Операции с данными для бизнеса: ваши первые 4 шага

Операции с данными помогают координировать усилия разработчиков данных, аналитиков и ученых, чтобы получить максимальную отдачу от аналитики. Эта важная бизнес-практика, также известная как DataOps, в первую очередь связана с поиском лучших способов управления данными и их организации.

DataOps работает над определением точных решений и инструментов, которые используют собранную информацию для решения проблем. Хотя компании могут получать доступ к данным из нескольких источников и иметь законные основания для сбора этой информации, она может быть разрозненной. DataOps стремится решить эту проблему, поощряя командную работу и уделяя больше внимания операционным методам, искусственному интеллекту и расширенной аналитике.

Data Obs делает DataOps более эффективным

Внедрение интеллектуальной расширенной методологии аналитики, такой как наблюдаемость данных, помогает организациям оценивать и согласовывать качество данных после их сбора. Data obs предлагает целостное представление об операциях с данными, управлении данными и конвейерах данных. Это выходит за рамки оповещения команд о проблемах постфактум и может предотвратить простои, определить качество данных в компании и дать представление о конвейерах данных.

Несмотря на то, что DataOps является относительно новой технологией, ее возросшая популярность лежит в основе ее потенциала для стимулирования роста. Однако «новизна» DataOps может создать неопределенность в отношении того, как реализовать ее в конкретных условиях. Многих может отпугнуть необходимость внедрить или усовершенствовать методы работы с данными для поддержки успеха DataOps.

Рассматриваете команду DataOps? Вот четыре шага к началу работы:

1. Создайте свою команду

Прежде чем вы сможете реализовать какую-либо инициативу DataOps, вам необходимо решить, кто будет ее возглавлять. В зависимости от иерархии или структуры вашей компании вы можете собрать команду из разных функциональных областей. Как правило, большинство участников будут заниматься аналитикой данных и разработкой программного обеспечения.

Преимущество кросс-функциональных команд заключается в устранении разрозненности и улучшении совместной работы. Благодаря объединению сотрудников с разным опытом ваши усилия по DataOps, скорее всего, будут более целостными. Основная функция DataOps — достижение бизнес-целей. Сотрудники, которые знакомы с некоторыми (или со всеми) из них, могут помочь вашей команде.

Тем не менее, может быть полезно определить эти цели для команды. Пусть они знают, какие цели имеют приоритет над другими. Сотрудники, уже знакомые с тем, чего пытаются достичь их отделы, могут предоставить дополнительную информацию. Каждый может узнать, где существуют существующие недостатки в потоках данных и процессах. Кроме того, команда может узнать, как функциональные цели могут лучше соответствовать организационным целям.

Возможно, отделы продаж и маркетинга используют одни и те же данные. Оба отдела знают, что есть проблема с конверсией. У сотрудников отдела продаж есть подмножество информации, которая показывает, где и почему лиды не покупают. Маркетинг не видит этой активности и, как следствие, не знает, как настроить обмен сообщениями, чтобы увеличить количество конверсий. Это один из примеров хранилища данных, над устранением которого может работать межфункциональная команда.

2. Начните медленно

Создание успешной инициативы DataOps не произойдет в одночасье. Как только бизнес-цели определены и расставлены по приоритетам, пришло время их разбить. Для каждой цели просмотрите данные, которые собирает ваша компания. Является ли собранная информация тем, что вам нужно для достижения каждой из ваших целей?

Одна общая цель — увеличить конверсию. Проливают ли данные, поступающие из различных источников, информацию о поведении потенциальных клиентов? Информация из опросов, продаж, разговоров, последующих действий, отслеживания поведения в Интернете и аналитических данных должна быть синхронизирована. Данные конвертированных лидов могут помочь дополнить эту работу. Если этого не происходит в рабочем процессе или процессе, это представляет собой пробел, который должна устранить команда.

Привлечение сотрудников, не входящих в группу DataOps, для получения отзывов о потоке данных также является частью процесса. Они могут предоставить информацию и идеи, которые члены команды могут не заметить или не знать. Сотрудники, которые будут использовать любые новые процессы и инструменты, также могут оставить отзыв после их разработки. Частые точки контакта могут помочь команде DataOps определить, остались ли пробелы и полезны ли внедряемые решения.

3. Классифицируйте свои данные

Классификация данных, с которыми работает ваша организация, потребует больше, чем просто их определение. Маркировка подмножеств с помощью категорий — это начало, но рассмотрите возможность добавления к этому роли, которую играют данные. Подумайте о функции данных, включая различные системы, через которые они проходят.

Данные из разных источников могут оказаться в разных местах. Например, обычно используется как хранилище данных, так и озеро данных. Важно знать, где и какие данные находятся, чтобы ученые и потребители данных знали, где находится наиболее актуальная информация.

Все сотрудники могут понять, как данные используются в организации, используя каталог данных, который маркирует и профилирует данные. Несколько отделов могут понять, как то, как контактная запись помещается в одну систему, влияет на всех. Они также могут начать манипулировать и использовать эту информацию таким образом, чтобы это служило интересам всей организации.

4. Используйте межфункциональную обратную связь

Чтобы исключить разрозненное использование данных, команды DataOps могут разрабатывать приложения и процессы, предусматривающие постоянную обратную связь. Обычно один отдел определяет потребность в данных, а затем находит способ получить их самостоятельно. Однако вспомогательные приложения и процессы, поощряющие обмен этими данными, могут не входить в стандартную практику.

Поиск способов, позволяющих различным отделам получать доступ к новым и существующим источникам информации и объединять их, является надежной деловой практикой. Ваша компания также может разработать для DataOps процесс сбора отзывов, позволяющих прогнозировать будущее использование данных. Изменение точки зрения может улучшить то, как компания получает и анализирует свою информацию.

Сотрудничество и общение между функциональными группами, включая DataOps, не прекращаются после развертывания новых процессов и приложений. DataOps должен знать, что работает, а что нет. Другие сотрудники должны знать о потенциальных решениях и о том, как их идеи могут помочь.

Создание простых и своевременных способов обратной связи между командами имеет решающее значение. В некоторых случаях это может включать ИИ, который собирает дополнительную информацию о том, как данные используются в организации. Это может выходить за рамки использования интеллектуального отслеживания и включать также периодические опросы и регулярные личные встречи.

Последние мысли

При создании команды DataOps главная цель — оставаться в курсе того, как информация поступает в вашу компанию и проходит через нее. Будьте готовы приспосабливаться к потребностям и целям различных отделов, а не только одной команды.

Определите, как эти потребности и цели вписываются в общую картину, и сделайте общие данные доступными по запросу для всех, кто в них нуждается. Успех в бизнесе зависит от поощрения постоянного сотрудничества, которое находит новые способы улучшить доступ к информации.