数据是一种资产。但是企业会这样对待吗?
知道并做某件事是两件事。即使在企业过渡到数字运营之后,数据经理也面临着将数据的文化思维转变为IT部门监督的侧边栏的挑战,使之成为整个组织中重视数据的一种工具。
标准银行集团企业信息管理和个人及商业银行数据办公室负责人伊图梅伦·蒙纳莱(Itumeleng Monale)(如图)说:“数据是一种业务能力,是一项业务功能 。” “它驻留在业务中,紧挨产品管理,市场营销,业务所需的其他一切。必须为每个角色和每个功能调用它。”
莫纳莱与之交谈戴夫Vellante表示,theCUBE,SiliconANGLE媒体的即时串流工作室的主持人期间,在Action事件IBM DataOps。他们讨论了标准银行集团如何成功开发成熟的数据运营框架,并向员工证明了负责任的数据管理如何使业务的各个方面受益。(*以下披露。)
告诉我们您在标准银行集团中的角色以及您在公司期间所看到的变化。
Monale:我负责一个数据操作功能和一个数据管理功能,这实际上是数据价值链的基础部分,然后允许组织的其他部分将数据货币化并在用例适用时进行交付。我们是一家企业范围内的组织,确保对数据质量进行管理,对数据进行管理,确保将有效的实践应用于数据的整个沿袭,所有权和策展到位,以及监管和机遇等所有方面视角,然后就可以加以利用。
我在2000年代初期曾担任数字银行负责人,当时我们认为数字是万能药。瞧,我们意识到,一旦您准备好所有的数字平台,它们就只是盘子或管道。没有数据流过,而且如果数据不是主要重点,那也就没有食物了。因此,确实,数据一直是资产。我认为组织从来没有自觉地知道这一点。
您在转换标准银行的数据运营时面临哪些挑战,您如何解决这些挑战?
Monale:说服我的同事,数据是他们的问题,而不是他们只是让我们放弃的事情,这是使数据运营之旅前进的第一步。他们一开始没有拥抱它。不是,“哦,是的,这很有意义。我们来做,”对话类型。因此,我们开发了一个框架,用于组织中完全成熟的数据操作能力以及目标状态方案中的情况。然后,我们等待一场良好的危机。
当发生挑战时,我们的当地监管机构发现我们对数据质量有些欠缺,这使数据质量管理的理由走到了最前列。现在有一个燃烧的平台;人们说:“好吧,我们需要遵守这一点,所以请帮助我们。”
当他们看到数据操作在起作用时,他们就接受了这一概念。有时,您只需要等待一次良好的危机并加以利用,然后再执行组织当时会欣赏的事情即可。
当危机袭来时,您可能不得不从人员,流程和技术方面来应对。你能谈谈吗?
Monale:从技术角度来看,那是我们与IBM Corp.合作实施InfoSphere Information Analyzer的时候。对于我们来说,重要的是要在显示组织进度方面取得长足进步,但同时也要使员工能够使用自助服务工具,使他们能够深入了解自己的数据。以人为本,我们开始了数据管理之旅。我在每个部门都部署了负责数据管理的士兵。他们努力继续建立文化,使适用于每个业务部门用例的数据实践日趋成熟。
如果金钱对您很重要,那么您可以有人协助您承担责任并履行管理该金钱的职责。如果数据与资产同样重要,那么您将有一名领导者,一名经理来帮助您执行数据所有权责任制。
就流程而言,它涉及贯穿整个生态系统。从某种意义上说,数据管理可能非常寂寞,除非组织的核心业务正在管理数据,否则他们将担心自己为赚钱而做的事情。因此,对我们而言,建立实践社区,与业务中所有数据经理以及技术部门和数据管理专业人员的专家一起工作,以确保我们共同努力至关重要具体的用例。
您能否描述标准银行集团内的一些特定的DataOps用例?
Monale:DataOps的第一个用例可能是当我们在业务部门中实施IBM Information Analyzer时,仅仅是因为这是IT和业务以及数据专业人员的第一次合作。为了说明用例,我们将在字面上以敏捷的方式与一个跨学科的团队一起,确保我们获得所需的结果。我们从客户数据的6%质量转移到现在的99%;1%的字面意义只是时间问题。
要从6%提高到99%,您必须确保整个价值链都参与其中。因此,您将预先确定业务的结果。然后,团队将进入一个可能需要进行两周冲刺的敏捷周期,在此期间我们将开发某些东西,然后以原型方式显示输出结果,然后业务部门将仔细检查结果。那是第一次迭代。
最近的一次是在2019年末到今年年初,与业务执行和业务生产力有关。作为一家组织,我们已有158年的历史,所以这家银行诞生于技术之前。它也是在没有集成的日子诞生的,因为每个分支都是一个独立的实体。因此,我们的体系结构承受着巨大的遗留负担,而进入一个您可以灵活处理数据的地方,这是我们一直在努力的方向。
在某些地方,根据我们的分类帐汇总方式以及各种系统和帐户之间的对账情况,过去通常需要六周的时间来验证销售策略是否有效,因为实际上看到收入达到了总分类帐,资产负债表可能那么长。这是在如此竞争的环境中运作的无效方法。
因此,我们要做的就是从报告的角度坐下来定义所有需求,目标是将等待时间从六周变为24小时。我们实际上是由一线团队定义他们想要在仪表板上看到的内容,业务团队定义质量和定义背后的业务规则,然后我们有一个完整的分析团队和数据管理团队围绕采购工作数据,对其进行优化,整理,并确保减少延迟。
现在,我们在一个人们可以看到仪表板的地方,它是一个多维数据集,是一种自助服务,他们可以随时登录并查看销售量。这是我们针对DataOps的最新用例。
我们之前在谈论您如何利用危机来启动这种文化转变。您对COVID-19的反应如何?
Monale:由于我们现在拥有的优质数据质量,我们能够非常快速地响应COVID-19。因此,在南非锁定的第一个周末内,我们是第一家主动向小型企业和学生提供自动贷款的小型银行,前提是假设他们信誉良好,他们可以在三个月内立即获得我们的贷款。
我们是事先做的,因此实际上是一个退出过程,而不是您必须召集并安排进行。而且,我不相信如果我们的数据质量没有达到预期的水平,我们将能够做到这一点。
此后,我们采取了更多举措,以试图保持经济发展,试图使客户保持流动性。因此,在此时刻,数据质量对于了解您正在与谁交谈,谁需要什么以及哪种解决方案最适合各个细分市场至关重要。
声明: 此文观点不代表本站立场;转载须要保留原文链接;版权疑问请联系我们。