การดำเนินการข้อมูลสำหรับธุรกิจ: 4 ขั้นตอนแรกของคุณ

การดำเนินการข้อมูลช่วยประสานความพยายามของนักพัฒนาข้อมูล นักวิเคราะห์ และนักวิทยาศาสตร์ในการรับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์ หรือที่รู้จักในชื่อ DataOps การดำเนินธุรกิจที่สำคัญนี้เกี่ยวกับการค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการจัดการและจัดระเบียบข้อมูลเป็นหลัก

DataOps ทำงานเพื่อระบุโซลูชันและเครื่องมือที่แน่นอนซึ่งใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อแก้ปัญหา แม้ว่าบริษัทต่างๆ จะสามารถเข้าถึงข้อมูลจากหลายแหล่งและมีเหตุผลอันสมควรในการรวบรวมข้อมูลนั้น แต่ก็สามารถแยกจากกันได้ DataOps พยายามแก้ไขปัญหาดังกล่าวโดยส่งเสริมการทำงานเป็นทีมและให้ความสำคัญกับแนวทางปฏิบัติในการปฏิบัติงาน AI และการวิเคราะห์ขั้นสูง

Data Obs ทำให้ DataOps มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การแนะนำวิธีการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ชาญฉลาด เช่น ความสามารถในการสังเกตข้อมูล ช่วยให้องค์กรประเมินและปรับคุณภาพข้อมูลได้เมื่อมีการรวบรวม Data obs นำเสนอมุมมองแบบองค์รวมในการดำเนินการข้อมูล การจัดการข้อมูล และไปป์ไลน์ข้อมูล มันทำได้มากกว่าการเตือนทีมถึงปัญหาหลังจากข้อเท็จจริง และสามารถป้องกันการหยุดทำงาน ระบุคุณภาพข้อมูลทั่วทั้งบริษัท และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับไปป์ไลน์ข้อมูล

แม้ว่า DataOps จะค่อนข้างใหม่ แต่ศักยภาพในการขับเคลื่อนการเติบโตนั้นอยู่เบื้องหลังความนิยมที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม "ความใหม่" ของ DataOps สามารถสร้างความไม่แน่นอนเกี่ยวกับวิธีการใช้งานในการตั้งค่าเฉพาะ หลายคนอาจกังวลใจเมื่อต้องเริ่มต้นหรือปรับแต่งแนวทางปฏิบัติด้านข้อมูลเพื่อรองรับความสำเร็จของ DataOps

พิจารณาทีม DataOps หรือไม่ ต่อไปนี้คือสี่ขั้นตอนในการเริ่มต้น:

1. สร้างทีมของคุณ

ก่อนที่คุณจะสามารถวางโครงการริเริ่มของ DataOps ได้ คุณต้องตัดสินใจว่าใครจะเป็นผู้นำ ขึ้นอยู่กับลำดับชั้นหรือโครงสร้างของบริษัทของคุณ คุณอาจเลือกที่จะรวบรวมทีมจากพื้นที่ทำงานที่แตกต่างกัน โดยทั่วไปแล้ว ผู้มีส่วนร่วมส่วนใหญ่จะมาจากบทบาทการวิเคราะห์ข้อมูลและวิศวกรรมซอฟต์แวร์

ทีมข้ามสายงานมีความได้เปรียบในการกำจัดความแตกแยกและปรับปรุงการทำงานร่วมกัน การนำพนักงานที่มีความเชี่ยวชาญหลากหลายมาไว้ด้วยกัน ความพยายามของ DataOps มีแนวโน้มที่จะเป็นองค์รวมมากขึ้น หน้าที่หลักของ DataOps คือการบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ พนักงานที่คุ้นเคยกับสิ่งเหล่านี้บางส่วน (หรือทั้งหมด) สามารถช่วยให้ทีมของคุณได้เปรียบ

อย่างไรก็ตาม การกำหนดวัตถุประสงค์เหล่านั้นสำหรับทีมยังคงเป็นประโยชน์ ให้พวกเขารู้ว่าเป้าหมายใดมีความสำคัญเหนือกว่าผู้อื่น พนักงานที่คุ้นเคยกับสิ่งที่แผนกพยายามทำให้สำเร็จสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมได้ ทุกคนสามารถเรียนรู้ว่ามีข้อบกพร่องในกระแสข้อมูลและกระบวนการใดบ้าง นอกจากนี้ ทีมงานอาจได้เรียนรู้ว่าวัตถุประสงค์การทำงานจะเหมาะสมกับเป้าหมายขององค์กรได้อย่างไร

บางทีการขายและการตลาดอาจกำลังดูข้อมูลเดียวกันอยู่บ้าง ทั้งสองแผนกรู้ว่ามีปัญหาในการแปลง พนักงานขายมีชุดย่อยของข้อมูลที่แสดงตำแหน่งและสาเหตุที่ลูกค้าเป้าหมายไม่ซื้อ การตลาดไม่เห็นกิจกรรมนี้ ดังนั้นจึงไม่แน่ใจว่าจะปรับแต่งข้อความอย่างไรเพื่อให้เกิด Conversion มากขึ้น นี่เป็นตัวอย่างหนึ่งของคลังข้อมูลที่ทีมข้ามสายงานสามารถดำเนินการแก้ไขได้

2. เริ่มอย่างช้าๆ

การสร้างความคิดริเริ่ม DataOps ที่ประสบความสำเร็จจะไม่เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน เมื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจพร้อมและจัดลำดับความสำคัญแล้ว ก็ถึงเวลาแยกย่อย สำหรับแต่ละเป้าหมาย ให้ดูข้อมูลที่บริษัทของคุณกำลังรวบรวม ข้อมูลที่เก็บรวบรวมเป็นสิ่งที่คุณต้องการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายแต่ละข้อหรือไม่?

วัตถุประสงค์ทั่วไปประการหนึ่งคือการเพิ่มการแปลง ข้อมูลที่มาจากแหล่งต่างๆ ชี้ให้เห็นถึงพฤติกรรมของลีดการขายหรือไม่? ข้อมูลจากแบบสำรวจ การขาย การสนทนา การติดตาม การติดตามพฤติกรรมออนไลน์ และข้อมูลเชิงลึกควรซิงค์ ข้อมูลจากโอกาสในการขายที่แปลงสามารถช่วยเสริมความพยายามนี้ได้ หากไม่เกิดขึ้นภายในเวิร์กโฟลว์หรือกระบวนการ แสดงว่าเป็นช่องว่างที่ทีมควรแก้ไข

การมีส่วนร่วมกับพนักงานจากภายนอกทีม DataOps เพื่อขอความคิดเห็นเกี่ยวกับการไหลของข้อมูลก็เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเช่นกัน พวกเขาสามารถให้ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่คนในทีมอาจมองข้ามหรือไม่รู้ พนักงานที่จะใช้กระบวนการและเครื่องมือใหม่ ๆ ยังสามารถให้ข้อเสนอแนะเมื่อได้รับการพัฒนาแล้ว การติดต่อบ่อยครั้งสามารถช่วยให้ทีม DataOps พิจารณาว่ายังมีช่องว่างอยู่หรือไม่และสิ่งที่ถูกวางไว้นั้นมีประโยชน์หรือไม่

3. จำแนกข้อมูลของคุณ

การจัดประเภทข้อมูลที่องค์กรของคุณทำงานด้วยจะเกี่ยวข้องมากกว่าแค่การกำหนด การติดฉลากชุดย่อยด้วยหมวดหมู่เป็นจุดเริ่มต้น แต่ให้พิจารณาเพิ่มบทบาทที่ข้อมูลมีในสิ่งนี้ นึกถึงฟังก์ชันของข้อมูล รวมถึงระบบต่างๆ ที่ข้อมูลไหลผ่าน

ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ อาจไปสิ้นสุดในที่ต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น เป็นเรื่องปกติที่จะใช้ทั้งคลังข้อมูลและ Data Lake สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าข้อมูลใดอยู่ที่ใด เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้บริโภคข้อมูลทราบว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดอยู่ที่ไหน

พนักงานทุกคนสามารถเข้าใจวิธีการใช้ข้อมูลทั่วทั้งองค์กรโดยใช้แค็ตตาล็อกข้อมูลที่แท็กและโปรไฟล์ข้อมูล หลายแผนกสามารถเข้าใจว่าวิธีการใส่เรกคอร์ดผู้ติดต่อในระบบเดียวส่งผลกระทบต่อทุกคนอย่างไร พวกเขายังสามารถเริ่มจัดการและใช้ข้อมูลนั้นในลักษณะที่ให้บริการทั้งองค์กร

4. ใช้ประโยชน์จากคำติชมข้ามสายงาน

ในการขจัดการใช้ข้อมูลแบบแยกส่วน ทีม DataOps สามารถออกแบบแอปและกระบวนการที่มีข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่อง เป็นเรื่องปกติที่แผนกหนึ่งจะระบุความจำเป็นของข้อมูล จากนั้นจึงหาวิธีรับข้อมูลโดยอิสระ อย่างไรก็ตาม แอพและกระบวนการที่สนับสนุนการแบ่งปันข้อมูลนั้นอาจไม่ใช่แนวทางปฏิบัติมาตรฐาน

การหาวิธีให้หน่วยงานต่างๆ เข้าถึงและผสานแหล่งข้อมูลใหม่และที่มีอยู่เป็นแนวทางปฏิบัติทางธุรกิจที่มั่นคง บริษัทของคุณยังสามารถพัฒนากระบวนการสำหรับ DataOps เพื่อรวบรวมข้อเสนอแนะที่คาดการณ์การใช้ข้อมูลในอนาคต การเปลี่ยนมุมมองสามารถปรับปรุงวิธีที่บริษัทได้รับและวิเคราะห์ข้อมูลของบริษัท

การทำงานร่วมกันและการสื่อสารระหว่างทีมที่ทำงาน ซึ่งรวมถึง DataOps จะไม่สิ้นสุดเมื่อกระบวนการและแอปใหม่เปิดตัว DataOps จำเป็นต้องรู้ว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล พนักงานคนอื่นๆ จำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับโซลูชันที่เป็นไปได้และวิธีที่ข้อมูลเชิงลึกของพวกเขาสามารถมีส่วนร่วมได้

การสร้างความคิดเห็นระหว่างทีมด้วยวิธีที่ง่ายและทันเวลาเป็นสิ่งสำคัญ ในบางกรณี อาจเกี่ยวข้องกับ AI ที่รวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลทั่วทั้งองค์กร อาจไปไกลกว่าการใช้การติดตามอัจฉริยะและรวมถึงการสำรวจเป็นระยะและการประชุมแบบตัวต่อตัวเป็นประจำด้วย

ความคิดสุดท้าย

เมื่อตั้งค่าทีม DataOps ของคุณ วัตถุประสงค์หลักคือการคอยติดตามว่าข้อมูลไหลเข้าและผ่านบริษัทของคุณอย่างไร เต็มใจที่จะปรับให้เข้ากับความต้องการและเป้าหมายของหน่วยงานต่างๆ ไม่ใช่แค่ทีมเดียว

กำหนดว่าความต้องการและเป้าหมายเหล่านั้นเหมาะสมอย่างไรในภาพรวม และทำให้ข้อมูลที่ใช้ร่วมกันพร้อมใช้งานตามความต้องการสำหรับทุกคนที่ต้องการ ความสำเร็จของธุรกิจขึ้นอยู่กับการส่งเสริมการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่องซึ่งค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูล