hành vi rất tiên đoán và phân tích để sao lưu và KPI để sao lưu nó trong tổ chức của bạn, khi chúng tôi xem xét điều này và phủ lên một vài điều, có một số điều khác mà chúng tôi có thể xem về các tổ chức và nơi họ đang có. Hãy xem trọng tâm CNTT chính trong một tổ chức. Nếu trọng tâm chính của bạn trong CNTT vẫn là về công nghệ và cơ sở hạ tầng, có lẽ bạn đang hướng đến sự kết thúc kém trưởng thành của quy mô. Nhưng khi bạn thực sự tập trung vào thông tin và hỗ trợ kinh doanh chiến lược cho phép thông tin, thì bạn sẽ tiến gần hơn đến kết thúc trưởng thành của quy mô. Ngoài ra, khi bạn nhìn từ góc độ dữ liệu, nếu bạn ở cấp thấp, bạn có rủi ro dữ liệu cao và nếu bạn ở cấp cao, bạn đã giảm rủi ro liên quan đến dữ liệu. Và mặt trái của đó là tạo ra giá trị của tổ chức. Trưởng thành dữ liệu thấp hơn có nghĩa là bạn có thể có mức độ tạo giá trị khá thấp, đặc biệt là về dữ liệu mà bạn có trong tổ chức của mình. Và khi bạn tăng quy mô, bạn sẽ có được một thế hệ giá trị cao.

Chúng ta hãy xem xét điều này về mặt mô hình hóa dữ liệu. Đôi khi mô hình dữ liệu đã trở thành con ghẻ đầu đỏ. Và mô hình dữ liệu là cơ bản để đạt được sự trưởng thành dữ liệu. Vì vậy, tôi chỉ muốn nói về một vài dấu hiệu nhận biết về cách mô hình hóa dữ liệu liên quan đến điều này. Nếu nó chỉ được sử dụng cho tài liệu hoặc đơn giản, tạo cơ sở dữ liệu vật lý cho các ứng dụng nhỏ và loại điều đó, thì có lẽ bạn đang ở cấp độ một về độ chín của dữ liệu. Khi bạn bắt đầu nắm lấy và nhận ra các loại mô hình khác nhau, bao gồm cả khái niệm, mô hình logic và mô hình vật lý, ở đó, bạn cũng biết, về cơ bản, bạn đang thúc đẩy thiết kế. Bạn đang thực sự sử dụng nó như một quan điểm thiết kế, sau đó bạn ở cấp độ một.

Khi bạn bắt đầu xem xét nó từ cấp độ doanh nghiệp hơn, bao gồm xây dựng mô hình doanh nghiệp hoặc mô hình chính tắc, giới thiệu các khái niệm và buộc trong nhiều mô hình, dòng dữ liệu và xây dựng siêu dữ liệu quản trị trực tiếp vào các mô hình của bạn, bạn sẽ bắt đầu tìm hiểu cấp ba, và sau đó chuyển sang siêu dữ liệu quản trị đầy đủ, tích hợp thuật ngữ kinh doanh, vân vân. Nhìn vào vòng đời và chuỗi giá trị của dữ liệu là khi bạn thực sự đạt đến cấp bốn. Và một lần nữa, mô hình hóa tích hợp đầy đủ với các thuật ngữ kinh doanh, siêu dữ liệu, có thể điều khiển những thứ như phân tích tự phục vụ, đó thực sự là khi bạn đã đạt được trạng thái khá trưởng thành.

Là một phần và bưu kiện về điều đó, tôi muốn nói về vòng đời dữ liệu rất ngắn gọn. Và lý do tôi muốn nói về điều đó là vòng đời dữ liệu không may thường bị bỏ qua. Và những gì nó nói về, nó thực sự mô tả cách một yếu tố dữ liệu được tạo, đọc, cập nhật hoặc xóa và các quy trình hoạt động trong toàn bộ tổ chức của bạn. Vì vậy, những người trong chúng ta đã hoạt động trong ngành trong một thời gian dài gọi đây là CRUD bởi vì đó là việc tạo, đọc, cập nhật và xóa. Nhưng chúng ta cần hiểu điều này ở cấp độ cơ bản khi chúng ta xử lý dữ liệu trong tổ chức của mình. Rất nhiều yếu tố đi vào chơi. Các quy tắc kinh doanh hành động theo nó là gì? Các quy trình kinh doanh tiêu thụ, sản xuất hoặc thay đổi dữ liệu là gì? Các ứng dụng thực sự thực hiện các quy trình kinh doanh đó để cho phép bạn làm điều đó là gì? Tất cả những gì diễn ra trong điều khoản của vòng đời dữ liệu.

Và một lần nữa, Jen đã ám chỉ điều này sớm hơn - có thể không nhất thiết phải có một nguồn sự thật. Và có thể có nhiều cách mà một yếu tố dữ liệu cụ thể được tạo ra. Và bạn thực sự có thể phải tham gia, những thứ khác nhau xuất hiện thông qua nhiều hệ thống hoặc nhiều đợt nhập mà bạn phải điều hòa và quyết định đưa ra nguồn dữ liệu phù hợp cho quyết định cụ thể tại thời điểm đó. Có thể có nhiều biến thể của dữ liệu cho các mục đích khác nhau trong một tổ chức. Để có thể đạt được điều này, bạn cần có khả năng mô hình hóa quy trình kinh doanh, dòng dữ liệu bao gồm các luồng dữ liệu, tích hợp và bao gồm những thứ như ETL, do đó trích xuất, chuyển đổi và tải cho kho dữ liệu, trung tâm dữ liệu và khu vực tổ chức và tất nhiên các liên kết dữ liệu ở phía dữ liệu lớn cũng được sử dụng. Khi bạn lấy thông tin này ra khỏi hồ dữ liệu, bạn cần biết bạn đang tiêu thụ nó như thế nào và bạn đang sử dụng nó như thế nào. Xét về vòng đời, đó thực sự là cách chúng ta tạo hoặc thu thập dữ liệu mới, cách chúng ta phân loại nó - bởi vì bạn phải phân loại nó để hiểu và làm việc với nó một cách hiệu quả - cách bạn lưu trữ dữ liệu, cách bạn Đang sử dụng nó, cách bạn sửa đổi nó cho quy trình kinh doanh đó, nơi nó được chia sẻ trong tổ chức - và rất quan trọng: duy trì và lưu trữ. Bạn giữ dữ liệu trong bao lâu? Khi nào bạn lưu trữ nó? Khi nào bạn cuối cùng phá hủy dữ liệu đó? Tất cả những điều đó phải được xem xét trong vòng đời dữ liệu của bạn và bạn phải thực hiện tất cả những điều này để đạt được mức trưởng thành dữ liệu cao trong tổ chức của bạn.

Bây giờ, mặt trái, một lần nữa, tôi đã nói rằng họ giống như một cặp sinh đôi mà bạn cần nói về sự trưởng thành của quá trình kết hợp với sự trưởng thành dữ liệu - họ song hành với nhau. Một lần nữa, tôi đã có một vài điều khác nhau ở đây và - đừng lo lắng tôi sẽ không đọc hết tất cả những điều này, mà chỉ là một danh sách kiểm tra - một lần nữa bạn có thể bắt đầu tự đánh giá xem tổ chức của bạn đang ở đâu trong điều khoản của quá trình trưởng thành. Chúng ta hãy nhìn lại mọi thứ từ quyền ban đầu thông qua các trang được tối ưu hóa một lần nữa. Một lần nữa, chúng tôi đang sử dụng cùng một thang đo năm điểm được lấy từ mô hình trưởng thành khả năng. Nếu bạn nhìn vào những thứ như trọng tâm, nếu bạn ở mức độ thấp hơn hoặc mức độ trưởng thành quá trình ban đầu, bạn có thể thấy trong tổ chức của mình rằng mọi người đang thực sự dựa vào phương pháp của chính họ để hoàn thành công việc. Và bạn có thể thấy một số anh hùng và loại điều đó để có thể hoàn thành công việc. Sau đó, bạn bắt đầu đi đến điểm mà bạn chủ động hơn về vấn đề đó, nơi quản lý của bạn chịu trách nhiệm về các đơn vị công việc và hiệu suất. Sau đó, bạn bắt đầu phát triển các quy trình tích hợp tiêu chuẩn. Sau đó, quá trình ổn định và tái sử dụng. Sau đó, bạn bắt đầu thấy nhiều hơn về văn hóa cố vấn và quản lý thống kê để tính toán các số liệu và KPI liên quan đến các quy trình đó và cuối cùng đến mức tối ưu hóa đầy đủ.

Khi bạn nhìn vào quản lý công việc, bạn có thể đi, bạn sẽ đi từ một khu vực nơi bạn có các cấp quản lý công việc không nhất quán đến quản lý nhiều hơn, trong đó bạn đang cân bằng ít nhất ở mức độ cao hơn các cam kết của bạn đối với các nguồn lực. Sau đó, đến một thời điểm mà bạn có một tổ chức dễ thích nghi hoặc nhanh nhẹn hơn để bạn có thể chuẩn hóa các quy trình của mình nhưng điều chỉnh chúng để sử dụng tốt nhất trong các trường hợp khác nhau trong tổ chức của bạn. Và khi bạn tiến lên, đó là nơi trao quyền rất quan trọng và điều đó có nghĩa là mọi người trực giác hiểu những gì đang diễn ra và nhân viên có dữ liệu quy trình, để họ có thể đánh giá và quản lý công việc của chính họ.

Một lần nữa, quay trở lại sự tương tự sản xuất - khi chúng ta thấy điều đó, khi chúng ta bắt đầu hiện đại hóa dây chuyền lắp ráp và mọi thứ tương tự trong công nghiệp, chúng ta bắt đầu nói về chất lượng tổng thể và trao quyền cho công nhân ngay cả trên dây chuyền lắp ráp, nếu ai đó nhìn thấy Một cái gì đó sai trong bất kỳ giai đoạn sản xuất cụ thể nào, mọi người đã được trao quyền rằng họ có thể nhấn nút lớn màu đỏ và tắt toàn bộ dây chuyền lắp ráp cho đến khi vấn đề được giải quyết trước khi mọi thứ tiếp tục. Và đó là kiểu tâm lý và kiểu văn hóa mà chúng ta đang tìm kiếm xung quanh dữ liệu trong các quy trình của mình để đảm bảo rằng chúng ta thực sự tối ưu hóa dữ liệu và các quy trình của mình trong tổ chức.

Các chỉ số khác về văn hóa của bạn - là văn hóa của bạn bị trì trệ về mặt không có nền tảng xác định cho cam kết thực sự trong cải tiến quy trình kinh doanh của bạn? Có một phái đoàn trách nhiệm, mà chúng ta đang thấy tăng lên quy mô? Và khi bạn tiến xa hơn, bạn vẫn có thể có silo, nhưng khi bạn bắt đầu tiến lên về văn hóa và những điều bạn đang làm trong quá trình kinh doanh của mình, bạn cũng phá vỡ các silo kinh doanh khác nhau và tận dụng các quy trình trên toàn tổ chức của bạn. Điều rất quan trọng là, khi bạn đến giai đoạn sự kiện là, điều bạn thực sự dựa vào đó, thay vì cảm nhận, bạn thực sự đang thu thập các số liệu chất lượng và bạn có sẵn các số liệu để dự đoán khả năng thực hiện công việc của mình hoạt động, và đó là cực kỳ quan trọng.

Về mặt kiến ​​trúc, chúng ta hãy nói về điều đó bởi vì rất nhiều người trong chúng ta ở đây trong CNTT hoặc luôn luôn nhìn vào CNTT. Một lần nữa, cùng loại những điều mà chúng ta đã thấy trong dữ liệu. Chúng tôi đã tuyệt vọng các hệ thống CNTT nếu bạn thực sự suy sụp trong giai đoạn đầu của quá trình trưởng thành. Khi bạn bắt đầu quản lý các quy trình của mình, bạn sẽ thấy một số dịch vụ được thiết lập ở nơi bạn thực sự áp dụng nhiều phương pháp tiếp cận dựa trên dịch vụ. Sau đó, nếu bạn trở thành tiêu chuẩn hóa, bạn sẽ thấy nhiều hơn về việc áp dụng dịch vụ đầy đủ về dữ liệu và dịch vụ và quy trình dịch vụ và loại điều đó, ngay tại nơi bạn nhận được dịch vụ đầy đủ hoặc kiến ​​trúc mới. Và cuối cùng là một doanh nghiệp hoàn toàn theo quy trình sử dụng dữ liệu của bạn.

Một lần nữa, các loại quy mô tương tự khi chúng ta nhìn vào điều này. Về năng suất, ở mức độ trưởng thành quá trình thấp, bạn sẽ thấy mức năng suất thấp và độ chín quá trình cao, bạn sẽ thấy năng suất cao hơn rất nhiều. Và chất lượng đi đôi với điều đó là tốt. Tương tự như với dữ liệu - nếu bạn ở mức trưởng thành thấp, bạn sẽ thấy mức độ rủi ro cao và mức độ lãng phí cao. Nhưng mức trưởng thành của bạn càng cao, bạn sẽ hạ thấp điều đó và giảm rủi ro và giảm lãng phí đáng kể. Xét về một số điều mà bạn có thể thấy là một loại triệu chứng hoặc chỉ số trong một tổ chức, nếu triết lý chính dựa trên việc cắt giảm chi phí, có lẽ bạn đang ở mức độ trưởng thành quá trình thấp. Sau đó, nó sẽ tốt nghiệp và tiến tới xem xét hiệu quả chặt chẽ hơn trong tổ chức của bạn và sau đó khi bạn đạt đến một mức độ rất trưởng thành, bạn sẽ lại tập trung vào việc tạo ra giá trị.

Từ góc độ quản lý tổ chức, nếu sự hỗn loạn ngự trị, đó thường là một triệu chứng của một lần nữa, các tổ chức trưởng thành có quy trình thấp. Nhưng bạn bắt đầu tập trung vào những gì tôi gọi là tâm lý quản lý nhiều hơn - và có thể có một số quản lý theo nghị định, hoặc áp đặt mọi thứ - khi bạn thực sự khi đó, khi bạn đạt đến cấp độ trưởng thành hơn, quản lý của bạn chuyển sang thêm lãnh đạo. Nói cách khác, triết lý cải tiến được đưa vào văn hóa và từ CEO trở xuống, họ đang thúc đẩy toàn bộ triết lý cải tiến quy trình và cải tiến liên tục, liên tục trong toàn bộ tổ chức của bạn.

Về mặt mô hình quy trình - và tôi sẽ trải qua những điều này khá nhanh ở đây - một lần nữa chúng ta hãy xem xét các mô hình quy trình khi chúng gắn liền với quá trình trưởng thành của chính nó. Một lần nữa, rất giống với những điều chúng ta đã thấy về sự trưởng thành dữ liệu, ở mức độ thấp hoặc cấp độ một, bạn có thể chỉ là tài liệu cho các quy trình hoặc quy trình trạng thái hiện tại, nhưng bạn thực sự không sử dụng nó để thúc đẩy mọi thứ về phía trước. Khi bạn bắt đầu trưởng thành, bạn sẽ sử dụng mô hình hóa quy trình kinh doanh để tăng cường quản lý quy trình kinh doanh thực tế trong tổ chức, sau đó phát triển hơn nữa khi bạn sử dụng nó và liên tục cập nhật các mô hình đó để thúc đẩy cải tiến quy trình đến nơi cuối cùng bạn nhận quy trình thiết kế. Và sau đó khi bạn hoàn toàn trưởng thành, hoặc, bạn biết, những gì bạn thường thấy ở những người gầy hoặc các tổ chức đã áp dụng các chương trình chất lượng cao hơn, như Sigma, đó là một lần nữa khi bạn có tâm lý cải tiến liên tục và nó ăn sâu vào mô hình của tổ chức của bạn. Vì vậy, giống như chúng ta sử dụng các bản thiết kế kỹ thuật để xây dựng các sản phẩm, cho dù đó là máy bay hay tòa nhà và tòa nhà chọc trời và loại đó, chúng ta đang dựa vào các mô hình của mình để thực sự thúc đẩy kinh doanh của mình, bởi vì đó là yếu tố thiết kế thực sự thúc đẩy các yếu tố tổ chức của chúng ta tiến lên .

Bây giờ, một lần nữa, tôi sẽ không đi sâu vào vấn đề này và từng từ một ở đây một cách chi tiết. Những gì tôi đã làm là tôi đã lấy hai slide lưới đơn giản hơn đó và tôi đã chọn một số từ được sử dụng trong một số mô tả khác cho cả sự trưởng thành dữ liệu và quá trình trưởng thành. Vì vậy, khi bạn nhìn vào điều này sau khi thực tế, bạn có thể bắt đầu nghĩ về một số từ mà bạn thấy xuất hiện trong nền văn hóa nội bộ của riêng bạn về những điều đang được nói. Và điều đó sẽ giúp bạn bắt đầu phân loại ở đâu, với tư cách là một tổ chức tổng thể, chúng ta bắt đầu phù hợp với quy mô trưởng thành này nói chung. Vì vậy, nếu bạn đang thấy những thứ như sự không nhất quán hoặc trì trệ hoặc không hiệu quả xuất hiện khá thường xuyên hoặc hỗn loạn, thì bạn thường sẽ ở mức thấp hơn trong thang điểm. Khi bạn bắt đầu nghĩ về những thứ như cải tiến liên tục, liên kết chiến lược, cách tiếp cận phòng ngừa khuyết điểm và chất lượng và kiểu đó, tích hợp đầy đủ và bạn đang nói về những thực tiễn tốt nhất trong lợi thế cạnh tranh, đó là khi bạn sẽ nhìn thấy chính mình lên ở trình tối ưu hóa, kết thúc cao hơn của thang đo.

Một lần nữa, một điều mà tôi muốn chỉ ra rằng khi bạn bắt đầu nhìn vào quản trị dữ liệu, đặc biệt là khi bạn nhìn vào dưới cùng của thang đo, là ở giai đoạn ban đầu, quản trị dữ liệu chỉ có thể được giới thiệu ở các cấp độ dự án riêng lẻ. Bạn cần phát triển đến điểm mà quản trị dữ liệu và mục tiêu cụ thể là từ quản trị dữ liệu dự án và đã phát triển thông qua quản trị dữ liệu chương trình và phân chia, trong đó một lần nữa toàn bộ doanh nghiệp và được nhúng trong toàn bộ tổ chức.

Tôi đã nói về thực tế rằng đây thực sự là những cặp song sinh hoạt động cùng nhau về mặt trưởng thành dữ liệu và quá trình trưởng thành. Để đạt được sự trưởng thành đó, ở hai bên của quy mô là một hành trình và bạn không thể nhảy các bước. Nếu bạn ở số 0, bạn sẽ phải tiến hóa qua các giai đoạn một, hai, ba, bốn và cuối cùng là lên năm. Và có rất ít tổ chức trên thế giới thực sự ở mức năm. Vì vậy, rất nhiều tổ chức sẽ rất hạnh phúc khi ở một thời điểm mà họ lên ba và sau đó có thể sử dụng nó như một bàn đạp tiến lên. Và một lần nữa, bạn không thể đi, bạn không thể ở bốn tuổi từ khi trưởng thành dữ liệu và một lần ở giai đoạn trưởng thành. Nó chỉ không hoạt động vì chúng đan xen nhau đến mức bạn phải hiểu và xử lý tốt dữ liệu và quy trình của bạn kết hợp với nhau.

Một sự tương tự tốt để nghĩ về điều này là, trên hành trình của bạn hướng tới sự trưởng thành có tổ chức, giả sử nhóm của bạn gồm có hai người: Một là trưởng thành quá trình và một là trưởng thành dữ liệu. Bạn đang chạy một chướng ngại vật và bạn được buộc với nhau bằng một sợi dây ngắn. Và để đi đến cuối khóa học, điều đó có nghĩa là cả hai bạn phải vượt qua, không chỉ tất cả các chướng ngại vật, mà bạn phải vượt qua tất cả các chướng ngại vật gần như cùng một lúc hoặc rất gần nhau để được có thể đi tiếp và đến chướng ngại vật tiếp theo. Đó là một cách thực sự tốt để suy nghĩ về việc cân bằng giữa trưởng thành quá trình và trưởng thành dữ liệu. Nói cách khác, bạn có thể là một trung tâm xử lý và bạn có thể là một trung tâm dữ liệu, nhưng nó sẽ là một chỉ số hàng đầu, và không thể có nhiều khoảng cách để thực sự đưa bạn vượt qua các cấp độ.

Và sau đó khi chúng ta xem lại nó từ quản trị dữ liệu, một trong những điều tôi muốn chỉ ra trong trường hợp bạn không biết, là DAMA thực sự đã phát hành Cơ quan quản lý dữ liệu tập hai vào đầu năm nay, và về những điều mà thay đổi là bánh xe DAMA thực tế. Và tôi thực sự đại diện cho nó một chút khác nhau, trong đó quản trị dữ liệu là trung tâm và mười loại khác nhau xung quanh các bánh xe khác nhau. Một cái gì đó rất quan trọng để thấy ở đây là mô hình hóa và thiết kế dữ liệu thực sự có các khu vực riêng trên bánh xe bây giờ - nó đã được pha trộn vào những cái khác, trước đây. Một trong những điều rất quan trọng ở đây là mô hình hóa dữ liệu nói riêng là nền tảng cho tất cả các khía cạnh khác bởi vì, dù chúng ta đang thực hiện mô hình hóa dữ liệu của cơ sở dữ liệu hay siêu dữ liệu mà chúng ta đang xử lý, mô hình hóa dữ liệu có vai trò chơi trong tất cả các phần khác mà chúng ta đang nói về. Và mô hình hóa quá trình cũng có một vai trò trong rất nhiều điều này bởi vì, ngoài việc hiểu chính dữ liệu, chúng ta cần hiểu cách sử dụng nó và đó là cách mô hình hóa quá trình thực sự giúp chúng ta làm điều đó.

Bây giờ hãy thay đổi một chút và nói về kiến ​​trúc doanh nghiệp. Và các mô hình là rất quan trọng đối với kiến ​​trúc doanh nghiệp là tốt. Và tôi đang dựa trên ví dụ này và đây là khung Zachman mà tôi đang hiển thị ở đây rất nhanh. Và khi bạn nhìn vào điều này, bạn sẽ thấy một vài điều ở đây. Bạn thấy những gì, làm thế nào, ở đâu, ai, khi nào và tại sao là loại quy mô ở đầu. Và sau đó bạn sẽ trải qua các mức độ chi tiết chi tiết hơn, nếu bạn sẽ, về các kiểu mô hình hóa hoặc các loại điều bạn đang xây dựng theo kiến ​​trúc doanh nghiệp từ cấp độ ngữ cảnh rất cao cho đến mức chi tiết, bao gồm cả thực hiện vật lý. Nếu bạn nhìn vào các cột đầu tiên, những gì rất dữ liệu và dữ liệu liên quan. Làm thế nào là rất quá trình thúc đẩy. Và nếu bạn nhìn vào các khía cạnh khác, bạn sẽ sử dụng kết hợp quy trình và mô hình hóa dữ liệu để thúc đẩy phần còn lại của thông tin. Bạn sẽ có dữ liệu về tất cả những điều khác nhau này và các mô hình quy trình của bạn cũng sẽ gắn kết mọi thứ, như nơi xảy ra, trách nhiệm. Và cả về mặt mô hình hóa quy trình mà chúng tôi cũng làm trong các công cụ của mình, bạn có thể bắt đầu gắn kết điều này với các mục tiêu và mối quan hệ cũng như các quy tắc kinh doanh cũng đang thúc đẩy những điều khác nhau mà bạn đang làm.

Từ góc nhìn tổng thể của khung Zachman, một trong những cách tốt để suy nghĩ về điều này cũng là mô hình của bạn được điều khiển và bạn thực sự đang trải qua các cấp độ khác nhau. Vì vậy, bạn đang bắt đầu với một phạm vi cấp cao và theo ngữ cảnh. Sau đó, bạn đang phát triển theo các mô hình kinh doanh, xuống các mô hình hệ thống, rồi đến các mô hình công nghệ và sau đó là sự thể hiện rất chi tiết của bạn về các mô hình kỹ thuật. Và một lần nữa, dữ liệu đại diện cho những gì, quá trình là cách thức và nó thực sự là sự kết hợp của dữ liệu và quá trình tương tác thúc đẩy tất cả các đặc điểm khác ở đây.

Dựa vào đó, không phải ngẫu nhiên mà cách chúng ta xem ý tưởng kiến ​​trúc doanh nghiệp dựa trên một chút khác biệt so với một số người khác có thể. Rất thường xuyên, bạn sẽ nghe về bốn trụ cột của kiến ​​trúc doanh nghiệp là dữ liệu, mua lại, kinh doanh và kiến ​​trúc kỹ thuật. Chúng tôi nhìn vào nó một chút khác nhau hơn thế. Chúng tôi xem kiến ​​trúc dữ liệu là nền tảng cơ bản thúc đẩy tất cả kiến ​​trúc doanh nghiệp vì hai lý do. Một, đó là nơi nó bắt đầu. Ngay cả những thứ như khung Zachman cũng phát triển từ kiến ​​trúc dữ liệu, và sau đó phát triển để nắm lấy các khía cạnh khác của kiến ​​trúc. Và hai, bởi vì sự ràng buộc cơ bản giữa quá trình và dữ liệu. Đó là lý do tại sao chúng ta thấy kiến ​​trúc kinh doanh là trụ cột chính của kiến ​​trúc doanh nghiệp. Và sau đó, tất nhiên, điều đó được khen ngợi bởi kiến ​​trúc ứng dụng và kiến ​​trúc kỹ thuật, là những yếu tố hỗ trợ cần thiết tuyệt đối, để cho phép chúng tôi thúc đẩy sự hỗ trợ doanh nghiệp thực sự. Bây giờ, khi chúng tôi xem xét điều đó về ER Studio Enterprise Team Edition, nền tảng mô hình tích hợp của chúng tôi, đây là cách nó đi vào hoạt động. Và đây là một sơ đồ bối cảnh cấp cao của một số mô hình mà chúng tôi làm và một số nguyên tắc cơ bản đằng sau nó. Và điều này thực sự được thúc đẩy, điều này thực sự được sơ đồ hóa trong một sơ đồ quy trình. Vì vậy, khi chúng tôi xem xét phần kiến ​​trúc dữ liệu của chúng tôi nói riêng và kiến ​​trúc kinh doanh của chúng tôi ở bên dưới, chúng tôi cung cấp các công cụ dựa trên vai trò.

Và khi bạn nhìn vào công cụ kiến ​​trúc sư kinh doanh của chúng tôi ở góc dưới bên trái, đó là nơi mà các nhà phân tích kinh doanh và kiến ​​trúc sư kinh doanh thường làm việc. Và họ thường tập trung vào một số quy trình kinh doanh và bắt đầu loại bỏ chúng. Nhưng họ cũng tập trung vào những gì. Vì vậy, sau đó chúng tôi bắt đầu thực hiện một số mô hình dữ liệu khái niệm và loại điều đó. Chúng ta có thể tận dụng và đưa các thành phần mô hình hóa khái niệm đó vào công cụ mô hình hóa dữ liệu của mình và cho kiến ​​trúc sư dữ liệu, nơi chúng được xây dựng thêm vào các mô hình dữ liệu logic và, tất nhiên, cuối cùng là các mô hình vật lý để chúng ta có thể tạo cơ sở dữ liệu vật lý. Và chúng ta cũng có thể đẩy lùi để các mô hình khái niệm cũng được nâng cấp trong không gian kiến ​​trúc kinh doanh. Một điều rất quan trọng ở đây là chúng tôi hỗ trợ các loại mô hình khác nhau. Vì vậy, một lần nữa, BI rất quan trọng và các hồ dữ liệu và các loại điều đó, vì vậy chúng tôi thực sự thực hiện một số mô hình hóa và cũng là một phần trong đó, chúng tôi thực hiện mô hình hóa dòng dữ liệu. Vì vậy, không chỉ ETL về cách bạn thực hiện ánh xạ từ các mô hình vật lý của mình sang các mô hình thứ nguyên cho kho dữ liệu hoặc thậm chí đưa mọi thứ từ các hồ dữ liệu của bạn và xem cách chúng ánh xạ ra, chúng ta có thể kết hợp tất cả những thứ đó lại với nhau. Cũng như chuyển tiếp kỹ thuật đảo ngược từ các nền tảng mô hình hóa khác, từ các nền tảng dữ liệu lớn.

Và sau đó là những thứ như các công cụ ETL, vì vậy chúng tôi thực sự có thể bắt đầu lấy sơ đồ dòng dữ liệu trực tiếp từ thông số kỹ thuật của ETL mà bạn có thể có trong môi trường của riêng bạn. Điều cũng rất quan trọng để biết rằng chúng tôi đã phải mở rộng ra ngoài mô hình quan hệ. Chúng tôi có một số nền tảng nhất định như Hive và đặc biệt là MongoDB, giờ chúng tôi bắt đầu nói về các cửa hàng tài liệu, nơi chúng tôi có các khái niệm như các đối tượng và mảng nhúng. Chúng tôi thực sự đã mở rộng ký hiệu để có thể phù hợp với các loại mô hình đó vì đây là một khái niệm không liên quan. Bất cứ điều gì chúng tôi tạo ra trong công cụ kiến ​​trúc dữ liệu về các tạo phẩm dữ liệu, cho dù đó là các thực thể logic hoặc các bảng vật lý và thuộc tính của chúng, cũng có thể được đẩy trở lại vào mô hình xử lý nghiệp vụ. Vì vậy, khi bạn xây dựng các mô hình quy trình kinh doanh của mình từ cấp độ cao và xuống cấp độ thấp hơn, bạn thực sự có thể liên kết trong các yếu tố dữ liệu thực tế. Vì vậy, bạn có thể hành động, chúng tôi có thể chỉ định ma trận CRUD của những gì thực sự xảy ra. Vì vậy, điều đó mang lại cho bạn vòng đời dữ liệu mà tôi đã nói về việc tạo, đọc, cập nhật và xóa ở cấp độ quy trình. Và chúng tôi cũng thực hiện mô hình hóa quy trình BPM đầy đủ ở đó với bộ lớp phủ riêng của chúng tôi, vì vậy bạn có thể bắt đầu gắn kết các chiến lược kinh doanh, mục tiêu kinh doanh. Ngoài ra, chúng ta cũng có thể liên kết trong các ứng dụng đang thực hiện các quy trình kinh doanh này, tất cả từ quan điểm hướng mô hình.

Những thứ khác cũng cực kỳ quan trọng là trong các mô hình dữ liệu của chúng tôi. Các đặc điểm quản trị dữ liệu hoặc đặc điểm chất lượng dữ liệu được làm chủ và quản lý. Bạn có thể xác định và xây dựng siêu dữ liệu của riêng mình ở đó cho các đặc điểm mà bạn muốn theo dõi và điều đó có nghĩa là bạn hiện đang sử dụng mô hình của mình làm kế hoạch chi tiết để đưa toàn bộ tổ chức của mình vào kho lưu trữ siêu dữ liệu của bạn và mọi thứ khác. Và tất nhiên, một trong những hạn chế của nghề người mẫu, nhiều năm trước đây khi rất nhiều người trong chúng ta bắt đầu trong ngành làm việc này, là chúng ta sẽ sản xuất những mô hình này. Chúng ta sẽ làm gì? Chúng tôi sẽ in chúng ra, chúng tôi sẽ đặt chúng lên tường, có thể để các thành viên trong nhóm chia sẻ và loại điều đó. Giá trị thực sự của điều này là có thể chia sẻ và cộng tác trong các tổ chức của chúng tôi. Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi có một cách tiếp cận dựa trên kho lưu trữ cho nơi chúng tôi đăng ký và kiểm tra các mô hình và không gian làm việc của chúng tôi. Và chúng tôi chia sẻ chúng với các thành phần của chúng tôi là tổ chức, cho dù họ là các bên liên quan kỹ thuật khác, người dùng doanh nghiệp và loại điều đó. Và cũng gắn kết điều đó vào nền tảng cộng tác của chúng tôi được gọi là Team Server.

Vì vậy, chúng tôi đã nói về các thuật ngữ và thuật ngữ kinh doanh trước đó và tầm quan trọng của điều đó và phát triển vốn từ vựng đó cho doanh nghiệp. Đó là tất cả trong Team Server, nơi người dùng, người dùng doanh nghiệp có thể cộng tác theo các điều khoản đó. Ví dụ, chúng có thể nhìn thấy, có thể sử dụng trong kiến ​​trúc sư dữ liệu, gần các mô hình dữ liệu và tất nhiên rất nhiều thuật ngữ kinh doanh này thường bắt nguồn từ một số từ điển dữ liệu mà chúng tôi đã tạo trong các mô hình dữ liệu của chúng tôi. Chúng tôi có thể đẩy những thứ đó ra cho Ngoài ra từ các công cụ kiến ​​trúc dữ liệu, điểm khởi đầu là bảng chú giải kinh doanh, nơi chúng có thể được tinh chỉnh hơn nữa và tất cả đều có quản lý thay đổi xung quanh nó.

Đó là rất nhiều. Tóm lại, một vài điều mà chúng ta đã nói đến là thử sự trưởng thành thực sự của tổ chức, bạn cần một cách tiếp cận cân bằng bao gồm sự trưởng thành dữ liệu và quá trình trưởng thành. Bạn không thể đạt được cái này mà không có cái kia. Một lần nữa, cơ bản, bạn cần phải có cả hai và cần phải dựa vào điều này, cụ thể là mô hình hóa dữ liệu và mô hình hóa quy trình cho cả kiến ​​trúc doanh nghiệp và quản trị dữ liệu và quản trị quy trình cũng như trong các tổ chức của bạn. Kiến trúc doanh nghiệp thực sự gắn kết nó với nhau về mặt nhìn vào các khía cạnh và quan điểm khác nhau. Bạn cần một nền tảng kiến ​​trúc dữ liệu vững chắc để làm điều đó và bạn yêu cầu mô hình hóa quy trình tích hợp để cung cấp bối cảnh kinh doanh đó và cho phép bạn thúc đẩy quá trình kinh doanh và tiêu thụ dữ liệu của bạn về phía trước. Một lần nữa, quan trọng hơn bao giờ hết. Tôi có thể nói, những gì cũ là mới một lần nữa. Vì vậy, mô hình hóa dữ liệu, mô hình hóa quá trình, dòng dõi, siêu dữ liệu và bảng chú giải là cơ bản để có thể đạt được điều này và ER / Studio Enterprise Team Edition là một nền tảng hợp tác kết hợp tất cả những điều này lại với nhau.

Và với điều đó, chúng ta có thể chuyển sang các câu hỏi.

Eric Kavanagh: Được rồi.

Ron Huizenga: Chúng tôi sẽ đến với bạn, Eric.

Eric Kavanagh: Ron, tôi phải ngả mũ chào bạn vì tất cả những nỗ lực bạn bỏ ra để ghi lại những quy trình và khuôn khổ khác nhau này. Đó là rất nhiều tài liệu mà bạn đã có ở đó. Tôi đoán rằng câu hỏi lớn mà tôi có là ai nên giám sát công cụ này trong một tổ chức, bởi vì bạn chạm vào rất nhiều thứ khác nhau. Bạn hình dung các quy trình, nó sẽ là một giám đốc điều hành hoặc một số người hoạt động. Vòng đời dữ liệu, bạn nghĩ có lẽ đó sẽ là một giám đốc dữ liệu. Bạn đang chạm vào rất nhiều bộ phận khác nhau và rất nhiều thành phần khác nhau cho doanh nghiệp. Làm thế nào để bạn tìm đúng người hoặc nhóm người, và đó có phải là một ban chỉ đạo? Nó là gì? Bạn có thể cho chúng tôi biết ai nên làm việc này trong một tổ chức?

Ron Huizenga: Bạn biết đấy, đó là một câu hỏi thú vị. Chúng ta thực sự có thể dành một ngày để thảo luận về giá trị của các phương pháp khác nhau ở đó. Nhưng một điều mà tôi chắc chắn đã thấy, bạn biết đấy, như tôi đã tư vấn trước khi tôi vào vai trò quản lý sản phẩm, là khi tôi nhìn vào tổ chức, đó là một phần của vấn đề là có được quyền sở hữu và khiến mọi người có quyền sở hữu này. Và khi chúng ta xem xét các ngành như mô hình hóa dữ liệu và thậm chí mô hình hóa quy trình kinh doanh của chúng ta, hoặc ngay từ những ngày đầu, sơ đồ hóa dữ liệu và các loại điều đó, loại đó đã phát triển từ CNTT. Nhưng khi chúng tôi tiến lên phía trước, và tôi nghĩ bây giờ chúng tôi nhận ra ngày càng nhiều rằng điều này thực sự phải được thúc đẩy kinh doanh. Vì vậy, bạn thực sự muốn quyền sở hữu cho điều này là trong kinh doanh.

Và tôi sẽ xúc phạm một số người CNTT ở đây, nhưng tôi tin chắc rằng lý do mà chúng ta thấy sự phát triển của vai trò giám đốc dữ liệu là vai trò của CIO đã thất bại ở hầu hết các tổ chức. Và đó là vì rất nhiều CIO tập trung về mặt kỹ thuật thay vì tập trung vào dữ liệu và quy trình. Vì vậy, tôi nghĩ rằng bạn thực sự cần phải có điều đó, có lẽ bạn sẽ cần một loại ban chỉ đạo trong các tổ chức lớn hơn. Nhưng điều này thực sự cần phải được sở hữu bởi các doanh nghiệp. Tôi sẽ đưa ra lập luận rằng doanh nghiệp của bạn, mô hình hóa quy trình của bạn, mô hình hóa dữ liệu của bạn, tất cả đều cần thuộc về doanh nghiệp, bởi vì điều đó mang lại cho bạn khả năng đảm bảo rằng CNTT, người quản lý dữ liệu và thực hiện các quy trình đó thông qua những gì họ Đang tạo, bạn có cây búa đó để đảm bảo rằng điều đó xảy ra nếu nó thực sự thuộc sở hữu của doanh nghiệp.

Eric Kavanagh: Vâng, tôi nghĩ tôi đồng ý với điều đó. Nhưng Jen, bạn nghĩ gì về điều đó?

Jen Underwood: Vì vậy, nó thực sự thú vị. Đó là những gì tôi đã ám chỉ khi tôi nói khiến mọi người quan tâm và tương tác có lẽ là một trong những điều quan trọng. Tại một thời điểm, tôi đã viết một tờ giấy trắng, đó là quản trị BI tự phục vụ rất giống với điều này. Đó là vấn đề nhận được điều đó, tìm cách thúc đẩy mọi người, khía cạnh giá trị kinh doanh của nó, để khiến họ quan tâm đến nó. Và sau đó khi họ nhìn thấy, hoặc họ tìm thấy, cho dù đó là danh mục dữ liệu hay bất kỳ góc độ nào. Có lẽ nó giảm chi phí vận chuyển, đặt thứ gì đó mà ai đó chịu trách nhiệm trong tổ chức, đó là cách bạn có thể khiến nó quan tâm. Và vâng, kinh doanh hoàn toàn. Các chuyên gia về vấn đề kinh doanh sẽ làm hoặc phá vỡ nó.

Eric Kavanagh: Điều đó thật khó. Tôi nghĩ bạn luôn muốn có một nhóm các bên liên quan từ khắp nơi trong tổ chức. Tất nhiên, bạn không muốn bị tê liệt phân tích. Bạn không muốn quan liêu vì lợi ích của quan liêu. Những gì bạn muốn là cho tổ chức có một kế hoạch hành động và để những điều này được ghi lại. Bạn biết đấy, tôi nghĩ khi bạn bắt đầu nói về mô hình hóa quy trình kinh doanh, điều đó đã nóng 25 năm trước, nhưng nó hầu như tách ra khỏi hoạt động kinh doanh thực tế. Tôi nghĩ rằng ít nhất trong một số ngành công nghiệp, bạn có thể rút rất nhiều quá trình đó ra khỏi phần mềm thực tế chạy mọi thứ. Nhưng tôi nghĩ, những ngày này, chúng ta phải tìm cách cân bằng hai thế giới đó, phải không Ron? Bạn muốn có các mô hình quy trình hiện tại và cập nhật và phản ánh những gì đang thực sự xảy ra. Vì vậy, bạn không muốn có nó chỉ là một bài tập riêng biệt, nó nằm trên kệ ở đâu đó. Nhưng đó là một chút thách thức, phải không? Bởi vì không phải tất cả các hệ điều hành đều được liên kết với loại mã thực thi đó. Nhưng bạn nghĩ gì?

Ron Huizenga: Hoàn toàn đúng. Và thật thú vị bởi vì một trong những điều mà tôi nhìn vào là khi mọi người, bạn biết đấy, chúng tôi đã trở thành một xã hội hài lòng tức thì. Mọi người nghĩ, thưa Oh, chúng tôi sẽ đi ra ngoài và mua một số công cụ và làm cho công việc này cho chúng tôi. Thật giống như, bạn sẽ không mua quá trình trưởng thành. Bạn sẽ không mua dữ liệu đáo hạn. Đó là công việc khó khăn. Bạn đã phải xắn tay áo lên và bạn phải làm cho nó xảy ra. Và cơ chế để thực hiện điều đó là mô hình. Quá phức tạp để không có một đại diện trực quan, không chỉ trạng thái hiện tại mà bạn đang làm việc, mà còn có thể thiết kế cách bạn sẽ cải thiện các quy trình kinh doanh khác nhau đó. Bạn cần khung hình ảnh đó để có thể hiểu được những tác động mà những thay đổi đó sẽ tạo ra.

Eric Kavanagh: Đó thực sự là - tôi chỉ đang tweet; Tôi đang tweet điều này ngay bây giờ - Bạn sẽ không mua quá trình đáo hạn, bạn sẽ không mua sự trưởng thành dữ liệu. Tôi có thể hoàn toàn đồng ý với cả hai điều đó. Và Jen, tôi sẽ mang lại cho bạn những suy nghĩ của bạn. Và tôi sẽ đặt một câu hỏi khác lên trên đó. Một trong những người tham dự đang hỏi: ý nghĩa của doanh nghiệp theo quy trình hoặc quá trình trưởng thành là gì? Jen, bạn có thể nói chuyện đó không?

Jen Underwood: Tôi thực sự có thể nói tốt hơn một chút cho câu hỏi trước. Khi tôi nghĩ về, sự thật được nói, đó là người đầu tiên, bạn biết đấy, mua các công cụ. Đó là một nhận xét tuyệt vời, tuyệt vời bởi vì nó rất đúng. Nhưng những gì tôi sẽ nói nó khá hơn nhiều. Vì vậy, tôi xem xét rất nhiều giải pháp và tôi thấy các không gian khác nhau và thử nghiệm chúng. Những gì đang trở nên tốt hơn là khám phá dữ liệu, gắn thẻ và ít nhất là mang lại cho bạn một khởi đầu lớn và cũng làm cho điều này, khi tôi nói ít đau đớn hơn, nó gần như rất vui. Vì vậy, hãy tưởng tượng một danh mục dữ liệu hoặc một dự án MDM là niềm vui. Đó là, và bạn có những người trong một tổ chức đang sử dụng dữ liệu này, cho dù đó là báo cáo hay các loại khác và tôi nghĩ ai đó thậm chí đã nói, mọi người quan tâm đến kế hoạch phát triển cá nhân của họ. Vâng thậm chí đưa nó lên một cấp độ nữa. Đó là lấy những thứ này và nói rằng bây giờ chúng tôi đã giảm 30% các lô hàng bị sai và đây là số tiền đã được tiết kiệm. Nó chỉ quản lý dữ liệu của chúng tôi tốt hơn. Đó là những loại điều và bạn đặt tiền xung quanh nó và bạn làm cho nó vui vẻ. Hoặc bạn làm cho nó thú vị và phù hợp với những gì họ đang làm. Đó là loại phép thuật, tôi nghĩ rằng, nó bị thiếu trong rất nhiều những cam kết mà mọi người cố gắng thực hiện điều này trong một tổ chức, và nó bị đình trệ.

Eric Kavanagh: Vâng, đó là một điểm tốt. Và, Ron, trở lại nhận xét của bạn một vài phút trước về tầm quan trọng của việc có một khung hình trực quan, tôi nghĩ điều đó hoàn toàn đúng bởi vì rất nhiều lần, nếu mọi người không thể nhìn thấy một cái gì đó, thật khó để quấn đầu bạn xung quanh những gì nó có nghĩa là, và chắc chắn khi bạn bắt đầu nói về các quy trình phức tạp với sự phụ thuộc lẫn điểm kiểm soát và tất cả những điều này, bạn phải vạch ra nó ở đâu đó và lý tưởng nhất là bạn đang làm như vậy với phần mềm có chức năng được nhúng vào danh mục, cho ví dụ, những biến đổi xảy ra bằng cách sử dụng các dòng khác nhau từ điểm này đến điểm đó. Hoặc những gì có sẵn tại điểm kiểm soát này. Và tôi đang tham khảo lịch sử của mình trong quản lý rủi ro ở đó, trong đó điểm kiểm soát là bất kỳ điểm nào trong một quy trình hoặc bất kỳ tùy chọn hoặc ứng dụng cá nhân hoặc phần mềm nào mà bạn thực sự có thể thay đổi điều gì đó, phải không? Đó là những gì họ gọi là một điểm kiểm soát. Và, với tôi, nó thực sự có giá trị khi bạn có được khung hình ảnh đó. Nguyên nhân sau đó bạn có thể nhìn thấy và loại đi bộ và nó chỉ mất thời gian. Phải mất thời gian não bộ của con người để quản lý những thứ đó và thực sự hiểu nó và do đó tối ưu hóa nó, phải không?

Ron Huizenga: Hoàn toàn đúng. Và để sử dụng một cách tương tự khác mà tôi nghĩ đặt nó vào viễn cảnh: Tôi là một chút hạt dẻ vì vậy, tôi sẽ nói, nếu bạn đang cố gắng nghĩ về điều này theo cách song song, hãy nghĩ đến việc xây dựng 747 - hoặc một chiếc Airbus 380, vì vậy tôi không chọn một nhà cung cấp khác - hãy nghĩ xem sẽ khó đến mức nào khi làm điều đó dựa trên các tài liệu chỉ bao gồm văn bản thay vì bản thiết kế và bản vẽ CAD 3 chiều và mọi thứ về cách thức Điều đó thực sự được lắp ráp với nhau.

Eric Kavanagh: Vâng, đó sẽ là thô. Và Jen cũng phải lên tiếng.

Ron Huizenga: Việc kinh doanh là như nhau, phải không?

Eric Kavanagh: Vâng, không đúng. Jen phải nói chuyện với một trong những lĩnh vực nóng bỏng mà bạn muốn học, đó là trực quan hóa. Bạn phải có khả năng hình dung một cái gì đó để hiểu đầy đủ về nó, nó dường như với tôi.

Jen Underwood: Rất nhiều người làm, yeah. Và thậm chí chỉ là một hình ảnh nói lên, những gì đang nói, hàng ngàn từ hoặc một cái gì đó như thế. Khi họ nhìn thấy nó, họ có thể tin nó. Và họ nhận được nó.

Eric Kavanagh: Tôi đồng ý. Và tôi yêu, Ron, cách mà bạn đã kết hợp tất cả lại với nhau. Tôi đoán tôi chỉ đang tự hỏi mình một lần nữa, bạn cần một nhà vô địch trong tổ chức và người sẽ ở ngoài đó, làm người liên lạc cho các nhóm khác nhau. Người quản lý dữ liệu là điều chúng ta thường nói đến - Tôi nghĩ đó là vai trò thực sự quan trọng và tôi cảm thấy đó là vai trò được chú ý nhiều hơn trong ba hoặc bốn năm qua vì chúng tôi đánh giá cao giá trị của dữ liệu quản trị, phải không? Người quản lý dữ liệu đó là người có thể nói chuyện với doanh nghiệp nhưng cũng hiểu hệ thống, hiểu vòng đời dữ liệu, toàn bộ bức tranh đó. Và tôi đoán người đó có thể và có lẽ nên nằm dưới sự cai trị của CEO, phải không?

Ron Huizenga: Vâng, và bạn sẽ cần một nhóm đa chức năng, phải không? Vì vậy, bạn sẽ cần những người bao gồm một nhóm làm việc đó hoặc từ các lĩnh vực khác nhau đại diện cho khía cạnh kỹ thuật, bạn biết, các lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Và, bạn biết đấy, tùy thuộc vào loại tổ chức của bạn, nếu bạn có một văn phòng quản lý dự án và rất nhiều sáng kiến ​​bạn làm được điều khiển bởi một PMO, bạn sẽ muốn chắc chắn rằng bạn có PMO sự tham gia cũng chỉ là để giữ cho mọi người hòa hợp và đồng bộ hóa cách họ đang làm việc trên mọi thứ.

Eric Kavanagh: Yup, và bạn biết đấy, một điều cuối cùng, tôi sẽ đặt slide cuối cùng này, khung quản trị. Chúng tôi đã có một người tham dự hỏi, không phải dữ liệu bị thiếu trong slide đó sao? Đó có phải là dữ liệu ngụ ý trong slide hay bạn nghĩ gì về nhận xét về dữ liệu bị thiếu trong slide?

Jen Underwood: Không, và đây chỉ là một khung quản trị chung. Về cơ bản, đây là từ không gian BI tự phục vụ, vì vậy dữ liệu được ngụ ý trong rất nhiều điều này. Nó chỉ xuất phát từ góc độ của tôi và quan điểm của tôi và không tập trung vào khía cạnh dữ liệu trong việc kết hợp điều này với nhau. Nhưng dữ liệu chắc chắn sẽ là, khi bạn nghĩ về tất cả những mảnh này, sẽ có dữ liệu. Cho dù đó là nền tảng cho dữ liệu, trách nhiệm sử dụng dữ liệu trong toàn bộ quá trình và trong toàn bộ khung.

Eric Kavanagh: Vâng, không có ý nghĩa hoàn toàn. Và tôi đoán tôi sẽ chỉ ném một câu hỏi cuối cùng cho bạn khi chúng tôi kết thúc ở đây, Ron. Nếu tôi nghĩ về việc có bao nhiêu thông tin và bao nhiêu dữ liệu chúng ta đang sử dụng những ngày này và các tổ chức xa xôi thì tầm quan trọng của hệ sinh thái là những ngày này giữa các đối tác kênh và cách chúng ta có thể chia sẻ thông tin qua các mối quan hệ đối tác đó và trong một tham khảo nhanh về blockchain về điều này - không để mọi thứ quá phức tạp. Điểm mấu chốt là chúng ta đang ở trong thế giới kết nối dựa trên dữ liệu, cả từ góc độ kinh doanh và chỉ từ cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Và đối với tôi, điều đó sẽ tăng số lượng cổ phần thậm chí nhiều hơn vì các tổ chức thực sự xem xét kỹ những gì bạn đề xuất ở đây, đó là sự trưởng thành của họ, nơi họ đứng và cách họ đi theo đường cong và thực sự trung thực với bản thân về điều đó, phải không? Bởi vì nếu bạn không biết rõ hơn, bạn không thể làm tốt hơn và nếu bạn không suy nghĩ về mọi thứ, bạn sẽ không biết rõ hơn, phải không?

Ron Huizenga: Chính xác. Và tôi đoán một cụm từ mà tôi sẽ sử dụng là, có lẽ bạn không giỏi như bạn nghĩ. Điều đó nghe có vẻ khó nghe, nhưng mọi người có thể khá lạc quan về điều này, nhưng nếu bạn thực sự xem xét kỹ và đánh giá bản thân thực sự tốt, quan trọng, tôi nghĩ rằng bất kỳ tổ chức nào cũng sẽ tìm thấy, bạn biết đấy, những lỗ hổng đáng kể mà họ biết cần giải quyết.

Eric Kavanagh: Tôi phải đồng ý. Và một trong những đồng nghiệp của chúng tôi đã nhận xét về tầm quan trọng của siêu dữ liệu, dữ liệu về dữ liệu. Không có nghi ngờ gì về điều đó. Siêu dữ liệu là chất keo kết dính tất cả các hệ thống này lại với nhau và chúng tôi vẫn chưa bao giờ thực sự bẻ khóa hoàn toàn mã đó và vì lý do chính đáng, vì thẳng thắn, vì siêu dữ liệu thay đổi. Nó khác với hệ thống. Bạn biết đấy, bạn càng cố gắng bình thường hóa dữ liệu của mình, tôi nghĩ nó càng trở nên kém chính xác.

Vì vậy, hiện tại chúng ta đang ở trong thế giới kỳ lạ này và có lẽ tôi đoán tôi sẽ mở rộng thêm một câu hỏi cho bạn, Jen, bởi vì bạn đã đề cập đến danh mục dữ liệu một vài lần. Tôi thực sự thích phong trào công nghệ danh mục dữ liệu mới này tự động quét các hệ thống thông tin của bạn, xác định tên cột siêu dữ liệu, v.v. và giúp bạn tăng dần chế độ xem chiến lược về dữ liệu và siêu dữ liệu của bạn trong hệ thống. Bởi vì với tôi, để tự làm những thứ đó, chỉ là, có quá nhiều. Và bạn sẽ không bao giờ lên được đỉnh đồi trước khi trận tuyết lở giáng xuống bạn và, bạn biết đấy, bạn đã bình thường hóa đến mức xám xịt hoặc bạn chưa đủ bình thường đến nơi bạn thực sự không Tôi không biết chuyện gì đang xảy ra. Đối với tôi, sử dụng máy móc, máy học mà chúng ta vẫn nói đến, đó sẽ là chìa khóa trong tương lai để giúp chúng ta ít nhất có được một sợi dây đủ dữ liệu để hiểu rõ về những gì ngoài kia, phải không Jen ?

Jen Underwood: Vâng, tôi biết. Tôi yêu những công nghệ này. Họ rất, rất tuyệt. Và sau đó bạn nghĩ về nó, nó mang lại cho bạn sự khởi đầu lớn. Và sau đó bạn có thể crowdsource. Bạn có người quản lý dữ liệu của mình, bạn biết, tiếp tục, cho dù họ đang thêm tài liệu của riêng họ hay đây là viễn cảnh ngoài kia, đây là những thay đổi. Bạn biết đấy, nói rằng đây là những nguồn dữ liệu được chứng nhận để sử dụng để báo cáo. Mọi người có thể tìm kiếm và tìm đúng dữ liệu. Nó thực sự, thực sự khá tốt đẹp. Và cũng giúp - khi tôi nghĩ về kinh doanh và cách quản lý dữ liệu doanh nghiệp khó hiểu khi tôi làm công cụ DBA - chúng tôi đã sử dụng các thuộc tính mở rộng và SQL Server và quét bằng các công cụ như IDERA, phải không? Để cố gắng tạo một danh mục dữ liệu. Nhưng trong DBA hoặc phiên bản của kiến ​​trúc sư dữ liệu, bạn biết, bất kể giá trị đó là gì hoặc cột hoặc lĩnh vực đó là gì, chắc chắn nó không phù hợp với những gì doanh nghiệp là. Vì vậy, bây giờ việc kinh doanh có thể thực sự dễ dàng, bạn biết, đi vào và tìm và quản lý và có mọi thứ dựa trên mục tiêu, thực sự, tôi ước rằng chúng ta đã có điều này từ lâu, khá thẳng thắn. Vì vậy, nó trở nên tốt hơn rất nhiều.

Eric Kavanagh: Điều đó thật buồn cười. Chúng tôi đã nhận được một nhận xét cuối cùng từ một thành viên khán giả, nói rằng có lẽ blockchain sẽ có giá trị nhất để đặt dấu xác thực vào siêu dữ liệu. Đó là một điểm tốt và, bạn biết đấy, blockchain thực sự là công nghệ tuyệt vời. Tôi xem nó như một nền tảng gắn kết để kết nối rất nhiều dấu chấm giữa các hệ thống và ứng dụng, v.v. Và, bạn biết đấy, chúng ta đang ở giai đoạn đầu phát triển blockchain, nhưng bây giờ chúng ta thấy rằng nó đã bị loại bỏ, tất nhiên, từ thời điểm này ban đầu nó đã xuất hiện và bây giờ bạn đã làm việc cho IBM rất chăm chỉ trên các công nghệ blockchain. SAP đã mua vào tất cả những thứ đó. Và thực sự là nó, nó thể hiện một cơ hội cho một nền tảng và khuôn khổ sâu sắc hơn để kết nối tất cả các hệ thống này và tất cả các dấu chấm này.

Vì vậy, folks, đã đốt cháy hơn một giờ. Cảm ơn vì đã ở cùng với chúng tôi hôm nay, nhưng chúng tôi luôn muốn trả lời câu hỏi của bạn và nhận được tất cả các bình luận. Chúng tôi lưu trữ tất cả các webcast này để xem sau, vì vậy hãy truy cập trực tuyến vào insideanalysis.com, nơi bạn có thể tìm thấy liên kết đến đó. Nó sẽ lên trong vòng một vài giờ, thường là sau sự kiện. Và chúng tôi sẽ bắt kịp bạn lần sau. Chúng tôi có thêm một vài sự kiện sắp diễn ra vào tuần tới - rất nhiều thứ đang diễn ra. Nhưng điều đó sẽ chào tạm biệt bạn, folks. Cảm ơn vì đã dành thời gian cho tôi. Bảo trọng. Buh-bye.