عمليات البيانات للشركات: خطواتك الأربع الأولى

تساعد عمليات البيانات في تنسيق جهود مطوري البيانات والمحللين والعلماء لتحقيق أقصى استفادة من التحليلات. تُعرف هذه الممارسة التجارية الأساسية ، المعروفة أيضًا باسم DataOps ، في المقام الأول بإيجاد أفضل الطرق لإدارة البيانات وتنظيمها.

تعمل DataOps على تحديد الحلول والأدوات الدقيقة التي تستخدم المعلومات المجمعة لحل المشكلات. بينما يمكن للشركات الوصول إلى البيانات من مصادر متعددة ولديها أسباب مشروعة لجمع تلك المعلومات ، يمكن أن تصبح مفككة. تسعى DataOps إلى معالجة هذه المشكلة من خلال تعزيز العمل الجماعي والتركيز الإضافي على الممارسات التشغيلية والذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة.

تجعل أدوات البيانات DataOps أكثر فعالية

يساعد تقديم منهجية تحليلات ذكية ومتقدمة مثل مراقبة البيانات المؤسسات على تقييم جودة البيانات والتوفيق بينها بمجرد جمعها. تقدم Data Obs نظرة شاملة لعمليات البيانات وإدارة البيانات وخطوط أنابيب البيانات. إنه يتجاوز تنبيه الفرق إلى المشكلات بعد وقوعها ، ويمكنه منع الانقطاعات وتحديد جودة البيانات عبر الشركة وإعطاء نظرة ثاقبة لخطوط أنابيب البيانات.

على الرغم من أن DataOps جديدة نسبيًا ، إلا أن قدرتها على دفع النمو تكمن وراء شعبيتها المتزايدة. ومع ذلك ، فإن "حداثة" DataOps يمكن أن تخلق حالة من عدم اليقين حول كيفية تنفيذ ذلك في بيئة معينة. يمكن أن يخيف الكثيرون بالحاجة إلى بدء أو تحسين ممارسات البيانات لدعم نجاح DataOps.

النظر في فريق DataOps؟ فيما يلي أربع خطوات للبدء:

1. بناء فريقك

قبل أن تتمكن من تنفيذ أي مبادرة DataOps ، عليك أن تقرر من سيقودها. اعتمادًا على التسلسل الهرمي أو الهيكلية لشركتك ، يمكنك اختيار تجميع فريق من مجالات وظيفية مختلفة. عادة ، سيأتي معظم المساهمين من تحليلات البيانات وأدوار هندسة البرمجيات.

تتمتع الفرق متعددة الوظائف بميزة التخلص من الصوامع وتحسين التعاون. من خلال الجمع بين الموظفين ذوي الخبرات المتنوعة معًا ، من المرجح أن تكون جهود DataOps الخاصة بك أكثر شمولية. تتمثل الوظيفة الأساسية لـ DataOps في تحقيق أهداف العمل. يمكن للموظفين الذين هم على دراية ببعض (أو كل) هؤلاء إعطاء فريقك الدعم.

ومع ذلك ، قد يكون من المفيد تحديد تلك الأهداف للفريق. دعهم يعرفون الأهداف التي لها الأسبقية على الآخرين. يمكن للموظفين المطلعين بالفعل على ما تحاول إداراتهم تحقيقه تقديم رؤى إضافية. يمكن للجميع معرفة مكان وجود أوجه القصور الموجودة في تدفق البيانات والعمليات. بالإضافة إلى ذلك ، قد يتعلم الفريق كيف يمكن للأهداف الوظيفية أن تتناسب بشكل أفضل مع الأهداف التنظيمية.

ربما تبحث المبيعات والتسويق في بعض البيانات نفسها. يعلم كلا القسمين أن هناك مشكلة في التحويل. لدى موظفي المبيعات مجموعة فرعية من المعلومات التي توضح مكان ولماذا لا يشتري العملاء المحتملون. لا يرى التسويق هذا النشاط ، ونتيجة لذلك ، ليس متأكدًا من كيفية تعديل الرسائل لتؤدي إلى مزيد من التحويلات. هذا أحد الأمثلة على صومعة البيانات التي يمكن لفريق متعدد الوظائف العمل على حلها.

2. ابدأ ببطء

لن يتم بناء مبادرة DataOps الناجحة بين عشية وضحاها. بمجرد وضع أهداف العمل وتحديد أولوياتها ، فقد حان الوقت لتفكيكها. لكل هدف ، انظر إلى البيانات التي تجمعها شركتك. هل المعلومات التي تم جمعها هي ما تحتاجه لتحقيق كل هدف من أهدافك؟

أحد الأهداف المشتركة هو زيادة التحويلات. هل البيانات الواردة من مصادر مختلفة تلقي الضوء على سلوك العملاء المحتملين؟ يجب مزامنة المعلومات من الاستطلاعات والمبيعات والمحادثات والمتابعات وتتبع السلوك عبر الإنترنت والرؤى. يمكن أن تساعد البيانات من العملاء المتوقعين المحولين في استكمال هذا الجهد. إذا لم يحدث ذلك ضمن سير عمل أو عملية ، فهذا يمثل فجوة يجب على الفريق حلها.

إن إشراك الموظفين من خارج فريق DataOps لطلب التعليقات حول تدفق البيانات هو أيضًا جزء من العملية. يمكنهم تقديم المعلومات والأفكار التي قد يغفلها أعضاء الفريق أو لا يكونون على دراية بها. يمكن أيضًا للموظفين الذين سيستخدمون أي عمليات وأدوات جديدة تقديم ملاحظات بمجرد تطويرها. يمكن أن تساعد نقاط الاتصال المتكررة فريق DataOps في تحديد ما إذا كانت هناك فجوات وما إذا كان ما يتم وضعه مفيدًا.

3. تصنيف البيانات الخاصة بك

سيتضمن تصنيف البيانات التي تعمل بها مؤسستك أكثر من مجرد تعريفها. يعد تصنيف المجموعات الفرعية بالفئات بداية ، ولكن ضع في اعتبارك إضافة الدور الذي تلعبه البيانات إلى هذا. فكر في وظيفة البيانات ، بما في ذلك الأنظمة المختلفة التي تتدفق من خلالها.

يمكن أن تنتهي البيانات من مصادر مختلفة في أماكن مختلفة. على سبيل المثال ، من الشائع استخدام كل من مستودع البيانات وبحيرة البيانات. من المهم معرفة البيانات الموجودة في المكان بحيث يعرف علماء البيانات ومستهلكو البيانات مكان المعلومات الأكثر صلة.

يمكن لجميع الموظفين فهم كيفية استخدام البيانات عبر المؤسسة من خلال استخدام كتالوج البيانات الذي يضع علامات وبيانات الملفات الشخصية. يمكن أن تفهم الإدارات المتعددة كيف تؤثر الطريقة التي يتم بها وضع سجل جهة اتصال في نظام واحد على الجميع. يمكنهم أيضًا البدء في التلاعب بهذه المعلومات واستخدامها بطريقة تخدم المنظمة بأكملها.

4. الاستفادة من ردود الفعل عبر الوظائف

للقضاء على الاستخدام المنعزل للبيانات ، يمكن لفرق DataOps تصميم التطبيقات والعمليات التي تتضمن ملاحظات مستمرة. من الشائع أن يحدد أحد الأقسام الحاجة إلى البيانات ثم يكتشف طريقة للحصول عليها بشكل مستقل. ومع ذلك ، قد لا تكون التطبيقات والعمليات الداعمة التي تشجع على مشاركة تلك البيانات ممارسة قياسية.

إن إيجاد طرق للسماح لمختلف الإدارات بالوصول إلى مصادر المعلومات الجديدة والحالية ودمجها هو ممارسة تجارية قوية. يمكن لشركتك أيضًا تطوير عملية لـ DataOps لجمع التعليقات التي تتنبأ بالاستخدامات المستقبلية للبيانات. يمكن أن يؤدي التحول في المنظور إلى تحسين كيفية حصول الشركة على معلوماتها وتحليلها.

لا ينتهي التعاون والتواصل بين الفرق الوظيفية ، بما في ذلك DataOps ، بمجرد طرح العمليات والتطبيقات الجديدة. تحتاج DataOps إلى معرفة ما ينجح وما لا يعمل. يحتاج الموظفون الآخرون إلى معرفة الحلول المحتملة وكيف يمكن أن تساهم رؤاهم.

يعد البناء بطرق سهلة وفي الوقت المناسب لتدفق التعليقات بين الفرق أمرًا بالغ الأهمية. في بعض الحالات ، قد يشمل ذلك الذكاء الاصطناعي الذي يجمع المزيد من المعلومات حول كيفية استخدام البيانات عبر المؤسسة. قد يتجاوز استخدام التتبع الذكي ويتضمن استطلاعات دورية واجتماعات منتظمة وجهاً لوجه أيضًا.

افكار اخيرة

عند إعداد فريق DataOps الخاص بك ، فإن الهدف الرئيسي هو البقاء على اطلاع دائم بكيفية تدفق المعلومات إلى شركتك ومن خلالها. كن على استعداد للتكيف مع احتياجات وأهداف الأقسام المختلفة ، وليس فريق واحد فقط.

حدد كيف تتناسب تلك الاحتياجات والأهداف مع الصورة الأكبر ، واجعل البيانات المشتركة متاحة عند الطلب لكل من يحتاجها. يعتمد نجاح الأعمال على تشجيع التعاون المستمر الذي يجد طرقًا جديدة لتحسين الوصول إلى المعلومات.