Operazioni sui dati per le aziende: i tuoi primi 4 passaggi

Le operazioni sui dati aiutano a coordinare gli sforzi di sviluppatori di dati, analisti e scienziati per ottenere il massimo dall'analisi. Conosciuto anche come DataOps, questa pratica aziendale essenziale riguarda principalmente la ricerca dei modi migliori per gestire e organizzare i dati.

DataOps lavora per identificare soluzioni e strumenti esatti che utilizzano le informazioni raccolte per risolvere i problemi. Sebbene le aziende possano accedere ai dati da più fonti e abbiano motivi legittimi per raccogliere tali informazioni, possono diventare disgiunte. DataOps cerca di affrontare questo problema promuovendo il lavoro di squadra e un'ulteriore concentrazione su pratiche operative, intelligenza artificiale e analisi avanzate.

Data Obs rende DataOps più efficace

L'introduzione di una metodologia di analisi avanzata e intelligente come l'osservabilità dei dati aiuta le organizzazioni a valutare e riconciliare la qualità dei dati una volta che sono stati raccolti. Data obs offre una visione olistica delle operazioni sui dati, della gestione dei dati e delle pipeline di dati. Va oltre l'avviso ai team di problemi a posteriori e può prevenire interruzioni, identificare la qualità dei dati in tutta l'azienda e fornire informazioni dettagliate sulle pipeline di dati.

Anche se DataOps è relativamente nuovo, il suo potenziale per guidare la crescita sta alla base della sua maggiore popolarità. Tuttavia, la "novità" di DataOps può creare incertezza su come implementarlo in un contesto specifico. Molti possono essere scoraggiati dalla necessità di avviare o perfezionare le pratiche relative ai dati per supportare il successo di DataOps.

Stai considerando un team DataOps? Ecco quattro passaggi per iniziare:

1. Costruisci la tua squadra

Prima di poter mettere in atto qualsiasi iniziativa DataOps, devi decidere chi la guiderà. A seconda della gerarchia o della struttura della tua azienda, puoi scegliere di assemblare un team da diverse aree funzionali. In genere, la maggior parte dei contributori proverrà da ruoli di analisi dei dati e ingegneria del software.

I team interfunzionali hanno il vantaggio di eliminare i silos e migliorare la collaborazione. Riunendo dipendenti con competenze diverse, è probabile che i tuoi sforzi DataOps siano più olistici. La funzione principale di DataOps è il raggiungimento degli obiettivi di business. I dipendenti che hanno familiarità con alcuni (o tutti) di questi possono dare un vantaggio al tuo team.

Tuttavia, può comunque essere utile definire quegli obiettivi per il team. Fai sapere loro quali obiettivi hanno la precedenza sugli altri. I dipendenti che hanno già familiarità con ciò che i loro reparti stanno cercando di realizzare possono fornire ulteriori approfondimenti. Tutti possono scoprire dove esistono le carenze esistenti nel flusso di dati e nei processi. Inoltre, il team può apprendere come gli obiettivi funzionali potrebbero adattarsi meglio agli obiettivi organizzativi.

Forse le vendite e il marketing stanno esaminando alcuni degli stessi dati. Entrambi i reparti sanno che c'è un problema di conversione. I dipendenti delle vendite hanno un sottoinsieme di informazioni che mostrano dove e perché i lead non stanno acquistando. Il marketing non vede questa attività e, di conseguenza, non è sicuro di come modificare i messaggi per generare più conversioni. Questo è un esempio di un silo di dati che un team interfunzionale può lavorare per risolvere.

2. Inizia lentamente

La creazione di un'iniziativa DataOps di successo non avverrà dall'oggi al domani. Una volta che gli obiettivi di business sono definiti e definiti in base alle priorità, è il momento di scomporli. Per ogni obiettivo, guarda i dati che la tua azienda sta raccogliendo. Le informazioni raccolte sono ciò di cui hai bisogno per raggiungere ciascuno dei tuoi obiettivi?

Un obiettivo comune è aumentare le conversioni. I dati provenienti da varie fonti fanno luce sul comportamento dei lead di vendita? Le informazioni provenienti da sondaggi, vendite, conversazioni, follow-up, monitoraggio del comportamento online e approfondimenti dovrebbero essere sincronizzate. I dati dei lead convertiti possono aiutare a integrare questo sforzo. Se ciò non accade all'interno di un flusso di lavoro o processo, ciò rappresenta una lacuna che il team dovrebbe risolvere.

Fa parte del processo anche il coinvolgimento di dipendenti esterni al team DataOps per sollecitare feedback sul flusso di dati. Possono fornire informazioni e approfondimenti che i membri del team potrebbero trascurare o di cui non sono a conoscenza. I dipendenti che utilizzeranno eventuali nuovi processi e strumenti possono anche fornire feedback una volta sviluppati. I punti di contatto frequenti possono aiutare il team di DataOps a determinare se permangono delle lacune e se ciò che viene messo in atto è utile.

3. Classifica i tuoi dati

Classificare i dati con cui lavora la tua organizzazione comporterà molto di più della semplice definizione. L'etichettatura dei sottoinsiemi con le categorie è un inizio, ma considera di aggiungere a questo il ruolo svolto dai dati. Pensa alla funzione dei dati, inclusi i vari sistemi attraverso i quali scorre.

I dati provenienti da fonti diverse possono finire in luoghi diversi. Ad esempio, è comune utilizzare sia un data warehouse che un data lake. È importante sapere quali dati si trovano e dove si trovano in modo che i data scientist e i consumatori di dati sappiano dove si trovano le informazioni più rilevanti.

Tutti i dipendenti possono comprendere come i dati vengono utilizzati nell'organizzazione utilizzando un catalogo di dati che tagga e profila i dati. Più reparti possono capire in che modo il modo in cui un record di contatto viene inserito in un sistema influisce su tutti. Possono anche iniziare a manipolare e utilizzare tali informazioni in un modo che serva l'intera organizzazione.

4. Sfrutta il feedback interfunzionale

Per eliminare l'uso in silos dei dati, i team di DataOps possono progettare app e processi che includono un feedback continuo. È comune per un dipartimento identificare la necessità di dati e quindi trovare un modo per ottenerli in modo indipendente. Tuttavia, le app e i processi di supporto che incoraggiano la condivisione di tali dati potrebbero non essere una pratica standard.

Trovare modi per consentire a vari dipartimenti di accedere e unire fonti di informazioni nuove ed esistenti è una solida pratica aziendale. La tua azienda può anche sviluppare un processo per DataOps per raccogliere feedback che predicono gli usi futuri dei dati. Un cambio di prospettiva può migliorare il modo in cui l'azienda ottiene e analizza le sue informazioni.

La collaborazione e la comunicazione tra i team funzionali, incluso DataOps, non si esauriscono con l'implementazione di nuovi processi e app. DataOps ha bisogno di sapere cosa funziona e cosa no. Gli altri dipendenti devono conoscere le potenziali soluzioni e il modo in cui le loro intuizioni possono contribuire.

È fondamentale creare in modo semplice e tempestivo il feedback tra i team. In alcuni casi, ciò può coinvolgere l'IA che raccoglie ulteriori informazioni su come i dati vengono utilizzati nell'organizzazione. Può andare oltre l'uso del monitoraggio intelligente e includere anche sondaggi periodici e regolari incontri faccia a faccia.

Pensieri finali

Quando crei il tuo team DataOps, l'obiettivo principale è rimanere aggiornato su come le informazioni fluiscono nella e attraverso la tua azienda. Sii disposto ad adattarti alle esigenze e agli obiettivi dei vari reparti, non solo a un singolo team.

Determina in che modo tali esigenze e obiettivi si adattano al quadro più ampio e rendi i dati condivisi disponibili su richiesta a tutti coloro che ne hanno bisogno. Il successo aziendale dipende dall'incoraggiare una collaborazione continua che trova nuovi modi per migliorare l'accesso alle informazioni.