Operaciones de datos para empresas: sus primeros 4 pasos

Las operaciones de datos ayudan a coordinar los esfuerzos de los desarrolladores de datos, analistas y científicos para aprovechar al máximo el análisis. También conocida como DataOps, esta práctica comercial esencial consiste principalmente en encontrar las mejores formas de administrar y organizar los datos.

DataOps trabaja para identificar soluciones y herramientas exactas que utilizan la información recopilada para resolver problemas. Si bien las empresas pueden acceder a datos de múltiples fuentes y tienen motivos legítimos para recopilar esa información, esta puede desarticularse. DataOps busca abordar ese problema fomentando el trabajo en equipo y la concentración adicional en las prácticas operativas, la IA y el análisis avanzado.

Data Obs hace que DataOps sea más eficaz

La introducción de una metodología analítica avanzada e inteligente, como la observabilidad de datos, ayuda a las organizaciones a evaluar y conciliar la calidad de los datos una vez que se han recopilado. Data obs ofrece una visión holística de las operaciones de datos, la gestión de datos y las canalizaciones de datos. Va más allá de alertar a los equipos sobre problemas después del hecho y puede evitar interrupciones, identificar la calidad de los datos en toda la empresa y brindar información sobre las canalizaciones de datos.

Aunque DataOps es relativamente nuevo, su potencial para impulsar el crecimiento se encuentra detrás de su creciente popularidad. Sin embargo, la "novedad" de DataOps puede crear incertidumbre sobre cómo implementarlo en un entorno específico. Muchos pueden sentirse intimidados por la necesidad de iniciar o refinar prácticas de datos para respaldar el éxito de DataOps.

¿Está considerando un equipo de DataOps? Aquí hay cuatro pasos para comenzar:

1. Forma tu equipo

Antes de que pueda implementar cualquier iniciativa de DataOps, debe decidir quién la liderará. Dependiendo de la jerarquía o estructura de su empresa, puede optar por formar un equipo de diferentes áreas funcionales. Por lo general, la mayoría de los colaboradores provendrán de funciones de análisis de datos e ingeniería de software.

Los equipos multifuncionales tienen la ventaja de eliminar los silos y mejorar la colaboración. Al reunir a empleados con experiencia variada, es probable que sus esfuerzos de DataOps sean más holísticos. La función central de DataOps es lograr los objetivos comerciales. Los empleados que están familiarizados con algunos (o todos) de estos pueden ayudar a su equipo.

Sin embargo, todavía puede ser útil definir esos objetivos para el equipo. Hágales saber qué objetivos tienen prioridad sobre los demás. Los empleados que ya están familiarizados con lo que sus departamentos están tratando de lograr pueden proporcionar información adicional. Todos pueden aprender dónde existen las deficiencias existentes en el flujo de datos y los procesos. Además, el equipo puede aprender cómo los objetivos funcionales podrían encajar mejor en las metas de la organización.

Tal vez las ventas y el marketing estén analizando algunos de los mismos datos. Ambos departamentos saben que hay un problema de conversión. Los empleados de ventas tienen un subconjunto de información que muestra dónde y por qué los clientes potenciales no compran. Marketing no ve esta actividad y, como resultado, no está seguro de cómo modificar los mensajes para generar más conversiones. Este es un ejemplo de un silo de datos que un equipo multifuncional puede trabajar para resolver.

2. Comience lentamente

La creación de una iniciativa DataOps exitosa no sucederá de la noche a la mañana. Una vez que los objetivos comerciales están establecidos y priorizados, es hora de desglosarlos. Para cada objetivo, observe los datos que recopila su empresa. ¿La información recopilada es lo que necesita para lograr cada uno de sus objetivos?

Un objetivo común es aumentar las conversiones. ¿Los datos provenientes de varias fuentes arrojan luz sobre el comportamiento de los clientes potenciales de ventas? Se debe sincronizar la información de encuestas, ventas, conversaciones, seguimientos, seguimiento del comportamiento en línea y perspectivas. Los datos de clientes potenciales convertidos pueden ayudar a complementar este esfuerzo. Si eso no sucede dentro de un flujo de trabajo o proceso, esto representa una brecha que el equipo debe resolver.

Involucrar a empleados externos al equipo de DataOps para solicitar comentarios sobre el flujo de datos también es parte del proceso. Pueden proporcionar información y puntos de vista que los miembros del equipo pueden pasar por alto o no conocer. Los empleados que utilizarán nuevos procesos y herramientas también pueden proporcionar comentarios una vez que se hayan desarrollado. Los puntos de contacto frecuentes pueden ayudar al equipo de DataOps a determinar si quedan brechas y si lo que se está implementando es útil.

3. Clasifique sus datos

Clasificar los datos con los que trabaja su organización implicará más que solo definirlos. Etiquetar subconjuntos con categorías es un comienzo, pero considere agregar a esto el papel que juegan los datos. Piense en la función de los datos, incluidos los diversos sistemas a través de los cuales fluyen.

Los datos de diferentes fuentes pueden terminar en diferentes lugares. Por ejemplo, es común usar tanto un almacén de datos como un lago de datos. Es importante saber qué datos se encuentran y dónde para que los científicos de datos y los consumidores de datos sepan dónde está la información más relevante.

Todos los empleados pueden comprender cómo se utilizan los datos en toda la organización utilizando un catálogo de datos que etiqueta y perfila los datos. Múltiples departamentos pueden entender cómo la forma en que se coloca un registro de contacto en un sistema afecta a todos. También pueden comenzar a manipular y utilizar esa información de una manera que sirva a toda la organización.

4. Aproveche la retroalimentación interfuncional

Para eliminar el uso de datos en silos, los equipos de DataOps pueden diseñar aplicaciones y procesos que incluyan comentarios continuos. Es común que un departamento identifique la necesidad de datos y luego encuentre una manera de obtenerlos de forma independiente. Sin embargo, las aplicaciones y los procesos de apoyo que fomentan el intercambio de esos datos pueden no ser una práctica estándar.

Encontrar formas de permitir que varios departamentos accedan y fusionen fuentes de información nuevas y existentes es una práctica comercial sólida. Su empresa también puede desarrollar un proceso para que DataOps recopile información que prediga los usos futuros de los datos. Un cambio de perspectiva puede mejorar la forma en que la empresa obtiene y analiza su información.

La colaboración y la comunicación entre equipos funcionales, incluidos DataOps, no terminan una vez que se implementan nuevos procesos y aplicaciones. DataOps necesita saber qué funciona y qué no. Otros empleados necesitan conocer posibles soluciones y cómo pueden contribuir sus conocimientos.

Es fundamental crear formas fáciles y oportunas para que la retroalimentación fluya entre los equipos. En algunos casos, esto puede implicar IA que recopile más información sobre cómo se utilizan los datos en toda la organización. Puede ir más allá del uso del seguimiento inteligente e incluir también encuestas periódicas y reuniones cara a cara periódicas.

Pensamientos finales

Al configurar su equipo de DataOps, el objetivo principal es estar al tanto de cómo fluye la información hacia y a través de su empresa. Esté dispuesto a adaptarse a las necesidades y objetivos de varios departamentos, no solo de un solo equipo.

Determine cómo encajan esas necesidades y objetivos en el panorama general y haga que los datos compartidos estén disponibles bajo demanda para todos los que los necesiten. El éxito empresarial depende de fomentar la colaboración continua que encuentre nuevas formas de mejorar el acceso a la información.