För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.

För att stödja datadrivet beslutsfattande i stor skala låter organisationer allt fler medarbetare delta i datahanteringen.

Har du tänkt på vilken status din data har? Vet du var den finns, vem som använder den och hur ofta? Vet människor i din organisation vilken data som är lämplig för att fatta beslut och hur de kommer åt den?

Datadrivna ledare förändrar sina organisationer med hjälp av nya lösningar som integrerar distribuerade data-pipelines. Roller och processer för hur data preppas, anpassas och delas inom verksamheten förändras tillsammans med utvecklingen inom datatekniken. IT-avdelningar borde göra som Ghostbusters: även om det inte rekommenderas att korsa strålarna kan det ibland lösa stora, skräckinjagande problem. I det här fallet gäller det att sudda ut gränserna mellan IT-avdelningens och verksamhetens ansvar för datahanteringen så att organisationen inte längre begränsas av funktionella gränser och så att dataintegrering kan tillämpas i hela företaget i stor skala. Alla inom företaget får tillgång till rätt data i rätt tid.

För att kunna upprätthålla intern och extern efterlevnad är det absolut nödvändigt att lösa dessa problem med dataintegrering. Hela organisationen måste ha en fullständig bild av företaget, förstå kunden och hitta nya affärsmöjligheter. Många organisationer arbetar med att identifiera, preppa, styra och tillgängliggöra den data som hela organisationen har mest nytta av för alla. När det lyckas förändras hanteringen av data, och det börjar med tekniken.

Lösningsleverantörer bygger alltmer in möjligheter till datahantering, och inte bara med tanke på IT-avdelningar, utan även för andra användargrupper. När funktioner integreras i användarnas arbetsflöde, även i analysplattformar, blir det naturligt för medarbetare att ta ett större ansvar för datahanteringen som traditionellt sett har skötts av IT-avdelningen. Det är nästa naturliga steg i utvecklingen av självbetjäning inom Business Intelligence. Det började med att organisationer gjorde data mer tillgänglig för att sedan göra det möjligt att utforska den djupare. Dessutom kunde nya typer av användare skriva analytiskt innehåll. En del användare kan givetvis ta till sig data på egen hand. IT-avdelningarna lärde sig att göra avvägningar mellan styrning och självbetjäning i varje skede och användarna kunde göra en del av jobbet själva. Sådant samarbete över avdelningsgränserna är helt avgörande för att hantera data och analys eftersom det påverkar hela verksamheten.

Dataförberedelser som självbetjäning är ett bra exempel på den här utvecklingen. Olika delar av de traditionella extraktions-, omvandlings- och laddningsprocesserna kan nu hanteras genom självbetjäning med moderna verktyg som är integrerade i analysarbetsflödet. Det kan även vara en utgångspunkt för att testa nya användningsfall innan de börjar användas i hela organisationen. Det är något alla parter vinner på: företaget kan ta mer ansvar över datahanteringen och därigenom reducera (traditionellt) långdragna utvecklingscykler samtidigt som IT får mer tid att utföra de specialistuppgifter som de är bäst på.

Ytterligare ett exempel på denna utveckling är datakatalogen – en förteckning över de datatillgångar som kan definiera och kvalificera data samtidigt som förhållandena mellan datakällor, innehåll och användare spåras. I organisationer där ansvaret för att integrera och hantera data är utspritt har katalogen en viktig roll som central översikt över vad som händer med företagets datatillgångar. Med kataloger är det enklare att upptäcka och lyfta fram data, förstå vikten av att den är relevant och färsk samt övervaka vem som använder vissa tillgångar.

Moderna kataloger tar fram den här värdefulla informationen och lägger dessutom till företagskontexten direkt i användarnas analysflöden. Så när mer data integreras och blir tillgänglig för flera inom en organisation lär sig människor att förstå kvaliteten på sin data, och hur de kan använda den inom uppsatta policyriktlinjer. Det är här kunskaper om data blir avgörande. Användare måste åtminstone kunna tolka dataindikatorer och identifiera vad som är tillförlitlig och relevant data. När dataanvändare kan vara sina egna dataförvaltare minskar IT-avdelningens börda samtidigt som man säkerställer att data används ansvarsfullt vid beslutsfattande. Mer sofistikerade användare som har rätt färdigheter kanske går vidare till att preppa data genom självbetjäning, certifiera nya datakällor som kan användas inom organisationen eller lägga till företagskontext som metadata i en anpassningsprocess.

IT-avdelningen och verksamheten kan hitta nya samarbeten och harmoni sinsemellan, trots att gränserna mellan funktioner och ansvar suddas ut. Ett anpassat tillvägagångssätt som omfattar användare och målsättningar samt bredare initiativ för datahantering kommer att lyckas, eftersom både IT-avdelningen och verksamheten satsar på ökad synlighet, upptäckbarhet och förtroende för sin datamiljö. Det innebär även att organisationen kan identifiera och prioritera de datatillgångar som är mest värdefulla samt ge bättre stöd för kontrollerad data och analys i större skala.