Chinese (Simplified)EnglishThai

Chinese (Simplified)EnglishThai

Chinese (Simplified)EnglishThai

การสร้าง แบบจำลองข้อมูล คือการกำกับดูแลจัดการข้อมูล

แบบจำลองข้อมูล วันนี้เป็นเรื่องสมเหตุสมผลที่จะกล่าวว่าธุรกิจไม่มีโอกาสประสบความสำเร็จมากนักหากไม่มีการดำเนินการด้านข้อมูลที่แข็งแกร่ง อย่างไรก็ตามในทางกลับกันมันเป็นความผิดพลาดที่จะสันนิษฐานว่านั่นหมายความว่าทุกธุรกิจจำเป็นต้องใช้จ่ายอย่างมากกับเทคโนโลยีขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูล แต่มันขึ้นอยู่กับการจัดการที่ดี

การยืนยันของ Inc. ว่าทุกธุรกิจเป็นธุรกิจข้อมูล ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้โดยชี้ให้เห็นว่าข้อมูลที่มีประสิทธิภาพต้องใช้แผนเท่านั้นไม่ใช่ AI หรือการเรียนรู้ของเครื่อง แต่น่าเสียดายที่นี่ยังคงเป็นที่ที่ บริษัท จำนวนมากขาด! ในหลาย ๆ กรณีแนวคิดในการรวบรวมและใช้ประโยชน์จากข้อมูลยังค่อนข้างใหม่และแม้แต่เจ้าของที่ระมัดระวังและธุรกิจที่ดำเนินการมาอย่างดีก็สามารถทำผิดพลาดในการนำทางทั้งหมดได้

ในท้ายที่สุดสิ่งนี้หลีกเลี่ยงได้ง่ายที่สุดโดยวิธีปฏิบัติ เจ้าของธุรกิจใด ๆ จะรับทราบว่าการลองผิดลองถูกเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ แต่การคิดเชิงกลยุทธ์ในช่วงเริ่มต้นของการใช้กลยุทธ์ข้อมูลสามารถช่วยได้อย่างแน่นอน ดังนั้นเราขอแนะนำให้คุณอ่านประเด็นต่อไปนี้เกี่ยวกับข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยงในพื้นที่นี้

ไม่มีคนรับผิดชอบ
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากการปฏิบัติจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลในปัจจุบันเป็นแบบอัตโนมัติจึงอาจเป็นเรื่องง่ายที่จะติดนิสัยคิดว่าการดำเนินการกับข้อมูลส่วนใหญ่จะดูแลตัวเอง ในฐานะเจ้าของธุรกิจคุณอาจปล่อยให้แต่ละแผนกสามารถทำความเข้าใจข้อมูลได้ตามต้องการหรือเพียงแค่ดูข้อมูลด้วยตัวคุณเองในตอนนี้แล้วดูว่าคุณสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกใดได้บ้าง

ชื่อของบทความนี้เป็นชื่อของการสัมมนาออนไลน์เกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูลในโลกแห่งความจริงซึ่งฉันจะให้ในเดือนกันยายนพร้อม DATAVERSITY และแขกรับเชิญพิเศษ Dave Hay Dave Hay เป็นนักสร้างโมเดลข้อมูลที่เชี่ยวชาญและเป็นผู้เขียนหนังสือชั้นนำของอุตสาหกรรมหลายเล่มเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองข้อมูล เขามีส่วนร่วมในบทความจำนวนมากใน TDAN.com ในอดีตและรวดเร็วมากในการดูทุกอย่างในรูปแบบข้อมูลซึ่งเป็นความจริงที่ชัดเจนสำหรับฉันเมื่อเราทำงานร่วมกันในองค์กรระดับสูงของรัฐบาลเมื่อหลายปีก่อน

เมื่อพูดถึงการสัมมนาทางเว็บเราทั้งคู่คิดว่าหัวข้อนี้จะทำให้บทความน่าสนใจเช่นกัน ชื่อเรื่องควรดึงดูดความสนใจของผู้คนในการสร้างแบบจำลองข้อมูลรวมถึงผู้ที่กำกับดูแลข้อมูลและบางทีอาจจะทำให้ขนของทั้งคู่ยุ่งเหยิงมากพอที่จะดึงดูดความสนใจได้

ความจริงก็คือการสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยตัวมันเองไม่ใช่การกำกับดูแลข้อมูล – อย่างครบถ้วน แต่…การสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการกำกับดูแลข้อมูล ให้ฉันอธิบาย

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นระเบียบวินัยของข้อมูล ด้วยระเบียบวินัยนั้นเราจึงออกแบบข้อมูลขององค์กรลดความซ้ำซ้อนปฏิบัติตามมาตรฐานและสร้างคำจำกัดความที่เป็นประโยชน์ทางธุรกิจสำหรับข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูลทำได้มากกว่านั้นจริงๆ สอบถามผู้สร้างแบบจำลองข้อมูลของนายเฮย์นายโฮเบอร์แมนนางสาวโลเปซและนายซิลเวอร์สตัน พวกเขาสามารถบอกคุณได้ว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลมูลค่านำมาสู่องค์กรได้ดีกว่าที่ฉันทำได้มาก แบบจำลองข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูลสามารถทำได้ดีหรือ … ดีน้อย แบบจำลองข้อมูลบางอย่างมีคำจำกัดความของ “ชีสเบอร์เกอร์” (ชีสเบอร์เกอร์คืออะไร – เบอร์เกอร์ที่มีชีส) และบางแบบได้คิดและตรวจสอบคำอธิบายทางธุรกิจของข้อมูลที่ทำให้การผลิตและการใช้ข้อมูลมีคุณค่ามากขึ้นอย่างไม่มีที่สิ้นสุด การใช้แบบจำลองข้อมูลแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร

บางองค์กรมี Enterprise Data Models (EDM) ที่สร้างขึ้นเพื่อออกแบบข้อมูลทั้งหมดสำหรับองค์กร ผมขอเขียนอีกครั้งเพื่อเน้น – ออกแบบครบถ้วนของข้อมูลสำหรับองค์กร การพัฒนา EDM มักเป็นงานมหึมาที่ต้องมีส่วนร่วมของธุรกิจและบุคลากรทางเทคนิคมากมายที่พูดคุยเกี่ยวกับข้อมูลโดยละเอียดและความต้องการข้อมูลขององค์กร บางคนมองว่าโมเดลองค์กรเป็นจุดเริ่มต้นของการปรับปรุงข้อมูลและคุณภาพของข้อมูลในองค์กร คนอื่นมองว่า EDM เป็นขั้นตอนในการกำหนดและจัดการกับความต้องการข้อมูลโดยรวมขององค์กร คนอื่น ๆ ยังมองว่าการพัฒนา EDM เป็นเรื่องที่เสียเวลาไปมาก (ไม่มีการบอกแนวความคิดของบางคน)

องค์กรบางแห่งสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับระบบข้อมูลที่พัฒนาขึ้นภายในและ / หรือสำหรับข้อมูลที่อยู่ในคลังข้อมูลหรือสภาพแวดล้อมระบบธุรกิจอัจฉริยะ โมเดลเหล่านี้มักมีขนาดเล็กกว่า EDM และสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะแม้ว่าหลายองค์กรจะเลือกใช้ส่วนประกอบของโมเดลที่มีอยู่ซ้ำเพื่อสร้างโมเดลใหม่ อีกครั้งการสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับระเบียบวินัยของข้อมูล

องค์กรอื่น ๆ ซื้อแบบจำลองข้อมูลอุตสาหกรรมทำตามรูปแบบที่อธิบายไว้สำหรับการผลิตแบบจำลองข้อมูลและดำเนินการในทันทีเพื่อให้ได้มาและวางระเบียบวินัยในขั้นตอนการออกแบบของการกำหนดการผลิตและการใช้ข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นหรือในอดีตที่ถูกมองว่าเป็นพื้นฐานของกิจกรรมการจัดการข้อมูลสำหรับองค์กร

มีหลายเหตุผลในการสร้างแบบจำลองข้อมูล เหตุผลเหล่านี้รวมถึงการปฏิบัติตามมาตรฐานข้อมูลการลดความซ้ำซ้อนการกำหนดนิยามทางธุรกิจให้กับข้อมูลและการจัดการกับวิธีกำหนดข้อมูลให้ดีขึ้นหรือจัดการนิยามของข้อมูลในฐานะสินทรัพย์ที่สำคัญ ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ แต่เหตุผลหลักในการสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการปลูกฝังระเบียบวินัยเกี่ยวกับการกำหนดข้อมูลสำหรับองค์กร

คำจำกัดความของอุตสาหกรรมบอกเราว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นกระบวนการที่ใช้ในการกำหนดและวิเคราะห์ข้อกำหนดของข้อมูลที่จำเป็นในการสนับสนุนกระบวนการทางธุรกิจภายในระบบสารสนเทศในองค์กร ในขณะที่กระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูลเกี่ยวข้องกับผู้สร้างแบบจำลองข้อมูลมืออาชีพที่ทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจตลอดจนผู้ใช้ข้อมูลและระบบสารสนเทศที่มีศักยภาพ

ตามที่สตีฟโฮเบอร์แมน (ผู้สร้างโมเดลข้อมูลอีกคนหนึ่งซึ่งเป็นผู้สร้างโมเดลข้อมูลพิเศษและปัจจุบันเป็นผู้เขียนคอลัมน์ The Book Look ของ TDAN.com ผู้จัดพิมพ์หนังสือของฉันและผู้มีส่วนร่วมใน TDAN.com เป็นเวลานาน) การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นกระบวนการเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลและข้อมูล แบบจำลองเป็นผลลัพธ์สุดท้ายของกระบวนการสร้างแบบจำลองข้อมูล

แล้วทำไมฉันถึงบอกว่า Data Modeling คือ Data Governance?

Data Governance คือการดำเนินการและบังคับใช้อำนาจเหนือการจัดการข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูลถือได้ว่าเป็นการดำเนินการและบังคับใช้อำนาจเหนือคำจำกัดความของข้อมูล วินัยของการสร้างแบบจำลองข้อมูลเกี่ยวข้องกับคนที่ “เหมาะสม” ในเวลาที่ “เหมาะสม” ในการกำหนดข้อมูลที่ “ถูกต้อง” สำหรับองค์กร นี่คือสาระสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูล

การดูแลข้อมูลคือการกำหนดความรับผิดชอบในการจัดการข้อมูลอย่างเป็นทางการ หากคุณสมัครรับแนวคิดที่ว่าทุกคนเป็นผู้ดูแลข้อมูลเนื่องจากความสัมพันธ์ของพวกเขากับข้อมูล (หลักการหลักของแนวทาง Non-Invasive Data Governance ™) แน่นอนว่าคนที่ให้ข้อมูลและช่วยเหลือผู้สร้างโมเดลข้อมูลจะต้องเป็นผู้ดูแลนิยามข้อมูลด้วย . และน่าคิดว่าผู้คนที่นักสร้างโมเดลข้อมูลทำงานด้วยนั้นมีบทบาทเป็นผู้ดูแลข้อมูลมานานกว่าแล้วคำว่า“ ผู้ดูแลข้อมูล” จึงเป็นที่นิยม

การสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการกำกับดูแลข้อมูลหรืออย่างน้อยก็เป็นส่วนหนึ่งของการกำกับดูแลข้อมูลเนื่องจากเป็นระเบียบวินัยที่จำเป็นในการทำให้การออกแบบข้อมูลเป็นไปอย่างที่ต้องการ องค์กรที่ไม่ได้สร้างแบบจำลองข้อมูลมีช่วงเวลาที่ยากขึ้นในการปรับปรุงคุณค่าที่ได้รับจากข้อมูลเนื่องจากข้อมูลของพวกเขาเต็มไปด้วยความไม่สอดคล้องกันและความเข้าใจผิด สอบถามองค์กรใด ๆ ที่ไม่ได้จำลองข้อมูลของตนหากข้อมูลของตนถูกควบคุม คำตอบที่แน่นอนคือ“ ไม่”

นั่นคือเหตุผลที่ฉันบอกว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลคือการกำกับดูแลข้อมูล คุณยอมรับว่าการสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นการกำกับดูแลข้อมูลหรือไม่ ตอบสนองถ้าคุณทำ หรือถ้าคุณไม่ทำ ไม่ว่าคุณจะเห็นด้วยกับฉันหรือไม่หรือคุณแค่สนใจที่จะได้ยินสิ่งที่ Dave Hay พูดเกี่ยวกับคำยืนยันของฉัน วิธีใดกรุณาลงทะเบียนและเข้าร่วมการสัมมนาผ่านเว็บภิโลกจริงข้อมูลหัวข้อการสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นข้อมูลการกำกับที่ 17 กันยายนวันที่ 14:00 EST ฉันหวังว่าจะได้พบคุณที่นั่น
เสียสละความคิดสร้างสรรค์และความเฉลียวฉลาด
ข้อผิดพลาดทั่วไปอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลคือการอนุญาตให้เข้ายึดครองอย่างสมบูรณ์ โดยปกติแล้วคุณต้องการให้ข้อมูลที่คุณรวบรวมและตีความสำหรับธุรกิจของคุณมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน (ซึ่งเราจะพูดถึงต่อไป) และเพื่อขับเคลื่อนการดำเนินงาน แต่การเชื่ออย่างสุ่มสี่สุ่มห้าเพื่อแทนที่ความคิดสร้างสรรค์และความเฉลียวฉลาดก็อาจเป็นความผิดพลาดได้เช่นกัน

สิ่งที่ดีที่สุดคือการสร้างสมดุลที่เหมาะสม ข้อมูลควรช่วยในการเปิดเผยความต้องการทางธุรกิจและแจ้งเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ แต่ยังควรมีองค์ประกอบของความคิดสร้างสรรค์ในการพัฒนากลยุทธ์ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริงในการดำเนินธุรกิจ

ละเลยที่จะสร้างจุดมุ่งหมาย
ความล้มเหลวในการสร้างหรือกำหนดวัตถุประสงค์ของข้อมูลยังเป็นปัญหาที่พบบ่อยอย่างน่าประหลาดใจ ด้วยการพูดคุยกันมากมายเกี่ยวกับบทบาทของข้อมูลในธุรกิจขนาดเล็กในปัจจุบันจึงสามารถสรุปได้ง่ายว่าหากคุณตั้งค่าเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลการใช้งานจะดูแลตัวเอง แต่เป็นการดีที่สุดที่จะรู้ว่าคุณต้องการหรือต้องการการดำเนินการข้อมูลโดยเฉพาะก่อนที่จะเริ่มจริง

หากคุณยังไม่คุ้นเคยกับแนวคิดในการนำแนวทางปฏิบัติด้านข้อมูลมาใช้ โครงร่างของคู่ค้าทางธุรกิจถึงเหตุผลในการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถให้แนวคิดบางประการเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ที่เป็นประโยชน์ ตามที่เค้าโครงแนะนำธุรกิจส่วนใหญ่สามารถใช้การดำเนินการกับข้อมูลเพื่อปรับปรุงการตลาดและการสนับสนุนลูกค้าที่ตรงเป้าหมายพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ลดต้นทุนและแก้ไขปัญหา พิจารณาแนวคิดเหล่านี้โดยเฉพาะเจาะจงกับธุรกิจของคุณและคุณจะสามารถระบุได้ดีขึ้นว่าเหตุใดคุณจึงต้องการหรือต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม

ธุรกิจในปัจจุบันต้องการการดำเนินการกับข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้สามารถแข่งขันได้และบรรลุศักยภาพสูงสุด และถึงกระนั้นผู้นำทางธุรกิจหลายคนก็ขาดความมั่นใจในการใช้กลยุทธ์ด้านข้อมูล เรามาดูข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดที่เกิดขึ้นในการจัดการข้อมูลและวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้

การยอมรับของลูกค้าหมายถึงการรักษาลูกค้า
ด้วยความสำเร็จของ DAP สำหรับความต้องการของพนักงาน Sprinklr จึงตัดสินใจใช้ WalkMe เพื่อสร้างประสบการณ์การเริ่มต้นใช้งานในแพลตฟอร์มที่กำหนดเองสำหรับลูกค้าของพวกเขา พวกเขาก็สามารถที่จะเพิ่มการยอมรับคุณสมบัติการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการในเรื่องของพฤติกรรมของลูกค้าและเพิ่มโดยรวมประสบการณ์ของลูกค้า

สำหรับองค์กรที่ต้องการ Document and Content Management Solution ที่สมบูรณ์แบบ พร้อม Professional Services ที่มีประสบการณ์ Implement Alfresco มามากกว่า 100 โครงการณ์ สามารถติดขอคำปรึกษากับ K&O Systems

ทั้งนี้บริษัทเคแอนด์โอ จึงได้มุ่งเน้นการจัดการแก้ไขปัญหา จัดการเอกสาร ด้านเอกสารขององค์กรมาอย่างยาวนาน และ ให้ความสำคัญกับด้านงานเอกสาร ต่อลูกค้าเป็นอย่างดี จนถึงปัจจุบันก็ได้ความยอมรับจากองค์กร ขนาดใหญ่ ขนาดกลาง และขนาดเล็กมากมาย จึงใคร่ขออาสาดูและปัญหาด้านเอกสารให้กับองค์กรของท่านอย่างสุดความสามารถ เพราะเราเป็นหนึ่งในธุรกิจ ระบบจัดเก็บเอกสาร ที่ท่านไว้ใจได้

สนใจรับคำปรึกษาด้านวางระบบจัดการเอกสารอิเล็กทรอนิกส์  EDMS โดยทีมงานผู้เชี่ยวชาญจาก K&O ที่มีประสบการณ์มากว่า 15 ปี รวมถึงซอฟต์แวร์ระดับโลก ติดต่อ 0 2 – 8 6 0 – 6 6 5 9

Related Articles