https://sellio.store/pl/page/73/     https://fashionetta.org/pl/page/73/     https://home-partner.org/pl/page/73/     https://car-paradise.org/pl/page/73/     https://car-accessories.net/pl/page/73/     https://modeo-shop.com/pl/page/73/     https://wibratory.net/pl/page/73/     https://etui-empire.com/pl/page/73/     https://e-papierosy.org/pl/page/73/     https://ero-land.org/pl/page/73/     https://lampy-sklep.com/pl/page/73/     https://desteo.org/pl/page/73/     https://shopara.org/pl/page/73/     https://shopme-online.org/pl/page/73/     https://shopinio.org/pl/page/73/     https://shopopolis.org/pl/page/73/     https://shoporama.org/pl/page/73/     https://desuto.org/pl/page/73/     https://shopsy-online.org/pl/page/73/     https://e-shopsy.org/pl/page/73/     https://vandershop.net/pl/page/73/    https://shopara.org/pl/    https://webwomen.info/    https://fashion-tips.info/de/

websites-info.com

Kolejna witryna oparta na WordPressie

Wywiad na temat zarządzania danymi z dr Geraldem J Wongiem – Nicola Askham

Miałem szczęście współpracować z dr Geraldem J Wongiem na początku tego roku. Jest on liderem ds. strategii i zarządzania danymi w UK Hydrographic Office (UKHO), które jest wiodącym na świecie centrum hydrografii i agencją wykonawczą Ministerstwa Obrony (MoD). UKHO specjalizuje się w morskich danych geoprzestrzennych, które pomagają innym uzyskać głębsze zrozumienie światowych oceanów. Dane te są udostępniane rządom, użytkownikom z sektora obronnego i środowiskom akademickim, jak również dostępne poprzez portfolio ADMIRALTY Maritime Data Solutions.

Początkowo specjalizujący się w fizyce jądrowej i inżynierii optycznej, Gerald dołączył do BAE Systems Avionics (obecnie Leonardo SpA), aby opracować i opatentować technologie czujników. Po uzyskaniu tytułu MBA w Edinburgh Business School, Gerald przeniósł się do działu obrony międzynarodowej Brytyjskiego Biura Meteorologicznego. Zajmował się tam prognozowaniem wpływu pogody dla zdalnych czujników oraz zagadnieniami Big Data dla partnerów UKMO, takich jak NATO SHAPE (Supreme HQ Allied Powers Europe) i kilka krajowych sił powietrznych w Europie Zachodniej. Po pięciu latach pracy w Met Office, Gerald przeniósł się do UKHO, aby wspierać transformację od papierowych map do nowoczesnych usług cyfrowych na żądanie, w tym Infrastruktury Morskich Danych Przestrzennych (MSDI).

Od jak dawna zajmujesz się zarządzaniem danymi?

Formalnie zajmuję się rozwojem Zarządzania Danymi (DG) w UKHO od ponad dwóch lat. Wcześniej w Met Office przez pięć lat zajmowałem się „Big Data” i związanymi z tym kwestiami zarządzania. W rezultacie działam w przestrzeni DG znacznie dłużej niż sugeruje to moja obecna nazwa stanowiska i podejrzewam, że wielu czytelników również będzie w stanie przypisać sobie znacznie więcej doświadczenia w zakresie DG niż zwykle sugerują tradycyjne lub konwencjonalne „historie zawodowe”.

Niektórzy postrzegają Data Governance jako nietypowy wybór kariery, czy mógłbyś podzielić się tym, jak znalazłeś się w tym obszarze pracy?

Moja podróż w kierunku zarządzania danymi była stopniową ewolucją od momentu, gdy zaczynałem jako użytkownik końcowy „prostych danych” podczas moich wczesnych stanowisk w fizyce i inżynierii w środowisku o zamkniętej pętli (eksperymenty z jasnymi punktami początkowymi, końcowymi i/lub zerowymi). Ewoluowało to w kierunku „bogatszych danych”, które stanowiły kluczowy wkład w analizy decyzyjne dotyczące wpływu pogody na złożone, ale dobrze zdefiniowane scenariusze statyczne, które zaczęły obejmować potrzebę zarządzania danymi. Ostatnim krokiem było przejście do formalnego zarządzania danymi w dynamicznym ekosystemie złożonych zależności i pętli sprzężenia zwrotnego w świecie rzeczywistym, czyli oceanów i działalności człowieka nad i pod falami, która jest zależna od środowiska fizycznego, ale może również wpływać na środowisko fizyczne, prowadząc do przyszłych zmian w podejmowaniu decyzji przez człowieka itd.

Ta naturalna ewolucja śledziła rozwój mojej kariery od ról o ograniczonych kompetencjach – eksperymenty laboratoryjne – do ról, które obejmowały rosnące potrzeby rozważenia ludzkiego (błędnego) zachowania wokół danych i technologii, co obejmuje również sposób praktycznej integracji danych i informacji w celu wspierania podejmowania decyzji społeczno-gospodarczych w świecie rzeczywistym.

Ewolucja ta ściśle odzwierciedla typową hierarchię korporacji i instytucji, od poziomu taktycznego użytkownika końcowego, który wie „jak” zrobić coś z danymi, do poziomu operacyjnego średniego szczebla zarządzania, który wie „co”.z danymi, i wreszcie poziom Thought Leadership, czyli „dlaczego” w ogóle należy przyjąć określoną strategię biznesową w odniesieniu do danych. W związku z tym w dzisiejszej gospodarce informacyjnej, w której coraz częściej stosuje się sztuczną inteligencję, gwałtownie rośnie zapotrzebowanie na kompetencje i doświadczenie w zakresie zarządzania danymi – czy to w zakresie morskich danych geoprzestrzennych, technologii cybernetycznych, zielonej produkcji, logistycznych łańcuchów dostaw czy wzorców sprzedaży dla klientów detalicznych.

Jakie cechy sprawiają, że odnosisz sukcesy w zarządzaniu danymi i dlaczego?

Jedną z kluczowych cech jest zdrowy sceptycyzm i dążenie do poprawy nieefektywnych praktyk, szczególnie tam, gdzie zakorzeniły się one jako tradycja, konwencja lub „sposób, w jaki zawsze to robiono”. Lubię przeciwstawiać się takiemu postrzeganiu organizacji, szczególnie tych, które naprawdę chcą się rozwijać, poprzez pogląd, że „jeśli zawsze robisz to, co zawsze robiłeś, zawsze dostaniesz to, co zawsze dostawałeś”. Długotrwale istniejące praktyki ewoluowały w przeszłości, aby spełnić pewne wymagania w tamtym czasie w tamtym środowisku i mogły kiedyś zaspokoić potrzebę bardzo skutecznie, ale problemem jest stagnacja, podczas gdy rynek i konkurencja poszły naprzód.

Inną ważną cechą jest unikanie nieuzasadnionych zmian dla ich własnego dobra, jako lustrzane przeciwieństwo statycznej tradycji lub konwencji, ale tym razem jako nowoczesny trend „ciągłej destrukcyjnej zmiany bez strategii”. Tego typu podejście do zarządzania danymi, polegające na „spaleniu wszystkiego” lub „zniszczeniu kulą zamachową”, pomija fakt, że wiele długotrwałych praktyk może być nadal skutecznych, a zmiany muszą być stopniowe, zintegrowane i monitorowane – nie tylko w odniesieniu do struktur korporacyjnych, ale także ludzkich zachowań, środków, motywacji i możliwości (często prawdziwego czynnika krytycznego). Adaptacja, modyfikacja i ponowne wykorzystanie ustalonych zasad lub istniejących procesów może pomóc zachować „kapitał zmiany” dla tych zmian, które są rzeczywiście nowatorskie lub z konieczności przełomowe. Może to również złagodzić tarcia z osobami zaangażowanymi w istniejące praktyki, takimi jak ich użytkownicy, inicjatorzy, projektanci i właściciele; zamiast tego można ich zaangażować w proces ponownego wykorzystania i aktualizacji.

Trzecią cechą w trójkącie cech idealnych z pozostałymi dwiema jest żywe zainteresowanie zachowaniami ludzkimi związanymi z wykorzystaniem (i niewłaściwym wykorzystaniem) danych lub informacji. Tradycyjne lub konwencjonalne „twarde zarządzanie” koncentruje się wokół założenia, że ludzie podejmują niewłaściwe decyzje tylko dlatego, że mają niewłaściwe informacje lub mają ich za mało. Stąd tradycyjne spojrzenie na zarządzanie danymi koncentruje się na twardych środkach zgodności i nadzorze kierowniczym, który obejmuje formalne audyty, regularne szczegółowe raporty, restrykcyjne listy kontrolne, z naciskiem na odgórne, nienegocjowalne dowodzenie i kontrolę. Takie podejście było odpowiednie dla tradycyjnej masowej produkcji znormalizowanych produktów, ale samo w sobie jest niewystarczające dla nowoczesnych usług danych, które są z założenia cyfrowe i charakteryzują się zmianami zachodzącymi niemal w czasie rzeczywistym.

Miękkie zarządzanie działa w oparciu o ludzkie zachowania, aby osiągnąć lepsze wyniki poprzez umożliwienie i wzmocnienie, a nie tylko poprzez wydawanie poleceń i kontrolę – zasady mają pierwszeństwo przed nakazami, co pozwala organizacji wykorzystać głęboki wgląd i doświadczenie na linii frontu całej siły roboczej. Myślenie na skróty, brak aktywnego zaangażowania i błędne założeniaSą to niektóre z kluczowych celów miękkiego podejścia do zarządzania, które nadal wymaga ostatecznego wsparcia w postaci twardego zarządzania, ale w sposób istotny ukierunkowanego i monitorowanego przy użyciu podejścia opartego na ryzyku. Połączenie tych dwóch podejść może przynieść ponadprzeciętne i transformacyjne rezultaty.

Wreszcie, pewne cechy wspierające, które wzmacniają powyższą „wielką trójkę”, obejmują zdolność do przekraczania hierarchii organizacyjnych, podziałów i silosów funkcjonalnych. Kluczowe znaczenie ma to, aby nie zakopywać zarządzania danymi w obrębie domeny danych, technologii cyfrowej lub technologicznej, ale docierać, przekonywać, wpływać i angażować się w znacznie szerszym zakresie – zwłaszcza w obszarach związanych z obsługą klienta lub generowaniem przychodów. Misją jest pokazanie, że Zarządzanie Danymi nie jest jedynie centrum kosztów, które ma zaspokoić wymagane potrzeby na minimalnym poziomie, co jest tradycyjnym, przestarzałym punktem widzenia, ale jest kluczową inwestycją w zewnętrzną siłę rynkową, która może zwiększyć możliwości biznesowe. Rządowi, prywatni i przemysłowi użytkownicy usług związanych z informacjami cyfrowymi coraz chętniej współpracują wyłącznie z zaufanymi dostawcami, których zarządzanie danymi, z których korzystają, może być przedmiotem ich udokumentowanego zaufania.

Czy istnieją jakieś konkretne książki lub zasoby, które poleciłby Pan jako przydatne wsparcie dla osób rozpoczynających pracę w obszarze Data Governance?

Kiedy rozpoczyna się swoją przygodę z zarządzaniem danymi, głównym problemem związanym z zasobami jest samo mnożenie się informacji! Kluczowym krokiem dla każdego aspirującego ucznia jest samodzielne zarządzanie własną lekturą, pamiętając, że „szerszy obraz” Zarządzania Danymi jest powszechnie mylony z technicznymi szczegółami Zarządzania Danymi. Mimo, że dziedziny te są w pewnym stopniu współzależne, może się to zdarzyć nawet w poważnych publikacjach, dlatego osoby rozpoczynające pracę w DG muszą myśleć krytycznie.

Poniższe trzy książki są moimi rekomendacjami do zbudowania solidnych podstaw w Zarządzaniu Danymi, uzupełnionymi o spostrzeżenia i doświadczenia z dowolnego sektora biznesowego, w którym działają. Zarówno druga, jak i trzecia rekomendacja mogą być zaskakujące dla tych, którzy spodziewają się technicznych tomów lub długich podręczników akademickich. Są one inspirującą lekturą i istotnymi wskazówkami do innego myślenia o DG, aby odblokować postęp, który nie jest ograniczony przestarzałymi założeniami, głównie tym, że ludzie są swego rodzaju automatami i zachowują się w całkowicie przewidywalny, logiczny sposób w odniesieniu do informacji.

„Non-Invasive Data Governance: The Path of Least Resistance and Greatest Success” Roberta S Seinera jest moją pierwszą rekomendacją i jest to książka kompaktowa, przystępna w porównaniu do bardziej formalnych podręczników, które mogą być dla niektórych onieśmielające i trudne do zastosowania. Używając jasnego języka, zapadających w pamięć cytatów i wspierających grafik, książka daje doskonałe podstawy nowoczesnego zarządzania danymi, podkreślając wartość podejścia o niskim oporze poprzez ponowne wykorzystanie istniejących struktur korporacyjnych i artefaktów.

„Daniela Kahnemana jest znana w swojej dziedzinie, a badania autora w zakresie psychologii behawioralnej przyniosły mu Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii w 2002 r., ponieważ wykazały istnienie uprzedzeń poznawczych w zachowaniu ludzi. Błędy poznawcze to systematyczne odchylenia od racjonalnego zachowania, które mogły służyć ludzkości w przeszłości („Myślenie szybkie”), ale teraz mogą przeszkadzać w podejmowaniu racjonalnych decyzji we współczesnym świecie („Myślenie wolne”). Confir

tendencyjność informacyjna jest jednym z najbardziej znanych przykładów, ale istnieje wiele innych, które mogą subtelnie wywierać wpływ, nawet na specjalistów i ekspertów. Wszystkie one mogą powodować skutki w świecie rzeczywistym, w tym obrażenia ciała i utratę życia, zwłaszcza w krytycznych dla bezpieczeństwa sytuacjach „odstających”, w warunkach presji czasu i niepewności. Jest to stosunkowo długa i wciągająca lektura, ale każdy rozdział jest do pewnego stopnia samodzielny, z doskonałymi cytatami otwierającymi i zapadającymi w pamięć wnioskami, które zachęcają do przypomnienia.

„Inside the Nudge Unit” autorstwa (obecnie) profesora Davida Halperna to znakomita kontynuacja poprzedniej sugestii, tym razem jednak pokazująca zastosowanie zarządzania behawioralnego w realnym świecie rządowym. Halpern jest dyrektorem generalnym Behavioural Insights Team, który został powołany w 2010 roku przez UK Cabinet Office, aby bezpośrednio wspierać wysiłki rządu w tworzeniu ponadprzeciętnych efektów za pomocą stosunkowo niewielkich zmian odpowiedniego typu. Dzięki studiom przypadków i przykładom z życia wziętym, książka ta może zainspirować czytelników do zastanowienia się nad tym, jakie działania mogą oni podjąć, aby zachęcić swoich praktyków w dziedzinie danych do stania się aktywnymi i zaangażowanymi „obywatelami danych”. Jest to konieczne dla nowoczesnej DG, ponieważ niechętne ryzyku twarde zarządzanie jest podobne do „prawa”, które nakazuje ludziom, co mają robić, a czego nie w określonych okolicznościach. Nie jest w stanie opisać każdego możliwego zestawu okoliczności i nie informuje, jak wyjść poza nie, aby stworzyć „Społeczność Danych”, która wykorzystuje możliwości w nowych okolicznościach i wymaga oceny wartości opartej na ryzyku. Idealnym rozwiązaniem jest miękkie zarządzanie (Soft Governance), które umożliwia osobom znajdującym się na pierwszej linii frontu korzystanie z ich bogatego doświadczenia i wiedzy za pomocą zasad i wytycznych, przy wsparciu tradycyjnego twardego zarządzania (Hard Governance), aby formalnie zarządzać najbardziej powszechnymi i znaczącymi rodzajami ryzyka.


Czytaj dalej: https://www.nicolaaskham.com/blog/2021/12/15/ne96pj3bfnlnohbt5jup44avdgiys8

Related Posts

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.