Datenoperationen für Unternehmen: Ihre ersten 4 Schritte

Datenoperationen helfen dabei, die Bemühungen von Datenentwicklern, Analysten und Wissenschaftlern zu koordinieren, um das Beste aus Analytics herauszuholen. Bei dieser auch als DataOps bekannten grundlegenden Geschäftspraxis geht es in erster Linie darum, die besten Möglichkeiten zum Verwalten und Organisieren von Daten zu finden.

DataOps arbeiten daran, genaue Lösungen und Tools zu identifizieren, die gesammelte Informationen zur Lösung von Problemen verwenden. Während Unternehmen auf Daten aus mehreren Quellen zugreifen können und berechtigte Gründe haben, diese Informationen zu sammeln, können sie unzusammenhängend werden. DataOps versucht, dieses Problem anzugehen, indem Teamarbeit und eine zusätzliche Konzentration auf Betriebspraktiken, KI und fortschrittliche Analysen gefördert werden.

Data Obs macht DataOps effektiver

Die Einführung intelligenter, fortschrittlicher Analysemethoden wie Datenbeobachtbarkeit hilft Unternehmen, die Datenqualität nach der Erfassung zu bewerten und abzugleichen. Data obs bietet eine ganzheitliche Sicht auf Datenoperationen, Datenmanagement und Datenpipelines. Es geht über die nachträgliche Alarmierung von Teams bei Problemen hinaus und kann Ausfälle verhindern, die Datenqualität im gesamten Unternehmen identifizieren und Einblicke in Datenpipelines geben.

Obwohl DataOps relativ neu ist, liegt hinter seiner zunehmenden Popularität sein Potenzial, das Wachstum voranzutreiben. Die „Neuheit“ von DataOps kann jedoch zu Unsicherheit darüber führen, wie es in einer bestimmten Umgebung implementiert werden soll. Viele können von der Notwendigkeit entmutigt werden, Datenpraktiken zu initiieren oder zu verfeinern, um den Erfolg von DataOps zu unterstützen.

Ziehen Sie ein DataOps-Team in Betracht? Hier sind vier Schritte zum Einstieg:

1. Bauen Sie Ihr Team auf

Bevor Sie eine DataOps-Initiative einführen können, müssen Sie entscheiden, wer sie leiten soll. Abhängig von der Hierarchie oder Struktur Ihres Unternehmens können Sie ein Team aus verschiedenen Funktionsbereichen zusammenstellen. In der Regel kommen die meisten Mitwirkenden aus den Bereichen Datenanalyse und Softwareentwicklung.

Funktionsübergreifende Teams haben den Vorteil, Silos zu beseitigen und die Zusammenarbeit zu verbessern. Indem Sie Mitarbeiter mit unterschiedlichem Fachwissen zusammenbringen, werden Ihre DataOps-Bemühungen wahrscheinlich ganzheitlicher. Die Kernfunktion von DataOps besteht darin, Geschäftsziele zu erreichen. Mitarbeiter, die mit einigen (oder allen) davon vertraut sind, können Ihrem Team auf die Sprünge helfen.

Dennoch kann es hilfreich sein, diese Ziele für das Team zu definieren. Lassen Sie sie wissen, welche Ziele Vorrang vor anderen haben. Mitarbeiter, die bereits mit den Zielen ihrer Abteilungen vertraut sind, können zusätzliche Erkenntnisse liefern. Jeder kann erfahren, wo bestehende Mängel im Datenfluss und in den Prozessen bestehen. Außerdem kann das Team lernen, wie funktionale Ziele besser in die Unternehmensziele passen könnten.

Vielleicht sehen sich Vertrieb und Marketing einige der gleichen Daten an. Beide Abteilungen wissen, dass es ein Konvertierungsproblem gibt. Vertriebsmitarbeiter verfügen über eine Teilmenge von Informationen, die zeigen, wo und warum Leads nicht kaufen. Das Marketing sieht diese Aktivität nicht und ist sich daher nicht sicher, wie es das Messaging optimieren soll, um zu mehr Conversions zu führen. Dies ist ein Beispiel für ein Datensilo, an dessen Auflösung ein funktionsübergreifendes Team arbeiten kann.

2. Beginnen Sie langsam

Der Aufbau einer erfolgreichen DataOps-Initiative geschieht nicht über Nacht. Sobald die Geschäftsziele festgelegt und priorisiert sind, ist es an der Zeit, sie aufzuschlüsseln. Sehen Sie sich für jedes Ziel die Daten an, die Ihr Unternehmen sammelt. Sind die gesammelten Informationen das, was Sie benötigen, um jedes Ihrer Ziele zu erreichen?

Ein gemeinsames Ziel ist es, die Conversions zu steigern. Geben Daten aus verschiedenen Quellen Aufschluss über das Verhalten von Vertriebskontakten? Informationen aus Umfragen, Verkäufen, Gesprächen, Nachverfolgungen, Online-Verhaltensverfolgung und Erkenntnissen sollten synchronisiert werden. Daten von konvertierten Leads können diese Bemühungen ergänzen. Wenn dies nicht innerhalb eines Workflows oder Prozesses geschieht, stellt dies eine Lücke dar, die das Team schließen sollte.

Die Einbeziehung von Mitarbeitern außerhalb des DataOps-Teams, um Feedback zum Datenfluss einzuholen, ist ebenfalls Teil des Prozesses. Sie können Informationen und Einblicke liefern, die die Teammitglieder möglicherweise übersehen oder deren sie sich nicht bewusst sind. Die Mitarbeiter, die neue Prozesse und Tools verwenden werden, können auch Feedback geben, sobald sie entwickelt sind. Häufige Kontaktpunkte können dem DataOps-Team dabei helfen, festzustellen, ob noch Lücken bestehen und ob die Einrichtung sinnvoll ist.

3. Klassifizieren Sie Ihre Daten

Die Klassifizierung der Daten, mit denen Ihr Unternehmen arbeitet, umfasst mehr als nur deren Definition. Die Kennzeichnung von Teilmengen mit Kategorien ist ein Anfang, aber erwägen Sie, die Rolle, die die Daten spielen, hinzuzufügen. Denken Sie an die Funktion der Daten, einschließlich der verschiedenen Systeme, durch die sie fließen.

Daten aus unterschiedlichen Quellen können an unterschiedlichen Orten landen. Beispielsweise ist es üblich, sowohl ein Data Warehouse als auch einen Data Lake zu verwenden. Es ist wichtig zu wissen, welche Daten sich wo befinden, damit Data Scientists und Datenkonsumenten wissen, wo sich die relevantesten Informationen befinden.

Alle Mitarbeiter können verstehen, wie Daten im gesamten Unternehmen verwendet werden, indem sie einen Datenkatalog verwenden, der Daten markiert und profiliert. Mehrere Abteilungen können nachvollziehen, wie sich die Art und Weise, wie ein Kontaktdatensatz in ein System eingegeben wird, auf alle auswirkt. Sie können auch damit beginnen, diese Informationen auf eine Weise zu manipulieren und zu nutzen, die der gesamten Organisation dient.

4. Nutzen Sie funktionsübergreifendes Feedback

Um die isolierte Nutzung von Daten zu vermeiden, können DataOps-Teams Apps und Prozesse entwickeln, die kontinuierliches Feedback beinhalten. Es ist üblich, dass eine Abteilung einen Bedarf an Daten erkennt und dann einen Weg findet, diese unabhängig zu beschaffen. Unterstützende Apps und Prozesse, die den Austausch dieser Daten fördern, sind jedoch möglicherweise keine Standardpraxis.

Es ist eine solide Geschäftspraxis, Wege zu finden, um verschiedenen Abteilungen den Zugriff auf neue und vorhandene Informationsquellen zu ermöglichen und sie zusammenzuführen. Ihr Unternehmen kann auch einen Prozess für DataOps entwickeln, um Feedback zu sammeln, das die zukünftige Verwendung von Daten vorhersagt. Ein Perspektivenwechsel kann die Beschaffung und Analyse von Informationen durch das Unternehmen verbessern.

Die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen funktionalen Teams, einschließlich DataOps, endet nicht, sobald neue Prozesse und Anwendungen eingeführt werden. DataOps muss wissen, was funktioniert und was nicht. Andere Mitarbeiter müssen über mögliche Lösungen Bescheid wissen und wissen, wie ihre Erkenntnisse dazu beitragen können.

Es ist von entscheidender Bedeutung, auf einfache und zeitnahe Weise für den Feedbackfluss zwischen den Teams zu sorgen. In einigen Fällen kann dies KI beinhalten, die weitere Informationen darüber zusammenstellt, wie Daten im gesamten Unternehmen verwendet werden. Es kann über den Einsatz von intelligentem Tracking hinausgehen und auch regelmäßige Umfragen und regelmäßige persönliche Treffen umfassen.

Abschließende Gedanken

Beim Aufbau Ihres DataOps-Teams besteht das Hauptziel darin, den Überblick darüber zu behalten, wie Informationen in und durch Ihr Unternehmen fließen. Seien Sie bereit, sich an die Bedürfnisse und Ziele verschiedener Abteilungen anzupassen, nicht nur eines einzelnen Teams.

Bestimmen Sie, wie diese Bedürfnisse und Ziele in das Gesamtbild passen, und stellen Sie freigegebene Daten bei Bedarf allen zur Verfügung, die sie benötigen. Der Geschäftserfolg hängt von der Förderung einer kontinuierlichen Zusammenarbeit ab, die neue Wege findet, um den Zugang zu Informationen zu verbessern.