기업을 위한 데이터 운영: 첫 4단계

데이터 운영은 분석을 최대한 활용하기 위해 데이터 개발자, 분석가 및 과학자의 노력을 조정하는 데 도움이 됩니다. DataOps라고도 하는 이 필수 비즈니스 관행은 주로 데이터를 관리하고 구성하는 최선의 방법을 찾는 것입니다.

DataOps는 수집된 정보를 사용하여 문제를 해결하는 정확한 솔루션과 도구를 식별하기 위해 노력합니다. 회사는 여러 소스에서 데이터에 액세스할 수 있고 해당 정보를 수집할 정당한 이유가 있지만 분리될 수 있습니다. DataOps는 팀워크를 촉진하고 운영 관행, AI 및 고급 분석에 대한 추가적인 집중을 통해 이러한 문제를 해결하고자 합니다.

Data Obs는 DataOps를 더욱 효과적으로 만듭니다.

데이터 관찰 가능성과 같은 지능적인 고급 분석 방법론을 도입하면 조직이 데이터 품질을 수집한 후 평가하고 조정하는 데 도움이 됩니다. Data obs는 데이터 작업, 데이터 관리 및 데이터 파이프라인에 대한 전체적인 보기를 제공합니다. 이는 사실 이후에 문제에 대해 팀에 경고하는 것 이상으로 중단을 방지하고 회사 전체의 데이터 품질을 식별하며 데이터 파이프라인에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

DataOps는 비교적 새롭지만 성장을 주도할 수 있는 잠재력은 인기가 높아진 뒤에 있습니다. 그러나 DataOps의 "새로움"은 특정 설정에서 이를 구현하는 방법에 대한 불확실성을 유발할 수 있습니다. DataOps의 성공을 지원하기 위해 데이터 관행을 시작하거나 개선해야 하는 필요성 때문에 많은 사람들이 겁을 먹을 수 있습니다.

DataOps 팀을 고려 중이신가요? 시작하기 위한 4단계는 다음과 같습니다.

1. 팀 구성

DataOps 이니셔티브를 실행하기 전에 누가 주도할지 결정해야 합니다. 회사의 계층 구조 또는 구조에 따라 다양한 기능 영역에서 팀을 구성하도록 선택할 수 있습니다. 일반적으로 기여자의 대부분은 데이터 분석 및 소프트웨어 엔지니어링 역할에서 나옵니다.

교차 기능 팀은 사일로를 제거하고 협업을 개선할 수 있는 이점이 있습니다. 다양한 전문 지식을 갖춘 직원을 한데 모아 DataOps 노력을 보다 총체적으로 수행할 수 있습니다. DataOps의 핵심 기능은 비즈니스 목표를 달성하는 것입니다. 이들 중 일부(또는 전부)에 익숙한 직원은 팀에 도움을 줄 수 있습니다.

그러나 팀을 위해 이러한 목표를 정의하는 것은 여전히 ​​도움이 될 수 있습니다. 어떤 목표가 다른 목표보다 우선하는지 알려주십시오. 부서에서 달성하려는 목표를 이미 잘 알고 있는 직원은 추가 통찰력을 제공할 수 있습니다. 누구나 데이터 흐름 및 프로세스의 기존 결함이 어디에 존재하는지 알 수 있습니다. 또한 팀은 기능적 목표가 조직 목표에 더 잘 맞는 방법을 배울 수 있습니다.

영업 및 마케팅 부서에서 동일한 데이터를 보고 있는지도 모릅니다. 두 부서 모두 변환 문제가 있음을 알고 있습니다. 영업 직원은 리드가 구매하지 않는 위치와 이유를 보여주는 정보의 하위 집합을 가지고 있습니다. 마케팅에서는 이 활동을 보지 못하므로 더 많은 전환을 유도하기 위해 메시징을 조정하는 방법을 모릅니다. 이것은 다기능 팀이 해결하기 위해 작업할 수 있는 데이터 사일로의 한 예입니다.

2. 천천히 시작하라

성공적인 DataOps 이니셔티브 구축은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 비즈니스 목표가 설정되고 우선 순위가 지정되면 이를 세분화해야 합니다. 각 목표에 대해 회사에서 수집하는 데이터를 살펴보십시오. 수집된 정보가 각 목표를 달성하는 데 필요한 정보입니까?

한 가지 일반적인 목표는 전환율을 높이는 것입니다. 다양한 소스에서 들어오는 데이터가 영업 리드의 행동을 조명하고 있습니까? 설문 조사, 판매, 대화, 후속 조치, 온라인 행동 추적 및 통찰력의 정보를 동기화해야 합니다. 전환된 리드의 데이터는 이러한 노력을 보완하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것이 워크플로나 프로세스 내에서 발생하지 않는 경우 팀이 해결해야 하는 격차를 나타냅니다.

DataOps 팀 외부의 직원을 참여시켜 데이터 흐름에 대한 피드백을 요청하는 것도 프로세스의 일부입니다. 그들은 팀의 사람들이 간과하거나 알지 못하는 정보와 통찰력을 제공할 수 있습니다. 새로운 프로세스와 도구를 사용할 직원도 일단 개발되면 피드백을 제공할 수 있습니다. 빈번한 연락 창구는 DataOps 팀이 격차가 남아 있는지 여부와 현재 시행 중인 것이 유용한지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 데이터 분류

조직에서 사용하는 데이터를 분류하는 데는 단순히 정의하는 것 이상이 포함됩니다. 범주로 하위 집합에 레이블을 지정하는 것은 시작이지만 여기에 데이터가 수행하는 역할을 추가하는 것이 좋습니다. 데이터가 흐르는 다양한 시스템을 포함하여 데이터의 기능에 대해 생각해 보십시오.

다른 소스의 데이터가 다른 위치에 있을 수 있습니다. 예를 들어 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크를 모두 사용하는 것이 일반적입니다. 데이터 과학자와 데이터 소비자가 가장 관련성이 높은 정보가 어디에 있는지 알 수 있도록 어떤 데이터가 어디에 있는지 아는 것이 중요합니다.

모든 직원은 데이터에 태그를 지정하고 프로파일링하는 데이터 카탈로그를 활용하여 조직 전체에서 데이터가 사용되는 방식을 이해할 수 있습니다. 여러 부서에서 연락처 레코드를 하나의 시스템에 넣는 방식이 모든 사람에게 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 그들은 또한 전체 조직에 도움이 되는 방식으로 해당 정보를 조작하고 사용할 수 있습니다.

4. 기능 간 피드백 활용

데이터의 사일로화된 사용을 제거하기 위해 DataOps 팀은 지속적인 피드백을 포함하는 앱과 프로세스를 설계할 수 있습니다. 한 부서에서 데이터의 필요성을 식별한 다음 독립적으로 얻을 수 있는 방법을 찾는 것이 일반적입니다. 그러나 해당 데이터의 공유를 권장하는 지원 앱 및 프로세스는 표준 관행이 아닐 수 있습니다.

다양한 부서에서 새로운 정보 소스와 기존 정보 소스에 액세스하고 이를 병합할 수 있는 방법을 찾는 것은 확실한 비즈니스 관행입니다. 회사는 또한 DataOps가 향후 데이터 사용을 예측하는 피드백을 수집하는 프로세스를 개발할 수 있습니다. 관점의 변화는 회사가 정보를 얻고 분석하는 방법을 개선할 수 있습니다.

DataOps를 포함한 기능 팀 간의 협업 및 커뮤니케이션은 새로운 프로세스와 앱이 출시된 후에도 끝나지 않습니다. DataOps는 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 알아야 합니다. 다른 직원은 잠재적 솔루션과 자신의 통찰력이 기여할 수 있는 방법에 대해 알아야 합니다.

팀 간에 피드백이 흐를 수 있도록 쉽고 시기적절한 방식으로 구축하는 것이 중요합니다. 어떤 경우에는 조직 전체에서 데이터가 사용되는 방식에 대한 추가 정보를 컴파일하는 AI가 포함될 수 있습니다. 지능형 추적 사용을 넘어 정기 설문조사와 정기적인 대면 회의도 포함될 수 있습니다.

마지막 생각들

DataOps 팀을 구성할 때 주요 목표는 정보가 회사에 어떻게 유입되는지 파악하는 것입니다. 한 팀이 아닌 다양한 부서의 요구와 목표에 기꺼이 적응하십시오.

이러한 요구 사항과 목표가 더 큰 그림에 어떻게 부합하는지 결정하고 필요에 따라 공유 데이터를 필요로 하는 모든 사람이 사용할 수 있도록 합니다. 비즈니스 성공은 정보에 대한 액세스를 개선할 수 있는 새로운 방법을 찾는 지속적인 협업을 장려하는 데 달려 있습니다.