Come le organizzazioni possono prepararsi agli ostacoli e ai fattori di successo sulla strada verso una cultura dei dati democratizzata
La democratizzazione dei dati è attualmente una delle idee principali quando si parla di un utilizzo più efficace dei dati aziendali. Tuttavia, lo è anche la democratizzazione dei dati, o la loro mancanza nominata tra le sfide più importanti a trarre più valore dall’utilizzo dei dati nelle organizzazioni negli Stati Uniti e in Europa.
È giunto quindi il momento di chiederci se non abbiamo preso la strada sbagliata. La campagna pubblicitaria per la democratizzazione dei dati è giustificata? Per rispondere a queste domande, dobbiamo esaminare quali ostacoli devono affrontare le aziende e altre organizzazioni quando tentano di democratizzare i dati e quali fattori di successo per la democratizzazione devono essere affrontati.
Come nel caso di molti concetti relativamente nuovi, la definizione di democratizzazione dei dati non si è ancora stabilizzata e potrebbe essere interpretata in modo leggermente diverso dai vari utenti del termine. Spesso, la democratizzazione dei dati verrà definita come la possibilità per gli utenti finali all’interno dell’organizzazione di accedere autonomamente a più dati. Come vedremo, questa definizione ampia non è sufficiente per cogliere l’essenza della democratizzazione.
Dare semplicemente ai dipendenti l’accesso a più dati non li farà effettivamente utilizzare di più i dati o ottenere risultati migliori. La definizione di democratizzazione dei dati deve includere non solo un accesso superficiale ai dati, ma anche la responsabilizzazione effettiva, pratica e continua dei dipendenti affinché utilizzino costantemente i dati e migliorino le proprie capacità analitiche. Pertanto, il termine “analisi self-service” potrebbe cogliere l’essenza di un tale framework di dati aperti intra-organizzativi in modo più accurato rispetto a “democratizzazione dei dati”.
I vantaggi di consentire a più utenti aziendali di accedere a porzioni più ampie di dati organizzativi sono stati riconosciuti in teoria e testati sul campo.
In primo luogo, la democratizzazione dei dati porta a un utilizzo più efficace del tempo e delle risorse. Data scientist dei cittadinidefiniti come esperti di dominio che sono anche in grado di utilizzare e manipolare i dati in modo competente, sono fondamentali affinché un’azienda raggiunga tale efficienza.
Da un lato, i data scientist cittadini tolgono i compiti banali di gestione dei dati dalle mani dei data scientist professionisti, consentendo a questi ultimi di concentrarsi su compiti di livello superiore. D’altro canto, gli esperti di dominio possono anche svolgere il proprio lavoro più velocemente se, invece di richiedere servizi relativi ai dati, sono in grado di recuperare e lavorare sui dati da soli.
Inoltre, la democratizzazione dei dati li fa uscire dall’oscurità. In media, a livello globale, più del 50% dei dati raccolti durante le varie procedure aziendali vengono archiviati ma inutilizzati, occupando spazio di archiviazione, esagerando i costi di sicurezza e gestione dei dati e bruciando energia elettrica. Fornire un accesso più ampio ai dati aziendali può ridurre significativamente il volume dei dati oscuri e creare opportunità per estrarre valore da ciò che ora è solo un peso.
Inoltre, quando a più team con competenze ad ampio raggio viene consentito di esaminare i dati, è probabile che vengano prese decisioni migliori e più complete. I pregiudizi e i preconcetti individuali che si formano a causa di particolari background professionali avrebbero un effetto minore, rendendo il ragionamento basato sui dati più versatile e obiettivo.
Infine, l’accesso ai dati dà potere ai dipendenti e aiuta a creare un senso di proprietà. Oltre ai benefici diretti derivanti dal miglioramento delle competenze e della velocità operativa, tale empowerment aumenta anche il morale dei lavoratori, che ora hanno una comprensione più profonda del quadro generale e del loro ruolo al suo interno.
Poiché ogni organizzazione assomiglia a una società che sceglie il proprio ordine politico, possiamo comprendere meglio le sfide legate alla democratizzazione dei dati e al passaggio all’analisi self-service confrontandole con quelle che ostacolano il sostegno della democrazia negli stati-nazione.
Nella maggior parte delle democrazie, tutti i cittadini hanno il diritto di accedere alle informazioni detenute dagli enti governativi. Tuttavia, senza procedure consolidate, catalogazione comprensibile e infrastrutture digitali, pochi vedranno i documenti rinchiusi in vasti archivi.
Allo stesso modo, concedere semplicemente l’accesso ai dati a più dipendenti non farà molto per espandere l’insieme degli utenti dei dati. La creazione di un’efficace democrazia dei dati richiede non solo libertà formale ma anche risorse sostanziali per l’utilizzo dei dati. Ciò include fornire ai dipendenti strumenti analitici che consentano loro di lavorare su dati interni o addirittura di raccogliere ulteriori informazioni disponibili al pubblico utili per completare le loro attività.
Implementarlo nella vita reale è complicato in quanto l’azienda deve trovare o sviluppare una soluzione personalizzata che abbia un’interfaccia SQL per utenti esperti di dati e una sorta di funzione di “trascinamento della selezione” per i principianti. Tali strumenti esistono, ma richiedono una modellazione dei dati ben documentata. Noi di Oxylabs abbiamo scelto Apache Superset, tuttavia, non esiste una soluzione valida per tutti e ogni organizzazione deve cercare uno strumento che si adatti al meglio alle competenze e alle esigenze dei propri dipendenti.
Questo ci porta alla seconda grande sfida: quella dell’alfabetizzazione. L’istruzione è fondamentale per una democrazia efficace di tutti i tipi. Pertanto, dovrebbero essere stabilite una formazione adeguata e opportunità per condividere conoscenze pratiche, legali ed etiche relative ai dati. Senza tutto questo, c’è il rischio che i dipendenti non utilizzino gli open data o, peggio, interpretino i dati in modo sbagliato, traendo conclusioni errate.
Sfortunatamente, assicurarsi che tutti conoscano il vasto contesto dei dati aziendali e utilizzino le stesse definizioni (come ciò che è “utente attivo” o “vendita di prodotti”) crea molto lavoro aggiuntivo per i team di dati: la sfida principale che la democratizzazione dei dati dovrebbe affrontare. effettivamente risolvere.
Quando le persone che in precedenza vivevano sotto una dittatura passano alla democrazia, una delle sfide principali è imparare ad assumersi la responsabilità individuale per il benessere pubblico che deriva dalla libertà e dall’autogoverno.
Nel caso della transizione verso la democrazia dei dati, la stessa sfida si pone sotto forma di accettazione della protezione dei dati come responsabilità condivisa di ogni dipendente. Quando la gestione e la condivisione dei dati è dominio esclusivo degli specialisti IT e dei dati, anche la responsabilità di garantire la qualità, la sicurezza e la conformità di queste procedure ricade nelle loro mani. Ciò potrebbe essere preferibile per una parte considerevole della forza lavoro, poiché le nuove forme di responsabilità possono spaventare.
L’obiettivo, quindi, è convincere i dipendenti a non aver paura di utilizzare i dati e consentire loro di farlo in modo sicuro e responsabile. La suddetta formazione a tutto tondo sulla regolamentazione dei dati e sulla sicurezza cibernetica è fondamentale per raggiungere questo obiettivo. Airbnb ha mostrato un buon esempio creando una Data University interna per migliorare l’alfabetizzazione dei dati tra i propri dipendenti; in precedenza, la società aveva aperto l’accesso ai dati interni lanciando uno strumento di esplorazione dei dati chiamato Dataportal.
Netflix e Uber, tra gli altri, utilizzano anche strumenti di analisi self-service integrati dalla formazione interna dei dati. Per le aziende che decidono di seguire questa strada, il fattore più importante da considerare è se la democratizzazione dei dati debba coinvolgere tutti i dipendenti allo stesso modo (cosa che raramente accade). Spesso le organizzazioni traggono vantaggio dalla separazione dei dipendenti in diversi gruppi target o personaggi che hanno diversi diritti di accesso ai dati e ricevono una formazione personalizzata.
Nel caso della democrazia, una cultura che motivi la collaborazione e il processo decisionale decentralizzato è vitale: il mancato sviluppo di una cultura adeguata può rendere inefficaci le condizioni materiali favorevoli. Anche se tutti gli strumenti necessari fossero disponibili e la maggior parte dei dipendenti fosse pronta ad assumersi responsabilità in materia di sicurezza dei dati, la democratizzazione fallirebbe senza un cambiamento culturale a livello di organizzazione. Tale cambiamento è alla base di quanto segue fattori di successo per la democratizzazione dei dati.
- Supporto al top management. Il fatto che il management sia d’accordo con le iniziative di democratizzazione non significa necessariamente che sia disposto a sostenerle attivamente. Senza la supervisione del top management e senza un interesse dimostrato, tornare a fare le cose alla vecchia maniera è fin troppo facile.
- Avere una visione e un piano ben definiti. Dichiarare la democrazia è una cosa, costruirla è un’altra. Quando non esiste una visione riguardo al ruolo dei dati aperti nell’organizzazione e nessun piano d’azione, lo sviluppo della democrazia dei dati raramente va oltre i passaggi iniziali.
- Disponibilità a condividere i dati tra diversi team. La democrazia è una società aperta basata sulla fiducia reciproca e sulla collaborazione. Tuttavia, i team all’interno di un’organizzazione potrebbero essere riluttanti a condividere i dati con altri, considerandoli un compito aggiuntivo fastidioso o addirittura pestandosi i piedi a vicenda.
- Promozione e abilitazione di iniziative relative ai dati. Le iniziative basate sui dati da parte di utenti aziendali non esperti non produrranno necessariamente i risultati desiderati né lo faranno rapidamente. Incoraggiare i lavoratori a continuare a sperimentare significa scegliere con decisione il potenziale dell’innovazione rispetto alla produttività a breve termine.
Niente di tutto ciò può essere raggiunto in un batter d’occhio. Cambiare la cultura organizzativa è un processo lungo e accidentato, con molte opportunità per scoraggiarsi o essere all’altezza della situazione.
Come la frase reso famoso da Winston Churchill Stati, la democrazia è la peggiore forma di governo tranne tutte le altre. Lo stesso vale per la democrazia dei dati.
I tentativi di democratizzare i dati organizzativi sono destinati a rivelarsi imperfetti e ad affrontare numerosi ostacoli. Eppure, è il modo migliore di procedere che conosciamo. Mantenere le sempre crescenti risorse di dati sotto chiave e la maggior parte degli utenti aziendali completamente dipendenti da pochi esperti di dati non è un’alternativa sostenibile.
L’entusiasmo per la democrazia dei dati come soluzione miracolosa a ogni problema organizzativo si spegne di fronte agli ostacoli della vita reale. Poi arriva il momento di un serio lavoro di collaborazione, di condivisione di esperienze tra organizzazioni e di accumulo di conoscenze per sviluppare le condizioni per una gestione più democratica dei dati aziendali.
Fonte: towardsdatascience.com
