Operações de dados para empresas: seus primeiros 4 passos

As operações de dados ajudam a coordenar os esforços de desenvolvedores de dados, analistas e cientistas para aproveitar ao máximo a análise. Também conhecida como DataOps, essa prática comercial essencial trata principalmente de encontrar as melhores maneiras de gerenciar e organizar dados.

Os DataOps trabalham para identificar soluções e ferramentas exatas que usam as informações coletadas para resolver problemas. Embora as empresas possam acessar dados de várias fontes e tenham motivos legítimos para coletar essas informações, elas podem se tornar desconexas. O DataOps procura resolver esse problema promovendo o trabalho em equipe e a concentração adicional em práticas operacionais, IA e análises avançadas.

Data Obs torna o DataOps mais eficaz

A introdução de uma metodologia de análise avançada e inteligente, como a observabilidade de dados, ajuda as organizações a avaliar e reconciliar a qualidade dos dados depois de coletados. Data obs oferece uma visão holística das operações de dados, gerenciamento de dados e pipelines de dados. Ele vai além de alertar as equipes sobre problemas após o fato e pode evitar interrupções, identificar a qualidade dos dados em toda a empresa e fornecer informações sobre pipelines de dados.

Embora o DataOps seja relativamente novo, seu potencial para impulsionar o crescimento está por trás de sua crescente popularidade. No entanto, a “novidade” do DataOps pode criar incerteza sobre como implementá-lo em um cenário específico. Muitos podem ser intimidados pela necessidade de iniciar ou refinar práticas de dados para dar suporte ao sucesso do DataOps.

Considerando uma equipe de DataOps? Aqui estão quatro passos para começar:

1. Construa sua equipe

Antes de implementar qualquer iniciativa de DataOps, você precisa decidir quem vai liderá-la. Dependendo da hierarquia ou estrutura da sua empresa, você pode optar por montar uma equipe de diferentes áreas funcionais. Normalmente, a maioria dos colaboradores virá de funções de análise de dados e engenharia de software.

Equipes multifuncionais têm a vantagem de eliminar silos e melhorar a colaboração. Ao reunir funcionários com experiência variada, seus esforços de DataOps provavelmente serão mais holísticos. A função principal do DataOps é atingir os objetivos de negócios. Os funcionários que estão familiarizados com alguns (ou todos) deles podem dar uma vantagem à sua equipe.

No entanto, ainda pode ser útil definir esses objetivos para a equipe. Deixe-os saber quais objetivos têm precedência sobre os outros. Os funcionários já familiarizados com o que seus departamentos estão tentando realizar podem fornecer informações adicionais. Todos podem aprender onde existem deficiências existentes no fluxo de dados e nos processos. Além disso, a equipe pode aprender como os objetivos funcionais podem se encaixar melhor nas metas organizacionais.

Talvez vendas e marketing estejam analisando alguns dos mesmos dados. Ambos os departamentos sabem que há um problema de conversão. Os funcionários de vendas têm um subconjunto de informações que mostra onde e por que os leads não estão comprando. O marketing não vê essa atividade e, como resultado, não sabe ao certo como ajustar as mensagens para gerar mais conversões. Este é um exemplo de um silo de dados que uma equipe multifuncional pode trabalhar para resolver.

2. Comece devagar

Construir uma iniciativa DataOps bem-sucedida não acontecerá da noite para o dia. Uma vez que os objetivos de negócios estejam estabelecidos e priorizados, é hora de dividi-los. Para cada objetivo, observe os dados que sua empresa está coletando. As informações coletadas são o que você precisa para alcançar cada um de seus objetivos?

Um objetivo comum é aumentar as conversões. Os dados provenientes de várias fontes estão lançando luz sobre o comportamento dos leads de vendas? As informações de pesquisas, vendas, conversas, acompanhamentos, rastreamento comportamental online e insights devem ser sincronizadas. Os dados de leads convertidos podem ajudar a complementar esse esforço. Se isso não estiver acontecendo em um fluxo de trabalho ou processo, isso representa uma lacuna que a equipe deve resolver.

Envolver funcionários de fora da equipe de DataOps para solicitar feedback sobre o fluxo de dados também faz parte do processo. Eles podem fornecer informações e insights que os membros da equipe podem ignorar ou desconhecer. Os funcionários que usarão quaisquer novos processos e ferramentas também podem fornecer feedback assim que forem desenvolvidos. Pontos de contato frequentes podem ajudar a equipe de DataOps a determinar se as lacunas permanecem e se o que está sendo implementado é útil.

3. Classifique seus dados

Classificar os dados com os quais sua organização trabalha envolverá mais do que apenas defini-los. Rotular subconjuntos com categorias é um começo, mas considere adicionar a isso a função que os dados desempenham. Pense na função dos dados, incluindo os vários sistemas pelos quais eles fluem.

Dados de diferentes fontes podem acabar em lugares diferentes. Por exemplo, é comum usar um data warehouse e um data lake. É importante saber quais dados estão localizados onde para que os cientistas de dados e os consumidores de dados saibam onde estão as informações mais relevantes.

Todos os funcionários podem entender como os dados são usados ​​em toda a organização, utilizando um catálogo de dados que marca e cria perfis de dados. Vários departamentos podem entender como a maneira como um registro de contato é colocado em um sistema afeta a todos. Eles também podem começar a manipular e usar essas informações de uma maneira que sirva a toda a organização.

4. Aproveite o feedback multifuncional

Para eliminar o uso de dados em silos, as equipes de DataOps podem projetar aplicativos e processos que incluem feedback contínuo. É comum que um departamento identifique uma necessidade de dados e, em seguida, descubra uma maneira de obtê-los de forma independente. No entanto, aplicativos e processos de suporte que incentivam o compartilhamento desses dados podem não ser uma prática padrão.

Encontrar maneiras de permitir que vários departamentos acessem e combinem fontes de informação novas e existentes é uma prática empresarial sólida. Sua empresa também pode desenvolver um processo para DataOps para coletar feedback que preveja os usos futuros dos dados. Uma mudança de perspectiva pode melhorar a forma como a empresa obtém e analisa suas informações.

A colaboração e a comunicação entre equipes funcionais, incluindo DataOps, não terminam quando novos processos e aplicativos são lançados. O DataOps precisa saber o que está funcionando e o que não está. Outros funcionários precisam saber sobre possíveis soluções e como seus insights podem contribuir.

Construir de maneira fácil e oportuna para que o feedback flua entre as equipes é fundamental. Em alguns casos, isso pode envolver IA que compila mais informações sobre como os dados estão sendo usados ​​em toda a organização. Pode ir além do uso de rastreamento inteligente e incluir também pesquisas periódicas e reuniões presenciais regulares.

Pensamentos finais

Ao configurar sua equipe de DataOps, o principal objetivo é ficar por dentro de como as informações fluem para dentro e através de sua empresa. Esteja disposto a se ajustar às necessidades e objetivos de vários departamentos, não apenas de uma única equipe.

Determine como essas necessidades e objetivos se encaixam no quadro geral e disponibilize dados compartilhados sob demanda para todos que precisam deles. O sucesso dos negócios depende do incentivo à colaboração contínua que encontra novas maneiras de melhorar o acesso à informação.