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Cos’è Blueprint?
Tableau Blueprint è un percorso step-by-step per trasformare la tua organizzazione in chiave data-driven. L’obiettivo è diventare un’azienda nuova, che prende decisioni strategiche basate sui dati.
Abbiamo già spiegato come Blueprint può aiutarci. Ma facciamo un ulteriore step. Non importa se ci troviamo a un punto zero, nella situazione in cui l’analisi moderna e self-service è qualcosa che manca totalmente in azienda, oppure se è già iniziato il nostro viaggio per ampliare, approfondire o scalare l’uso dei dati. Tableau Blueprint ci aiuterà a raggiungere l’obbiettivo.
Nella scorsa puntata abbiamo approfondito una delle 3 core capabilities, concentrandoci su come rendere il nostro sistema flessibile. Oggi ci concentriamo sul secondo workstream, quello relativo alla competenza.
Impara a usare il dato
Quante volte abbiamo sentito che il vero valore di un’azienda sono le persone? Proprio per questo perché la nostra organizzazione migliori sono i nostri dipendenti e colleghi che devono crescere nell’uso consapevole del dato. Questa seconda capacità è relativamente semplice da capire. Alla fine della giornata, avremo successo con i dati se i nostri utenti sanno come utilizzarli al meglio.
Possiamo parlare di alfabetizzazione al dato o capacità analitica. Indipendentemente dalle parole che vogliamo usare, dobbiamo adoperarci per sviluppare in azienda una comprensione di base nella popolazione di utenti su come vedere e comprendere i dati.
Non tutti hanno bisogno di diventare delle “Data Rockstar” (come ci piace simpaticamente chiamare gli utenti più esperti). Sappiamo bene che ci saranno diversi livelli di esperienza e necessità di analisi nei team. Tuttavia, anche chi utilizza i dati con meno frequenza deve conoscere i fondamenti di come vedere, comprendere e applicare i dati nel processo decisionale quotidiano.
Anche questo workstream si compone di tre step. Il primo passo è costruire un solido piano educativo per gli utenti. Una volta pronti misurare l’adozione e loro coinvolgimento. Ultimo, ma non per importanza, stabilire delle best practice di analisi.
Education
Un piano educativo non è necessariamente unico per l’intera azienda. Anzi, data la grande diversità di competenze e background dei dipendenti all’interno di un’impresa, non esiste un modello unico per la formazione.
Cosa deve includere un buon piano educativo? Come deve essere progettato? Vediamolo in 3 punti:
- Adattare la formazione alle esigenze degli utenti e allo stile di apprendimento — Mappatura dei ruoli, valutazione delle competenze, budget
- Diversi percorsi di apprendimento — Moduli per ogni ruolo e responsabilità
- Responsabilità — Certificazione e convalida della conoscenza del prodotto
Questa guida delinea l’approccio consigliato per formare e consentire alle persone di ottenere il massimo valore dai dati. La chiave è progettare il piano intorno ai ruoli lavorativi specifici e al modo in cui dovrebbero utilizzare i dati. Si possono sfruttare una varietà di diversi strumenti di apprendimento. Per fare alcuni esempi: video online, elearning, formazione in aula o persino dei lunch&learn.
Misurazione
Chi usa i tool e chi no? Quali fonti dato stanno utilizzando? Quali contenuti? Queste sono alcune domande a cui dovremmo cercare di rispondere, per consentire ai gestori dell’ambiente di continuare a ottimizzare Tableau, i dati e i contenuti per assicurarsi che soddisfino le esigenze dell’azienda.
Assicurati che il contenuto che viene creato e consumato sia rilevante, fresco e pertinente per il tuo pubblico. Se il contenuto non viene consumato, sarai in grado di identificarlo e intraprendere gli appropriati passi successivi. Misurare il coinvolgimento degli utenti ha impatto anche sulle performance del nostro ecosistema e influiranno sulle decisioni relative al dimensionamento del server, alla definizione di requisiti hardware e licenze, che sono allineati con pianificazione del budget e richieste di approvvigionamento.
Best Practices per Blueprint
Ultimo punto, ma non dimenticarlo. L’analisi del dato diventa sempre più importante in azienda ed è per questo motivo che è fondamentale che vengano impostate le migliori pratiche per guidare gli utenti nel modo in cui dovrebbero utilizzare i dati. Ciò può includere templates, tavolozze di colori e altri elementi di dashboard design, linee guida specifiche sui calcoli o come interagire con l’ambiente. Quando si utilizzano analisi su vasta scala, queste best practice aiutano a stabilire linee guida chiare e standardizzate.
Considera ovviamente anche best pratices aggiuntive specifiche dell’azienda, che sovrapporrai a quelle generali specifiche per l’analisi del dato, così da consentire ai tuoi utenti di utilizzare processi ripetibili che si evolveranno presto in capacità analitiche.
Una volta definite, è necessario pubblicare le best practice in un luogo raggiungibile da tutti gli utenti, come nell’intranet di abilitazione. Un misto
di contenuti preregistrati, riunioni web e sessioni di persona dovrebbero essere utilizzate anche per introdurre, rafforzare e istituzionalizzare le migliori pratiche come parte della trasformazione in un’organizzazione basata sui dati.
E ora?
L’ambiente è pronto, ben dimensionato e flessibile. Stiamo ragionando su un piano formativo per sviluppare competenze in azienda. Ma diventare un’azienda data-driven non è solo questione di architettura e potenti mezzi tecnici. Nemmeno la conoscenza è tutto. Nel prossimo articolo di questa serie approfondiremo un terzo fondamentale workstream. Come possiamo coinvolgere i nostri utenti? Spesso un fattore sottovalutato, eppure l’esperienza ha dimostrato che questo è un elemento di differenziazione fondamentale tra le aziende di successo e quelle che non ci riescono. Una fiorente comunità interna ha più successo nel costruire la propria cultura dei dati e lo fa più rapidamente. Scopriremo come nel prossimo capitolo.
