企業向けのデータ運用：最初の4つのステップ

公開: 2021-06-19

データ操作は、分析を最大限に活用するためのデータ開発者、アナリスト、および科学者の取り組みを調整するのに役立ちます。 DataOpsとも呼ばれるこの重要なビジネス慣行は、主にデータを管理および整理するための最良の方法を見つけることです。

DataOpsは、収集された情報を使用して問題を解決する正確なソリューションとツールを特定するために機能します。企業は複数のソースからのデータにアクセスでき、その情報を収集する正当な理由がありますが、ばらばらになる可能性があります。 DataOpsは、チームワークを促進し、運用慣行、AI、および高度な分析にさらに集中することで、この問題に対処しようとしています。

DataObsはDataOpsをより効果的にします

データの可観測性などのインテリジェントで高度な分析手法を導入することで、組織はデータが収集された後、データ品質を評価および調整することができます。 Data obsは、データ操作、データ管理、およびデータパイプラインの全体像を提供します。事後にチームに問題を警告するだけでなく、停止を防ぎ、会社全体のデータ品質を特定し、データパイプラインへの洞察を与えることができます。

DataOpsは比較的新しいものですが、成長を促進する可能性は人気の高まりの背後にあります。ただし、DataOpsの「新しさ」は、特定の設定での実装方法について不確実性を生み出す可能性があります。多くの人は、DataOpsの成功をサポートするためにデータプラクティスを開始または改良する必要性に気が遠くなる可能性があります。

DataOpsチームを検討していますか？開始するための4つのステップは次のとおりです。

1.チームを構築する

DataOpsイニシアチブを導入する前に、誰がそれを主導するかを決定する必要があります。会社の階層または構造に応じて、さまざまな機能領域からチームを編成することを選択できます。通常、貢献者のほとんどは、データ分析とソフトウェアエンジニアリングの役割から来ています。

部門の枠を超えたチームには、サイロを排除し、コラボレーションを改善するという利点があります。さまざまな専門知識を持つ従業員を集めることで、DataOpsの取り組みはより全体的になる可能性があります。 DataOpsのコア機能は、ビジネス目標を達成することです。これらの一部（またはすべて）に精通している従業員は、チームを強化することができます。

ただし、チームの目標を定義することは依然として役立つ場合があります。どの目標が他の目標よりも優先されるかを彼らに知らせてください。自分の部門が達成しようとしていることにすでに精通している従業員は、追加の洞察を提供できます。誰もがデータフローとプロセスの既存の欠陥がどこにあるかを知ることができます。さらに、チームは、機能目標が組織の目標によりよく適合する方法を学ぶことができます。

たぶん、販売とマーケティングは同じデータのいくつかを見ています。どちらの部門も、変換の問題があることを知っています。営業担当者は、リードが購入されていない場所と理由を示す情報のサブセットを持っています。マーケティングはこの活動を認識しておらず、その結果、より多くのコンバージョンにつながるようにメッセージングを微調整する方法がわかりません。これは、部門の枠を超えたチームが解決に取り組むことができるデータサイロの一例です。

2.ゆっくり開始します

成功するDataOpsイニシアチブの構築は、一夜にして実現することはありません。ビジネス目標が設定され、優先順位が付けられたら、それを分解します。目標ごとに、会社が収集しているデータを確認します。収集された情報は、それぞれの目標を達成するために必要なものですか？

一般的な目的の1つは、コンバージョンを増やすことです。さまざまなソースからのデータが、セールスリードの行動に光を当てていますか？調査、販売、会話、フォローアップ、オンライン行動追跡、および洞察からの情報を同期する必要があります。変換されたリードからのデータは、この取り組みを補完するのに役立ちます。それがワークフローまたはプロセス内で発生していない場合、これはチームが解決する必要のあるギャップを表しています。

DataOpsチームの外部の従業員を巻き込んで、データフローに関するフィードバックを求めることもプロセスの一部です。チームのメンバーが見落としたり、気づかなかったりする可能性のある情報や洞察を提供できます。新しいプロセスやツールを使用する従業員は、開発後にフィードバックを提供することもできます。頻繁な連絡先は、DataOpsチームがギャップが残っているかどうか、および配置されているものが有用であるかどうかを判断するのに役立ちます。

3.データを分類します

組織が扱うデータを分類するには、データを定義するだけでは不十分です。カテゴリでサブセットにラベルを付けることは始まりですが、これにデータが果たす役割を追加することを検討してください。データが流れるさまざまなシステムなど、データの機能について考えてみてください。

さまざまなソースからのデータは、さまざまな場所に配置される可能性があります。たとえば、データウェアハウスとデータレイクの両方を使用するのが一般的です。データサイエンティストとデータコンシューマーが最も関連性の高い情報がどこにあるかを知ることができるように、どのデータがどこにあるかを知ることが重要です。

すべての従業員は、データにタグを付けてプロファイルを作成するデータカタログを利用することで、組織全体でデータがどのように使用されているかを理解できます。複数の部門が、連絡先レコードを1つのシステムに入れる方法がすべての人にどのように影響するかを理解できます。また、組織全体に役立つ方法でその情報を操作および使用し始めることもできます。

4.部門の枠を超えたフィードバックを活用する

データのサイロ化された使用を排除するために、DataOpsチームは継続的なフィードバックを含むアプリとプロセスを設計できます。ある部門がデータの必要性を特定し、それを独立して取得する方法を見つけることは一般的です。ただし、そのデータの共有を促進する支援的なアプリやプロセスは、標準的な方法ではない場合があります。

さまざまな部門が新規および既存の情報源にアクセスしてマージできるようにする方法を見つけることは、堅実なビジネス慣行です。会社は、DataOpsがデータの将来の使用を予測するフィードバックを収集するためのプロセスを開発することもできます。視点を変えることで、企業が情報を取得して分析する方法を改善できます。

DataOpsを含む機能チーム間のコラボレーションとコミュニケーションは、新しいプロセスとアプリが展開されても終了しません。 DataOpsは、何が機能していて何が機能していないかを知る必要があります。他の従業員は、潜在的な解決策と彼らの洞察がどのように貢献できるかについて知る必要があります。

チーム間でフィードバックが流れるように、簡単でタイムリーな方法で構築することが重要です。場合によっては、これには、組織全体でデータがどのように使用されているかに関する詳細情報を収集するAIが含まれる場合があります。インテリジェントな追跡の使用を超えて、定期的な調査や定期的な対面の会議も含まれる場合があります。

最終的な考え

DataOpsチームを設定するときの主な目的は、情報が会社に流入し、会社を通過する方法を常に把握することです。単一のチームだけでなく、さまざまな部門のニーズと目標に進んで適応します。

それらのニーズと目標が全体像にどのように適合するかを判断し、共有データを必要とするすべての人がオンデマンドで利用できるようにします。ビジネスの成功は、情報へのアクセスを改善するための新しい方法を見つける継続的なコラボレーションを促進することにかかっています。