Operacje na danych dla firm: Twoje pierwsze 4 kroki

Operacje na danych pomagają koordynować wysiłki programistów, analityków i naukowców w celu maksymalnego wykorzystania narzędzi analitycznych. Ta podstawowa praktyka biznesowa, znana również jako DataOps, polega przede wszystkim na znalezieniu najlepszych sposobów zarządzania danymi i ich organizowania.

DataOps pracuje nad identyfikacją dokładnych rozwiązań i narzędzi, które wykorzystują zebrane informacje do rozwiązywania problemów. Chociaż firmy mogą uzyskiwać dostęp do danych z wielu źródeł i mają uzasadnione powody, aby gromadzić te informacje, mogą one stać się niespójne. DataOps stara się rozwiązać ten problem, wspierając pracę zespołową i dodatkową koncentrację na praktykach operacyjnych, sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityce.

Data Obs sprawia, że ​​DataOps jest bardziej efektywne

Wprowadzenie inteligentnej, zaawansowanej metodologii analitycznej, takiej jak możliwość obserwacji danych, pomaga organizacjom oceniać i uzgadniać jakość danych po ich zebraniu. Data obs oferuje całościowy wgląd w operacje na danych, zarządzanie danymi i potoki danych. Wykracza poza powiadamianie zespołów o problemach po fakcie i może zapobiegać przestojom, identyfikować jakość danych w firmie i zapewniać wgląd w potoki danych.

Mimo że DataOps jest stosunkowo nowy, jego potencjał do napędzania wzrostu kryje się za jego zwiększoną popularnością. Jednak „nowość” DataOps może powodować niepewność co do tego, jak wdrożyć go w określonym otoczeniu. Wielu może być zniechęconych potrzebą zainicjowania lub udoskonalenia praktyk dotyczących danych w celu wsparcia sukcesu DataOps.

Rozważasz zespół DataOps? Oto cztery kroki na początek:

1. Zbuduj swój zespół

Zanim zaczniesz realizować jakąkolwiek inicjatywę DataOps, musisz zdecydować, kto ją poprowadzi. W zależności od hierarchii lub struktury Twojej firmy, możesz zdecydować się na zebranie zespołu z różnych obszarów funkcjonalnych. Zazwyczaj większość współtwórców wywodzi się z ról związanych z analityką danych i inżynierią oprogramowania.

Wielofunkcyjne zespoły mają tę zaletę, że eliminują silosy i poprawiają współpracę. Dzięki połączeniu pracowników o zróżnicowanej wiedzy specjalistycznej, Twoje wysiłki związane z DataOps będą prawdopodobnie bardziej holistyczne. Podstawową funkcją DataOps jest osiąganie celów biznesowych. Pracownicy, którzy znają niektóre (lub wszystkie) z nich, mogą pomóc Twojemu zespołowi.

Jednak nadal może być pomocne zdefiniowanie tych celów dla zespołu. Niech wiedzą, które cele mają pierwszeństwo przed innymi. Pracownicy zaznajomieni już z tym, co ich działy starają się osiągnąć, mogą dostarczyć dodatkowych informacji. Każdy może dowiedzieć się, gdzie istnieją braki w przepływie danych i procesach. Ponadto zespół może dowiedzieć się, w jaki sposób cele funkcjonalne mogą lepiej pasować do celów organizacyjnych.

Być może sprzedaż i marketing patrzą na niektóre z tych samych danych. Oba wydziały wiedzą, że istnieje problem z konwersją. Pracownicy sprzedaży mają podzbiór informacji, które pokazują, gdzie i dlaczego potencjalni klienci nie kupują. Marketing nie widzi tej aktywności i w rezultacie nie jest pewien, jak poprawić przekaz, aby prowadzić do większej liczby konwersji. To jeden z przykładów silosu danych, nad rozwiązaniem którego może pracować zespół wielofunkcyjny.

2. Zacznij powoli

Zbudowanie udanej inicjatywy DataOps nie nastąpi z dnia na dzień. Po ustaleniu celów biznesowych i ustaleniu ich priorytetów nadszedł czas, aby je rozbić. Dla każdego celu spójrz na dane, które gromadzi Twoja firma. Czy zebrane informacje są tym, czego potrzebujesz, aby osiągnąć każdy z Twoich celów?

Jednym ze wspólnych celów jest zwiększenie konwersji. Czy dane napływające z różnych źródeł rzucają światło na zachowanie leadów sprzedażowych? Informacje z ankiet, sprzedaży, rozmów, obserwacji, śledzenia zachowań online i spostrzeżeń powinny być synchronizowane. Dane z przekonwertowanych leadów mogą pomóc w uzupełnieniu tego wysiłku. Jeśli tak się nie dzieje w ramach przepływu pracy lub procesu, oznacza to lukę, którą zespół powinien rozwiązać.

Częścią tego procesu jest również angażowanie pracowników spoza zespołu DataOps w celu uzyskania informacji zwrotnej na temat przepływu danych. Mogą dostarczać informacji i spostrzeżeń, które członkowie zespołu mogą przeoczyć lub być nieświadomi. Pracownicy, którzy będą korzystać z nowych procesów i narzędzi, mogą również przekazywać informacje zwrotne po ich opracowaniu. Częste punkty kontaktowe mogą pomóc zespołowi DataOps określić, czy istnieją luki i czy to, co zostało wprowadzone, jest przydatne.

3. Sklasyfikuj swoje dane

Klasyfikowanie danych, z którymi pracuje Twoja organizacja, będzie wymagało czegoś więcej niż tylko ich zdefiniowania. Etykietowanie podzbiorów kategoriami to początek, ale rozważ dodanie do tego roli, jaką odgrywają dane. Pomyśl o funkcji danych, w tym o różnych systemach, przez które przepływają.

Dane z różnych źródeł mogą trafić w różne miejsca. Na przykład często używa się zarówno hurtowni danych, jak i jeziora danych. Ważne jest, aby wiedzieć, gdzie znajdują się dane, aby naukowcy danych i konsumenci danych wiedzieli, gdzie znajdują się najistotniejsze informacje.

Wszyscy pracownicy mogą zrozumieć, w jaki sposób dane są wykorzystywane w całej organizacji, korzystając z katalogu danych, który oznacza i profiluje dane. Wiele działów może zrozumieć, w jaki sposób sposób umieszczenia rekordu kontaktu w jednym systemie wpływa na wszystkich. Mogą również zacząć manipulować i wykorzystywać te informacje w sposób, który służy całej organizacji.

4. Wykorzystaj międzyfunkcjonalną informację zwrotną

Aby wyeliminować silosowe wykorzystanie danych, zespoły DataOps mogą projektować aplikacje i procesy, które obejmują ciągłe informacje zwrotne. Często zdarza się, że jeden dział identyfikuje zapotrzebowanie na dane, a następnie wymyśla sposób, aby je uzyskać niezależnie. Jednak pomocnicze aplikacje i procesy, które zachęcają do udostępniania tych danych, mogą nie być standardową praktyką.

Znalezienie sposobów na umożliwienie różnym działom dostępu i łączenie nowych i istniejących źródeł informacji to solidna praktyka biznesowa. Twoja firma może również opracować proces DataOps, aby zebrać informacje zwrotne, które przewidują przyszłe wykorzystanie danych. Zmiana perspektywy może poprawić sposób, w jaki firma pozyskuje i analizuje informacje.

Współpraca i komunikacja między zespołami funkcjonalnymi, w tym DataOps, nie kończą się wraz z wprowadzeniem nowych procesów i aplikacji. DataOps musi wiedzieć, co działa, a co nie. Inni pracownicy muszą wiedzieć o potencjalnych rozwiązaniach i o tym, jak ich spostrzeżenia mogą się przyczynić.

Tworzenie w łatwy i szybki sposób informacji zwrotnych między zespołami ma kluczowe znaczenie. W niektórych przypadkach może to obejmować sztuczną inteligencję, która zbiera dalsze informacje o tym, jak dane są wykorzystywane w organizacji. Może wykraczać poza wykorzystanie inteligentnego śledzenia i obejmować również okresowe ankiety i regularne spotkania twarzą w twarz.

Końcowe przemyślenia

Podczas konfigurowania zespołu DataOps głównym celem jest kontrolowanie przepływu informacji do firmy i przez nią. Chętnie dopasowuj się do potrzeb i celów różnych działów, a nie tylko jednego zespołu.

Określ, w jaki sposób te potrzeby i cele pasują do szerszego obrazu, i udostępnij udostępnione dane na żądanie wszystkim, którzy ich potrzebują. Sukces biznesowy zależy od zachęcania do ciągłej współpracy, która znajduje nowe sposoby na poprawę dostępu do informacji.