Opérations de données pour les entreprises : vos 4 premières étapes

Les opérations de données aident à coordonner les efforts des développeurs de données, des analystes et des scientifiques pour tirer le meilleur parti de l'analyse. Également connue sous le nom de DataOps, cette pratique commerciale essentielle consiste principalement à trouver les meilleurs moyens de gérer et d'organiser les données.

DataOps s'efforce d'identifier des solutions et des outils exacts qui utilisent les informations collectées pour résoudre les problèmes. Bien que les entreprises puissent accéder aux données de plusieurs sources et avoir des raisons légitimes de collecter ces informations, elles peuvent devenir décousues. DataOps cherche à résoudre ce problème en favorisant le travail d'équipe et une concentration supplémentaire sur les pratiques opérationnelles, l'IA et l'analyse avancée.

Data Obs rend les DataOps plus efficaces

L'introduction d'une méthodologie d'analyse intelligente et avancée telle que l'observabilité des données aide les organisations à évaluer et à concilier la qualité des données une fois qu'elles ont été collectées. Data obs offre une vue globale des opérations de données, de la gestion des données et des pipelines de données. Cela va au-delà de l'alerte des équipes sur les problèmes après coup, et peut prévenir les pannes, identifier la qualité des données dans toute l'entreprise et donner un aperçu des pipelines de données.

Même si DataOps est relativement nouveau, son potentiel de croissance est à l'origine de sa popularité croissante. Cependant, la « nouveauté » de DataOps peut créer une incertitude quant à la manière de l'implémenter dans un contexte spécifique. Beaucoup peuvent être intimidés par le besoin d'initier ou d'affiner des pratiques de données pour soutenir le succès de DataOps.

Vous envisagez une équipe DataOps ? Voici quatre étapes pour commencer :

1. Constituez votre équipe

Avant de pouvoir mettre en place une initiative DataOps, vous devez décider qui va la diriger. Selon la hiérarchie ou la structure de votre entreprise, vous pouvez choisir de constituer une équipe de différents domaines fonctionnels. En règle générale, la plupart des contributeurs proviendront de rôles d'analyse de données et d'ingénierie logicielle.

Les équipes interfonctionnelles ont l'avantage d'éliminer les silos et d'améliorer la collaboration. En réunissant des employés aux expertises variées, vos efforts DataOps seront probablement plus holistiques. La fonction principale de DataOps est d'atteindre les objectifs commerciaux. Les employés qui connaissent certains (ou tous) d'entre eux peuvent donner un coup de pouce à votre équipe.

Cependant, il peut toujours être utile de définir ces objectifs pour l'équipe. Faites-leur savoir quels objectifs priment sur les autres. Les employés déjà familiarisés avec ce que leurs départements essaient d'accomplir peuvent fournir des informations supplémentaires. Tout le monde peut savoir où se trouvent les lacunes existantes dans le flux de données et les processus. De plus, l'équipe peut apprendre comment les objectifs fonctionnels pourraient mieux s'intégrer aux objectifs organisationnels.

Peut-être que les ventes et le marketing examinent certaines des mêmes données. Les deux ministères savent qu'il y a un problème de conversion. Les commerciaux disposent d'un sous-ensemble d'informations indiquant où et pourquoi les prospects n'achètent pas. Le marketing ne voit pas cette activité et, par conséquent, ne sait pas comment modifier la messagerie pour générer davantage de conversions. Il s'agit d'un exemple de silo de données qu'une équipe interfonctionnelle peut s'efforcer de résoudre.

2. Commencez lentement

Construire une initiative DataOps réussie ne se fera pas du jour au lendemain. Une fois les objectifs commerciaux en place et hiérarchisés, il est temps de les décomposer. Pour chaque objectif, examinez les données que votre entreprise collecte. Les informations collectées sont-elles ce dont vous avez besoin pour atteindre chacun de vos objectifs ?

Un objectif commun est d'augmenter les conversions. Les données provenant de diverses sources éclairent-elles le comportement des prospects ? Les informations provenant des enquêtes, des ventes, des conversations, des suivis, du suivi comportemental en ligne et des informations doivent être synchronisées. Les données des prospects convertis peuvent aider à compléter cet effort. Si cela ne se produit pas dans un flux de travail ou un processus, cela représente une lacune que l'équipe doit résoudre.

Impliquer des employés extérieurs à l'équipe DataOps pour solliciter des commentaires sur le flux de données fait également partie du processus. Ils peuvent fournir des informations et des idées que les membres de l'équipe peuvent ignorer ou ignorer. Les employés qui utiliseront les nouveaux processus et outils peuvent également fournir des commentaires une fois qu'ils sont développés. Des points de contact fréquents peuvent aider l'équipe DataOps à déterminer s'il reste des lacunes et si ce qui est mis en place est utile.

3. Classifiez vos données

La classification des données avec lesquelles votre organisation travaille implique plus que de simplement les définir. L'étiquetage des sous-ensembles avec des catégories est un début, mais pensez à ajouter à cela le rôle que jouent les données. Pensez à la fonction des données, y compris les différents systèmes par lesquels elles circulent.

Les données provenant de différentes sources peuvent se retrouver à différents endroits. Par exemple, il est courant d'utiliser à la fois un entrepôt de données et un lac de données. Il est important de savoir où se trouvent les données afin que les scientifiques et les consommateurs de données sachent où se trouvent les informations les plus pertinentes.

Tous les employés peuvent comprendre comment les données sont utilisées dans l'ensemble de l'organisation en utilisant un catalogue de données qui balise et profile les données. Plusieurs services peuvent comprendre comment la façon dont un enregistrement de contact est placé dans un système affecte tout le monde. Ils peuvent également commencer à manipuler et à utiliser ces informations d'une manière qui sert l'ensemble de l'organisation.

4. Tirez parti des commentaires interfonctionnels

Pour éliminer l'utilisation cloisonnée des données, les équipes DataOps peuvent concevoir des applications et des processus qui incluent une rétroaction continue. Il est courant qu'un service identifie un besoin de données, puis trouve un moyen de les obtenir de manière indépendante. Cependant, les applications et processus de soutien qui encouragent le partage de ces données peuvent ne pas être une pratique courante.

Trouver des moyens de permettre à divers départements d'accéder à des sources d'informations nouvelles et existantes et de les fusionner est une pratique commerciale solide. Votre entreprise peut également développer un processus pour DataOps afin de recueillir des commentaires qui prédisent les utilisations futures des données. Un changement de perspective peut améliorer la façon dont l'entreprise obtient et analyse ses informations.

La collaboration et la communication entre les équipes fonctionnelles, y compris DataOps, ne s'arrêtent pas une fois que de nouveaux processus et applications sont déployés. DataOps doit savoir ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les autres employés doivent connaître les solutions potentielles et comment leurs idées peuvent contribuer.

Il est essentiel de créer des moyens simples et opportuns pour que les commentaires circulent entre les équipes. Dans certains cas, cela peut impliquer une IA qui compile des informations supplémentaires sur la manière dont les données sont utilisées dans l'ensemble de l'organisation. Cela peut aller au-delà de l'utilisation du suivi intelligent et inclure également des enquêtes périodiques et des réunions en face à face régulières.

Dernières pensées

Lors de la mise en place de votre équipe DataOps, l'objectif principal est de rester au courant de la façon dont les informations circulent dans et à travers votre entreprise. Soyez prêt à vous adapter aux besoins et aux objectifs de divers départements, et pas seulement d'une seule équipe.

Déterminez comment ces besoins et objectifs s'intègrent dans l'ensemble et mettez les données partagées à la disposition de tous ceux qui en ont besoin. Le succès des entreprises dépend de l'encouragement d'une collaboration continue qui trouve de nouvelles façons d'améliorer l'accès à l'information.