Mognadsnivåer för Microsoft Fabric-implementeringsöversikt

Kommentar

Den här artikeln är en del av microsoft fabric-implementeringsöversiktsserien med artiklar. En översikt över serien finns i Microsoft Fabric-implementeringsöversikt.

Det finns tre interrelaterade perspektiv att tänka på när du använder en analysteknik som Microsoft Fabric.

De tre typerna av implementering som visas i diagrammet ovan är:

Typ	Description
	Organisationsimplementering avser effektiviteten i dina analysstyrningsprocesser. Den refererar också till datahanteringsmetoder som stöder och möjliggör analys- och business intelligence-insatser (BI).
	Användarimplementering är i vilken utsträckning konsumenter och skapare kontinuerligt ökar sina kunskaper. Det handlar om huruvida de aktivt använder analysverktyg och om de använder dem på det mest effektiva sättet.
	Lösningsimplementering avser påverkan och affärsvärde som uppnås för enskilda krav och analyslösningar.

Som de fyra pilarna i föregående diagram anger är alla de tre typerna av implementering starkt sammankopplade:

• Lösningsimplementering påverkar användarimplementeringen. En väldesignad och välhanterad lösning – som kan vara många saker, till exempel en uppsättning rapporter, en Power BI-app, en semantisk modell eller en Infrastruktursjöhus – påverkar och vägleder användarna om hur de använder analyser på ett optimalt sätt.
• Användarimplementering påverkar organisationens införande. De mönster och metoder som används av enskilda användare påverkar beslut om organisationsimplementering, principer och metoder.
• Organisationsimplementering påverkar användarimplementeringen. Effektiva organisationsmetoder – inklusive mentorskap, utbildning, support och community – uppmuntrar användarna att göra det rätta i det dagliga arbetsflödet.
• Användarimplementering påverkar lösningsimplementeringen. Starkare användarimplementering, på grund av effektiv användning av analys av utbildade och informerade användare, bidrar till starkare och mer framgångsrika individuella lösningar.

Resten av den här artikeln beskriver de tre typerna av implementering i detalj.

Mognadsnivåer för organisationsimplementering

Organisationsimplementering mäter tillståndet för analysstyrning och datahanteringsmetoder. Det finns flera mål för organisationsimplementering:

• Stödja effektivt communityn med skapare, konsumenter och intressenter
• Aktivera och ge användarna möjlighet
• Rätt storlek på styrning av analys-, BI- och datahanteringsaktiviteter
• Övervaka informationsleverans via enterprise BI och självbetjänings-BI med kontinuerliga förbättringscykler

Det är bra att tänka på organisationsimplementering ur en mognadsmodells perspektiv. För att få konsekvens med modellen för Power CAT-implementeringsmognad och mognadsmodellen för Microsoft 365 överensstämmer den här microsoft fabric-implementeringsöversikten med de fem nivåerna från kapacitetsmognadmodellen, som senare förbättrades av modellen Datahantering Maturity (DMM) från ISACA (observera att DMM var en betald resurs som sedan dess har dragits tillbaka).

Varje organisation har begränsad tid, finansiering och människor. Så det kräver att de är selektiva om var de prioriterar sina ansträngningar. För att få ut mesta möjliga av din investering i analys bör du försöka uppnå minst mognadsnivå 300 eller 400, enligt beskrivningen nedan. Det är vanligt att olika affärsenheter i organisationen utvecklas och mognar i olika takt, så var medveten om organisationens tillstånd och framsteg för viktiga affärsenheter.

Kommentar

Organisatorisk anpassningsmognad är en lång resa. Det tar tid, ansträngning och planering att gå vidare till de högre nivåerna.

Mognadsnivå 100 – Initial

Nivå 100 kallas initial eller utförd. Det är utgångspunkten för nya datarelaterade investeringar som är nya, odokumenterade och utan processdisciplin.

Vanliga egenskaper för mognadsnivå 100 är:

• Fickor av framgång och experimentering med Fabric finns i ett eller flera områden i organisationen.
• Att uppnå snabba vinster har prioriterats och lösningar har levererats med viss framgång.
• Organisk tillväxt har lett till bristen på en samordnad strategi eller styrningsmetod .
• Praxis är odokumenterad, med betydande beroende av stamkunskap.
• Det finns få formella processer för effektiv datahantering.
• Risken finns på grund av bristande medvetenhet om hur data används i hela organisationen.
• Potentialen för en strategisk investering med analys bekräftas. Det finns dock ingen tydlig väg framåt för målmedveten, organisationsomfattande körning.

Mognadsnivå 200 – Repeterbar

Nivå 200 kallas repeterbar eller hanterad. Nu på mognadskurvan planeras och körs datahantering. Det finns definierade processer, även om dessa processer kanske inte tillämpas enhetligt i hela organisationen.

Vanliga egenskaper för mognadsnivå 200 är:

• Vissa analysinnehåll är nu viktigt och/eller används i stor utsträckning av organisationen.
• Det görs försök att dokumentera och definiera repeterbara metoder. Dessa ansträngningar är siloed, reaktiva och ger olika nivåer av framgång.
• Det finns en övertro på att individer har gott omdöme och antar hälsosamma vanor som de lärde sig på egen hand.
• Analysimplementeringen fortsätter att växa organiskt och ger värde. Det sker dock på ett okontrollerat sätt.
• Resurser för en intern community upprättas, till exempel en Teams-kanal eller En Yammer-grupp.
• Den inledande planeringen för en konsekvent analysstyrningsstrategi pågår.
• Det finns en insikt om att ett Center of Excellence (COE) kan leverera värde.

Mognadsnivå 300 – Definierad

Nivå 300 kallas definierad. Nu när det gäller mognadskurvan upprättas en uppsättning standardiserade datahanteringsprocesser och tillämpas konsekvent över organisationens gränser.

Vanliga egenskaper för mognadsnivå 300 är:

• Mätbar framgång uppnås för effektiv användning av analys.
• Framsteg görs när det gäller standardisering av repeterbara metoder. Mindre än optimala aspekter kan dock fortfarande finnas på grund av tidig okontrollerad tillväxt.
• COE upprättas. Den har tydliga mål och ansvarsområden.
• Den interna communityn av praxis får dragkraft med deltagande av ett växande antal användare.
• Mästare dyker upp i den interna användarcommunityn.
• Inledande investeringar i utbildning, dokumentation och resurser (till exempel mallfiler) görs.
• En inledande styrningsmodell finns på plats.
• Det finns en aktiv och engagerad chefssponsor.
• Roller och ansvarsområden för alla analysintressenter är väl förstådda.

Mognadsnivå 400 – kapabel

Nivå 400 kallas kapabel eller uppmätt. Nu när det gäller mognadskurvan hanteras data väl under hela livscykeln.

Vanliga egenskaper för mognadsnivå 400 är:

• Analys- och business intelligence-insatser ger ett betydande värde.
• Godkända verktyg används ofta för att leverera kritiskt innehåll i hela organisationen.
• Det finns en etablerad och accepterad styrningsmodell med samarbete från alla viktiga affärsenheter.
• Utbildning, dokumentation och resurser är lättillgängliga för och används aktivt av den interna användarcommunityn.
• Standardiserade processer finns för övervakning och övervakning av användning och metoder för analys.
• COE innehåller representation från alla viktiga affärsenheter.
• Ett champions-nätverk stöder den interna communityn. Mästarna arbetar aktivt med sina kollegor samt COE.

Mognadsnivå 500 – Effektiv

Nivå 500 kallas effektiv eller optimerande eftersom vi nu på mognadskurvan fokuserar på automatisering och kontinuerlig förbättring.

Vanliga egenskaper för mognadsnivå 500 är:

• Värdet för analyslösningar är vanligt förekommande i organisationen. Infrastrukturresurser är allmänt accepterade i hela organisationen.
• Analyskunskaper är högt värderade i organisationen och de känns igen av ledningen.
• Den interna användarcommunityn är självförsörjande, med stöd från COE. Communityn är inte alltför beroende av nyckelpersoner.
• Coe granskar regelbundet viktiga prestandaindikatorer för att mäta hur framgångsrika implementerings- och implementeringsmålen är.
• Kontinuerlig förbättring är en kontinuerlig prioritet.
• Användning av automatisering ger mervärde, förbättrar produktiviteten eller minskar risken för fel.

Kommentar

Egenskaperna ovan är generaliserade. När du överväger mognadsnivåer och utformar en plan bör du överväga varje ämne eller mål oberoende av varandra. I verkligheten är det förmodligen inte möjligt att nå nivå 500 mognadsnivå för varje aspekt av fabric-implementering för hela organisationen. Så utvärdera mognadsnivåer oberoende av mål. På så sätt kan du prioritera dina ansträngningar där de kommer att leverera mest värde. Resten av artiklarna i den här fabric-implementeringsserien presenterar mognadsnivåer per ämne.

Individer – och själva organisationen – lär sig, förändras och förbättras kontinuerligt. Det betyder att det inte finns något formellt slut på adoptionsrelaterade ansträngningar. Det är dock vanligt att arbetet minskar när högre mognadsnivåer uppnås.

Resten av den här artikeln beskriver den andra och tredje typen av implementering: implementering av användare och lösningsimplementering.

Kommentar

De återstående artiklarna i den här serien fokuserar främst på organisationsimplementering.

Användarimplementeringssteg

Användarimplementering mäter i vilken utsträckning innehållskonsumenter och innehållsskapare med självbetjäning aktivt och effektivt använder analysverktyg som Fabric. Enbart användningsstatistik indikerar inte att användaren har implementerats. Användarimplementering handlar också om enskilda användarbeteenden och metoder. Syftet är att se till att användarna engagerar sig i lösningar, verktyg och processer på rätt sätt och i största möjliga utsträckning.

Användarimplementering omfattar hur konsumenter visar innehåll, samt hur självbetjäningsskapare genererar innehåll som andra kan använda.

Användarimplementering sker individuellt, men mäts och analyseras i sammanställningen. Enskilda användare går igenom de fyra stegen i användarimplementeringen i sin egen takt. En person som antar en ny teknik kommer att ta lite tid att uppnå kunskaper. Vissa användare kommer att vara ivriga. andra kommer att vara ovilliga att lära sig ännu ett verktyg, oavsett de utlovade produktivitetsförbättringarna. Att gå vidare genom användarimplementeringsstegen innebär tid och ansträngning, och det innebär beteendeändringar för att anpassas till organisationens implementeringsmål. I vilken utsträckning organisationen stöder användare som avancerar genom användarimplementeringsstegen har en direkt korrelation till implementeringsmognaden på organisationsnivå.

Användarimplementering steg 1 – Medvetenhet

Vanliga egenskaper för användarimplementering i steg 1 är:

• En person har hört talas om, eller ursprungligen exponerats för, analys på något sätt.
• En person kan ha åtkomst till ett verktyg, till exempel Infrastrukturresurser, men använder det ännu inte aktivt.

Användarimplementeringssteg 2 – Förstå

Vanliga egenskaper för steg 2-användarimplementering är:

• En individ utvecklar förståelse för fördelarna med analys och hur den kan stödja beslutsfattande.
• En person visar intresse och börjar använda analysverktyg.

Användarimplementeringssteg 3 – Momentum

Vanliga egenskaper för steg 3-användarimplementering är:

• En individ får aktivt analyskunskaper genom att delta i formell utbildning, självstyrd inlärning eller experimentering.
• En individ får grundläggande kompetens genom att använda eller skapa analyser som är relevanta för deras roll.

Användarimplementeringssteg 4 – Kompetens

Vanliga egenskaper för steg 4-användarimplementering är:

• En individ använder aktivt analyser regelbundet.
• En individ förstår hur man använder analysverktyg på det sätt som de var avsedda, vilket är relevant för deras roll.
• En individ ändrar sitt beteende och sina aktiviteter så att de överensstämmer med organisationens styrningsprocesser.
• En individs vilja att stödja organisationsprocesser och förändringsarbete växer med tiden och de blir en förespråkare för analys i organisationen.
• En individ gör sitt arbete för att kontinuerligt förbättra sina färdigheter och hålla sig uppdaterad med nya produktfunktioner och funktioner.

Det är lätt att underskatta den ansträngning som krävs för att gå från steg 2 (förståelse) till steg 4 (kompetens). Vanligtvis tar det längst tid att gå från steg 3 (momentum) till steg 4 (kompetens).

Viktigt!

När en användare når dynamiken och kunskapsstegen måste organisationen vara redo att stödja dem i deras arbete. Du kan överväga några proaktiva åtgärder för att uppmuntra användare att gå vidare genom faser. Mer information finns i communityn för praxis och användarsupportartiklarna .

Faser för lösningsimplementering

Lösningsimplementeringen handlar om att mäta effekten av innehåll som har distribuerats. Det handlar också om nivån på de värdelösningar som tillhandahålls. Omfånget för utvärdering av lösningsimplementering är för en uppsättning krav, till exempel en uppsättning rapporter, ett lakehouse eller en enda Power BI-app.

Kommentar

I den här artikelserien är innehåll synonymt med lösningen.

När en lösning går vidare till fas 3 eller 4 är förväntningarna på att operationalisera lösningen högre.

Dricks

Vikten av omfång för förväntningar på styrning beskrivs i artikeln om innehållsleveransomfång . Det begreppet är nära relaterat till det här ämnet, men den här artikeln närmar sig det från en annan vinkel. Den tar hänsyn till när du redan har en lösning som är operationaliserad och distribuerad till många användare. Det motsvarar inte omedelbart fas 4-lösningsimplementering, eftersom begreppet lösningsimplementering fokuserar på hur mycket värde innehållet levererar.

Lösningsfas 1 – Utforskning

Vanliga egenskaper för lösningsimplementering i fas 1 är:

• Utforskning och experimentering är de viktigaste metoderna för att testa nya idéer. Utforskning av nya idéer kan ske genom informella självbetjäningsinsatser, eller genom ett formellt konceptbevis (POC), som är avsiktligt begränsat i omfattning. Målet är att bekräfta krav, validera antaganden, åtgärda okända och minimera risker.
• En liten grupp användare testar konceptbevislösningen och ger användbar feedback.
• För enkelhetens skull kan all utforskning – och inledande feedback – ske i lokala användarverktyg (till exempel Power BI Desktop eller Excel) eller inom en enda infrastrukturarbetsyta.

Lösningsfas 2 – Funktionell

Vanliga egenskaper för fas 2-lösningsimplementering är:

• Lösningen är funktionell och uppfyller de grundläggande användarkraven. Det finns sannolikt planer på att iterera förbättringar och förbättringar.
• Lösningen distribueras till Fabric-portalen.
• Alla nödvändiga stödkomponenter finns på plats (till exempel en gateway som stöder schemalagd datauppdatering).
• Målanvändare är medvetna om lösningen och visar intresse för att använda den. Potentiellt kan det vara en begränsad förhandsversion och kanske ännu inte är redo att höjas upp till en produktionsarbetsyta.

Lösningsfas 3 – Värdefull

Vanliga egenskaper för fas 3-lösningsimplementering är:

• Målanvändare tycker att lösningen är värdefull och får konkreta fördelar.
• Lösningen befordras till en produktionsarbetsyta som hanteras, skyddas och granskas.
• Valideringar och testning utförs för att säkerställa datakvalitet, korrekt presentation, tillgänglighet och acceptabel prestanda.
• Innehåll godkänns när det är lämpligt.
• Användningsstatistik för lösningen övervakas aktivt.
• Användarfeedback-loopar finns på plats för att underlätta förslag och förbättringar som kan bidra till framtida versioner.
• Lösningsdokumentation genereras för att stödja informationskonsumenternas behov (till exempel datakällor som används eller hur mått beräknas). Dokumentationen hjälper framtida innehållsskapare (till exempel för att dokumentera framtida underhåll eller planerade förbättringar).
• Ägarskap och ämnesexperter för innehållet är tydliga.
• Rapportanpassning och teman är på plats och i linje med styrningsriktlinjerna.

Lösningsfas 4 – Viktigt

Vanliga egenskaper för fas 4-lösningsimplementering är:

• Målanvändare använder aktivt och rutinmässigt lösningen, och det anses vara viktigt för beslutsfattande ändamål.
• Lösningen finns i en produktionsarbetsyta som är väl avgränsad från utvecklings- och testinnehåll. Ändringshantering och versionshantering kontrolleras noggrant på grund av effekten av ändringar.
• En delmängd av användarna ger regelbundet feedback för att säkerställa att lösningen fortsätter att uppfylla föränderliga krav.
• Förväntningarna på lösningens framgång är tydliga och mäts.
• Förväntningarna på stöd för lösningen är tydliga, särskilt om det finns serviceavtal.
• Lösningen överensstämmer med riktlinjer och metoder för organisationsstyrning.
• Det mesta av innehållet är certifierat på grund av dess kritiska karaktär.
• Formella användargodkännandetester för nya ändringar kan inträffa, särskilt för IT-hanterat innehåll.

Relaterat innehåll

I nästa artikel i microsoft fabric-implementeringsöversiktsserien får du lära dig mer om organisationens datakultur och dess inverkan på implementeringsarbetet.