Operasi Data untuk Bisnis: 4 Langkah Pertama Anda

Operasi data membantu mengoordinasikan upaya pengembang data, analis, dan ilmuwan untuk mendapatkan hasil maksimal dari analitik. Juga dikenal sebagai DataOps, praktik bisnis penting ini terutama tentang menemukan cara terbaik untuk mengelola dan mengatur data.

DataOps bekerja untuk mengidentifikasi solusi dan alat yang tepat yang menggunakan informasi yang dikumpulkan untuk memecahkan masalah. Sementara perusahaan dapat mengakses data dari berbagai sumber dan memiliki alasan yang sah untuk mengumpulkan informasi itu, itu bisa menjadi terputus-putus. DataOps berupaya mengatasi masalah itu dengan mendorong kerja tim dan konsentrasi tambahan pada praktik operasional, AI, dan analitik tingkat lanjut.

Data Obs Membuat DataOps Lebih Efektif

Memperkenalkan metodologi analitik yang cerdas dan canggih seperti observabilitas data membantu organisasi mengevaluasi dan merekonsiliasi kualitas data setelah dikumpulkan. Obs data menawarkan pandangan holistik ke dalam operasi data, manajemen data, dan jalur data. Ini lebih dari sekadar memberi tahu tim tentang masalah setelah kejadian, dan dapat mencegah pemadaman, mengidentifikasi kualitas data di seluruh perusahaan, dan memberikan wawasan tentang saluran data.

Meskipun DataOps relatif baru, potensinya untuk mendorong pertumbuhan terletak di balik peningkatan popularitasnya. Namun, "kebaruan" DataOps dapat menciptakan ketidakpastian tentang bagaimana menerapkannya dalam pengaturan tertentu. Banyak yang merasa gentar dengan kebutuhan untuk memulai atau menyempurnakan praktik data untuk mendukung keberhasilan DataOps.

Mempertimbangkan tim DataOps? Berikut adalah empat langkah untuk memulai:

1. Bangun Tim Anda

Sebelum Anda dapat menerapkan inisiatif DataOps, Anda perlu memutuskan siapa yang akan memimpinnya. Bergantung pada hierarki atau struktur perusahaan Anda, Anda dapat memilih untuk mengumpulkan tim dari area fungsional yang berbeda. Biasanya, sebagian besar kontributor akan berasal dari analitik data dan peran rekayasa perangkat lunak.

Tim lintas fungsi memiliki keuntungan menghilangkan silo dan meningkatkan kolaborasi. Dengan menyatukan karyawan dengan beragam keahlian, upaya DataOps Anda kemungkinan akan lebih holistik. Fungsi inti DataOps adalah untuk mencapai tujuan bisnis. Karyawan yang akrab dengan beberapa (atau semua) ini dapat memberi tim Anda kekuatan.

Namun, tetap dapat membantu untuk menentukan tujuan tersebut untuk tim. Biarkan mereka tahu tujuan mana yang lebih diutamakan daripada yang lain. Karyawan yang sudah terbiasa dengan apa yang coba dicapai oleh departemen mereka dapat memberikan wawasan tambahan. Setiap orang dapat mempelajari di mana kekurangan yang ada dalam aliran data dan proses ada. Plus, tim dapat mempelajari bagaimana tujuan fungsional dapat lebih sesuai dengan tujuan organisasi.

Mungkin penjualan dan pemasaran melihat beberapa data yang sama. Kedua departemen tahu ada masalah konversi. Karyawan penjualan memiliki subkumpulan informasi yang menunjukkan di mana dan mengapa prospek tidak membeli. Pemasaran tidak melihat aktivitas ini dan, akibatnya, tidak yakin bagaimana mengubah pesan untuk menghasilkan lebih banyak konversi. Ini adalah salah satu contoh silo data yang dapat diselesaikan oleh tim lintas fungsi.

2. Mulai Perlahan

Membangun inisiatif DataOps yang sukses tidak akan terjadi dalam semalam. Setelah tujuan bisnis berada di tempat dan diprioritaskan, inilah saatnya untuk memecahnya. Untuk setiap sasaran, lihat data yang dikumpulkan perusahaan Anda. Apakah informasi yang dikumpulkan adalah yang Anda butuhkan untuk mencapai setiap tujuan Anda?

Salah satu tujuan umum adalah untuk meningkatkan konversi. Apakah data yang datang dari berbagai sumber menyoroti perilaku prospek penjualan? Informasi dari survei, penjualan, percakapan, tindak lanjut, pelacakan perilaku online, dan wawasan harus disinkronkan. Data dari prospek yang dikonversi dapat membantu melengkapi upaya ini. Jika itu tidak terjadi dalam alur kerja atau proses, ini menunjukkan celah yang harus diselesaikan oleh tim.

Melibatkan karyawan dari luar tim DataOps untuk mengumpulkan umpan balik tentang aliran data juga merupakan bagian dari proses. Mereka dapat memberikan informasi dan wawasan yang mungkin diabaikan atau tidak disadari oleh orang-orang di tim. Karyawan yang akan menggunakan proses dan alat baru juga dapat memberikan umpan balik setelah dikembangkan. Kontak yang sering dapat membantu tim DataOps menentukan apakah kesenjangan masih ada dan apakah yang diterapkan berguna.

3. Klasifikasikan Data Anda

Mengklasifikasikan data yang digunakan organisasi Anda akan melibatkan lebih dari sekadar mendefinisikannya. Memberi label subset dengan kategori adalah permulaan, tetapi pertimbangkan untuk menambahkan peran yang dimainkan data ini. Pikirkan tentang fungsi data, termasuk berbagai sistem yang dilaluinya.

Data dari sumber yang berbeda dapat berakhir di tempat yang berbeda. Misalnya, biasanya menggunakan data warehouse dan data lake. Penting untuk mengetahui data apa yang berada di mana sehingga ilmuwan data dan konsumen data tahu di mana informasi yang paling relevan.

Semua karyawan dapat memahami bagaimana data digunakan di seluruh organisasi dengan memanfaatkan katalog data yang menandai dan membuat profil data. Beberapa departemen dapat memahami bagaimana cara catatan kontak dimasukkan ke dalam satu sistem berdampak pada semua orang. Mereka juga dapat mulai memanipulasi dan menggunakan informasi itu dengan cara yang bermanfaat bagi seluruh organisasi.

4. Memanfaatkan Umpan Balik Lintas Fungsional

Untuk menghilangkan penggunaan data secara diam-diam, tim DataOps dapat merancang aplikasi dan proses yang menyertakan umpan balik berkelanjutan. Sudah umum bagi satu departemen untuk mengidentifikasi kebutuhan akan data dan kemudian mencari cara untuk mendapatkannya secara mandiri. Namun, aplikasi dan proses pendukung yang mendorong berbagi data tersebut mungkin bukan praktik standar.

Menemukan cara untuk memungkinkan berbagai departemen mengakses dan menggabungkan sumber informasi baru dan yang sudah ada adalah praktik bisnis yang solid. Perusahaan Anda juga dapat mengembangkan proses DataOps untuk mengumpulkan umpan balik yang memprediksi penggunaan data di masa mendatang. Pergeseran perspektif dapat meningkatkan cara perusahaan memperoleh dan menganalisis informasinya.

Kolaborasi dan komunikasi antara tim fungsional, termasuk DataOps, tidak berakhir begitu proses dan aplikasi baru diluncurkan. DataOps perlu tahu apa yang berfungsi dan apa yang tidak. Karyawan lain perlu tahu tentang solusi potensial dan bagaimana wawasan mereka dapat berkontribusi.

Membangun dengan cara yang mudah dan tepat waktu agar umpan balik mengalir antar tim sangat penting. Dalam beberapa kasus, ini mungkin melibatkan AI yang mengumpulkan informasi lebih lanjut tentang bagaimana data digunakan di seluruh organisasi. Ini mungkin melampaui penggunaan pelacakan cerdas dan mencakup survei berkala dan pertemuan tatap muka secara teratur juga.

Pikiran Akhir

Saat menyiapkan tim DataOps Anda, tujuan utamanya adalah untuk tetap mengetahui bagaimana informasi mengalir ke dan melalui perusahaan Anda. Bersedia menyesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan berbagai departemen, bukan hanya satu tim.

Tentukan bagaimana kebutuhan dan tujuan tersebut sesuai dengan gambaran yang lebih besar dan buat data bersama tersedia sesuai permintaan untuk semua orang yang membutuhkannya. Keberhasilan bisnis bergantung pada mendorong kolaborasi berkelanjutan yang menemukan cara baru untuk meningkatkan akses ke informasi.