Syniti’nin EMEA genel müdürü Chris Gorton ile birlikte bu podcast’te, verileri dijital dönüşüm için nasıl optimize edebileceğimize bakıyoruz.
Özellikle işletmenin gelecekteki ihtiyaçlarını ve bunun gerektireceği verileri görselleştirmek, ardından bu hedeflere ulaşmak için verileri planlamak, hazırlamak, dönüştürmek ve taşımak için planlamanın ne kadar önemli olduğundan bahsediyoruz.
Gorton ayrıca temizlik, uyum ve geçişin yanı sıra işi dijital dönüşümle gelecek değişime hazırlamaktan da bahsediyor.
Antony Adshead: Başarılı bir dijital dönüşüm projesinde verilerle ilgilenmenin temel ön koşulları nelerdir?
– Gorton: Bu muhtemelen sürpriz olmayacaktır, ancak hazırlık çok önemlidir.
Dijital dönüşüme geçerken sıklıkla verilere öncelik veren bir düşünce sürecine ve stratejiye sahip olmaktan bahsediyoruz.
Dolayısıyla, esas olarak piyasayı, dijital dönüşüm hedeflerinize nasıl ulaşacağınız konusunda verileri nasıl ön plana çıkaracağınız konusunda eğitmeye ve daha dikkatli olmaya çalışıyoruz.
Ve çoğu zaman insanlar, ister ERP olsun, çalıştırılacak teknolojiyi seçerler [enterprise resource planning]B2C [business-to-customer]kullanıcı deneyimi [user experience] – dijital dönüşümde almaları gereken tüm bu farklı kararlara – birincil teknolojiyle öncülük ediyorlar ve veriler sonradan akla geliyor.
İnsanların, verilerin dijital dönüşümün başarısının ayrılmaz bir parçası olduğunu anlamalarını sağlamaya çalışıyoruz. Konuştuğum insanlara sık sık şunu söylüyorum – ister SAP’de ister Oracle’da, dijital dönüşüm girişimlerini oluşturan tüm sistemlerde – tüm bu uygulamalar, siz onlara veri koymaya başlayıncaya kadar mükemmel çalışma eğilimindedir.
Peki neden verileri planlamanızın son parçası olarak park edip başlangıca getirmiyorsunuz? Verileri aslında tasarımı bilgilendirmek ve istenen sonucu, iş değerini ve iş faydalarını getirebildiğinizden emin olmak için kullanırsınız.
Verileri optimize etme
Müşterilerin verilerini dijital dönüşüm için ideal hale getirmek için verileri üzerinde ne yapması gerekir?
– Gorton: Bir kuruluşla konuşurken izlediğim birkaç adım var.
Birincisi, veri ayak izinizi bilin. Kuruluşlar çok sayıda veri toplar ve biriktirir. Mantıksal temizlik yaptınız mı; Veriyi gelecekteki durumuna aktarmayı düşünmeye bile başlamadan önce, bu verileri uygun bir boyuta kadar arşivlemek ve yönetmek.
Ve sonra, “sağdan sola eşlemeler” adını verdiğim verilerdeki karmaşıklığı kullanmak ve sola kaydırmak hakkında çok konuşuyorum.
Boşlukların nerede olduğunu anlamak için gelecekteki veri modelindeki ve hedef uygulamanın dışındaki gelecekteki durumundaki verilere bakmaya başlayın, [and] iş gereksinimini test edin.
Ardından, bunun etrafında güven oluşturdukça işletmenizi geleceğin nasıl olacağı konusunda eğitmeye başlayabilirsiniz; Büyük dijital dönüşümler için gereken değişime güven kazanın.
Ancak çoğu zaman verileri analiz ve daha küçük iş değişiklikleri için kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin tedarikçi uyumlaştırması. Tedarikçilerinizi erkenden uyumlaştırabiliyorsanız, dijital dönüşümün tamamlanmasından önce neden bu verileri işinizi optimize etmek için kullanmaya başlamıyorsunuz?
Reklam kafası: Dijital dönüşümü hazırlayan ve yürüten bir kuruluş için veriye ilişkin temel aşamalar nelerdir?
– Gorton: Hazırlıkla başlıyoruz. Her zaman bahsettiğim üç veya dört temel unsur var.
Doğru boyutlandırmadan bahsediyoruz; doğru temizliğin yapıldığından emin olmak, çünkü eski verilerinizi, size herhangi bir değer vermeyecekse, yeni sisteminize taşımak istemezsiniz. Farklı şeyler yapan birçok çözüm var. Bir tür değerlendirme yapmalısınız, mutlaka bir arınma ve bir tür uyumlaştırma yapılacaktır.
Daha sonra göç aşamasına geçersiniz. İnsanların nasıl göç ettiğiniz hakkında konuşmasının birçok yolu vardır.
Tüm farklı dijital dönüşüm durumlarında, gerçek şu ki, geçişe yönelik kaliteli iş süreci odaklı bir yaklaşım önemlidir.
Ayrıca geçişin, bazı durumlarda verilerinizi geniş ölçekte dönüştürmek için nesilde bir kez görülen bir fırsat olduğundan da bahsediyorum. Bu verilerde neyin yanlış olduğuna dair öğrenilebilecek pek çok ders var.
Öyleyse analizi yapın, neyin yanlış olduğunu, neden yanlış olduğunu bulun ve bunun, canlıya geçiş sonrası yönetim sürecinize (MDM olsun) dahil edildiğinden emin olun. [mobile device management]veri kalitesi, GDPR’yi nasıl ele alacağınız [General Data Protection Regulation]ve analizlerinizi nasıl yönettiğiniz.
Bunların hepsi, verilerde nasıl daha olgunlaşabileceğinizi ancak daha başarılı olabileceğinizi, yalnızca dijital dönüşümü hayata geçirmekle kalmayıp, ilerledikçe yüksek veri kalitesini koruyabileceğinizin yan ürünleridir.