Operațiuni de date pentru companii: primii 4 pași

Operațiunile de date ajută la coordonarea eforturilor dezvoltatorilor de date, analiștilor și oamenilor de știință pentru a profita la maximum de analiză. Cunoscută și sub numele de DataOps, această practică esențială de afaceri se referă în primul rând la găsirea celor mai bune modalități de a gestiona și organiza datele.

DataOps lucrează pentru a identifica soluții și instrumente exacte care utilizează informațiile colectate pentru a rezolva probleme. În timp ce companiile pot accesa date din mai multe surse și au motive legitime pentru a colecta acele informații, acestea pot deveni dezarticulate. DataOps încearcă să abordeze această problemă prin promovarea muncii în echipă și concentrarea suplimentară asupra practicilor operaționale, AI și analize avansate.

Data Obs face DataOps mai eficient

Introducerea unei metodologii de analiză inteligente și avansate, cum ar fi observabilitatea datelor, ajută organizațiile să evalueze și să reconcilieze calitatea datelor odată ce acestea au fost colectate. Data obs oferă o viziune holistică asupra operațiunilor de date, gestionării datelor și conductelor de date. Depășește alertarea echipelor asupra problemelor ulterioare și poate preveni întreruperile, poate identifica calitatea datelor în cadrul companiei și poate oferi informații despre conductele de date.

Chiar dacă DataOps este relativ nou, potențialul său de a stimula creșterea se află în spatele popularității sale crescute. Cu toate acestea, „noutatea” DataOps poate crea incertitudine cu privire la modul de implementare a acestuia într-un anumit cadru. Mulți pot fi descurajați de nevoia de a iniția sau rafina practicile de date pentru a sprijini succesul DataOps.

Vă gândiți la o echipă DataOps? Iată patru pași pentru a începe:

1. Construiește-ți echipa

Înainte de a putea pune în aplicare orice inițiativă DataOps, trebuie să decideți cine o va conduce. În funcție de ierarhia sau structura companiei dvs., puteți alege să formați o echipă din diferite zone funcționale. În mod obișnuit, cei mai mulți dintre contribuitori vor proveni din rolurile de analiză a datelor și de inginerie software.

Echipele interfuncționale au avantajul de a elimina silozurile și de a îmbunătăți colaborarea. Prin reunirea angajaților cu expertiză variată, eforturile dvs. DataOps vor fi probabil mai holistice. Funcția de bază a DataOps este atingerea obiectivelor de afaceri. Angajații care sunt familiarizați cu unele (sau toate) dintre acestea pot oferi echipei dvs. un avans.

Cu toate acestea, poate fi totuși util să definiți acele obiective pentru echipă. Anunțați-i care obiective au prioritate față de altele. Angajații deja familiarizați cu ceea ce departamentele lor încearcă să realizeze pot oferi informații suplimentare. Toată lumea poate afla unde există deficiențe existente în fluxul de date și procese. În plus, echipa poate afla cum s-ar putea integra mai bine obiectivele funcționale în obiectivele organizaționale.

Poate că vânzările și marketingul se uită la unele dintre aceleași date. Ambele departamente știu că există o problemă de conversie. Angajații de vânzări au un subset de informații care arată unde și de ce clienții potențiali nu cumpără. Marketingul nu vede această activitate și, în consecință, nu este sigur cum să modifice mesajele pentru a duce la mai multe conversii. Acesta este un exemplu de siloz de date pe care o echipă interfuncțională poate lucra pentru a-l rezolva.

2. Începeți încet

Construirea unei inițiative de succes DataOps nu se va întâmpla peste noapte. Odată ce obiectivele de afaceri sunt stabilite și prioritizate, este timpul să le defalcați. Pentru fiecare obiectiv, uită-te la datele pe care compania ta le colectează. Informațiile colectate sunt cele de care aveți nevoie pentru a vă atinge fiecare obiectiv?

Un obiectiv comun este creșterea conversiilor. Datele care vin din diverse surse aruncă lumină asupra comportamentului clienților potențiali? Informațiile din sondaje, vânzări, conversații, urmăriri, urmărire comportamentală online și informații ar trebui sincronizate. Datele de la clienți potențiali convertiți pot ajuta la completarea acestui efort. Dacă acest lucru nu se întâmplă într-un flux de lucru sau într-un proces, aceasta reprezintă o lacună pe care echipa ar trebui să o rezolve.

Implicarea angajaților din afara echipei DataOps pentru a solicita feedback despre fluxul de date este, de asemenea, parte a procesului. Ei pot oferi informații și perspective pe care cei din echipă le pot trece cu vederea sau de care nu sunt conștienți. Angajații care vor folosi orice procese și instrumente noi pot oferi, de asemenea, feedback odată ce sunt dezvoltați. Punctele de contact frecvente pot ajuta echipa DataOps să stabilească dacă există lacune și dacă ceea ce este pus în aplicare este util.

3. Clasificați datele dvs

Clasificarea datelor cu care lucrează organizația dvs. va implica mai mult decât definirea acestora. Etichetarea subseturilor cu categorii este un început, dar luați în considerare adăugarea rolului pe care îl joacă datele. Gândiți-vă la funcția datelor, inclusiv la diferitele sisteme prin care acestea circulă.

Datele din surse diferite pot ajunge în locuri diferite. De exemplu, este obișnuit să folosiți atât un depozit de date, cât și un lac de date. Este important să știți ce date sunt localizate, astfel încât oamenii de știință și consumatorii de date să știe unde sunt informațiile cele mai relevante.

Toți angajații pot înțelege cum sunt utilizate datele în cadrul organizației, utilizând un catalog de date care etichetează și profilează datele. Mai multe departamente pot înțelege modul în care o înregistrare a unui contact este introdusă într-un singur sistem îi afectează pe toată lumea. De asemenea, ei pot începe să manipuleze și să utilizeze acele informații într-un mod care să servească întreaga organizație.

4. Folosiți feedback-ul interfuncțional

Pentru a elimina utilizarea separată a datelor, echipele DataOps pot proiecta aplicații și procese care includ feedback continuu. Este obișnuit ca un departament să identifice nevoia de date și apoi să găsească o modalitate de a le obține în mod independent. Cu toate acestea, aplicațiile și procesele de sprijin care încurajează partajarea acestor date pot să nu fie o practică standard.

Găsirea modalităților de a permite diferitelor departamente să acceseze și să fuzioneze surse de informații noi și existente este o practică solidă de afaceri. De asemenea, compania dvs. poate dezvolta un proces pentru DataOps pentru a colecta feedback care prezice utilizările viitoare ale datelor. O schimbare de perspectivă poate îmbunătăți modul în care compania obține și analizează informațiile sale.

Colaborarea și comunicarea între echipele funcționale, inclusiv DataOps, nu se încheie odată cu lansarea de noi procese și aplicații. DataOps trebuie să știe ce funcționează și ce nu. Alți angajați trebuie să știe despre potențialele soluții și despre cum pot contribui cunoștințele lor.

Construirea în moduri simple și în timp util pentru ca feedbackul să circule între echipe este esențial. În unele cazuri, acest lucru poate implica AI care compilă informații suplimentare despre modul în care datele sunt utilizate în cadrul organizației. Poate depăși utilizarea urmăririi inteligente și poate include sondaje periodice și întâlniri normale față în față.

Gânduri finale

Când vă configurați echipa DataOps, obiectivul principal este să rămâneți la curent cu modul în care informațiile circulă în și prin compania dvs. Fiți dispus să vă adaptați nevoilor și obiectivelor diferitelor departamente, nu doar unei singure echipe.

Determinați cum acele nevoi și obiective se încadrează în imaginea de ansamblu și faceți datele partajate disponibile la cerere pentru toți cei care au nevoie de ele. Succesul afacerii depinde de încurajarea colaborării continue care găsește noi modalități de îmbunătățire a accesului la informații.