İşletmeler için Veri İşlemleri: İlk 4 Adımınız

Veri operasyonları, veri geliştiricilerin, analistlerin ve bilim adamlarının analitikten en iyi şekilde yararlanma çabalarını koordine etmeye yardımcı olur. DataOps olarak da bilinen bu temel iş uygulaması, öncelikle verileri yönetmenin ve organize etmenin en iyi yollarını bulmakla ilgilidir.

DataOps, sorunları çözmek için toplanan bilgileri kullanan kesin çözümleri ve araçları belirlemek için çalışır. Şirketler birden fazla kaynaktan verilere erişebilir ve bu bilgileri toplamak için meşru sebeplere sahip olsa da, birbirinden kopuk hale gelebilir. DataOps, ekip çalışmasını teşvik ederek ve operasyonel uygulamalar, yapay zeka ve gelişmiş analitik üzerinde ek konsantrasyon sağlayarak bu sorunu çözmeye çalışır.

Data Obs, DataOps'u Daha Etkili Hale Getiriyor

Veri gözlemlenebilirliği gibi akıllı, gelişmiş analitik metodolojisinin tanıtılması, kuruluşların veri kalitesini toplandıktan sonra değerlendirmesine ve uzlaştırmasına yardımcı olur. Data obs, veri operasyonlarına, veri yönetimine ve veri boru hatlarına bütünsel bir bakış sunar. Olaydan sonra ekipleri uyarmanın ötesine geçer ve kesintileri önleyebilir, şirket genelinde veri kalitesini belirleyebilir ve veri boru hatları hakkında fikir verebilir.

DataOps nispeten yeni olmasına rağmen, artan popülaritesinin arkasında büyümeyi sağlama potansiyeli yatmaktadır. Bununla birlikte, DataOps'un "yeniliği", belirli bir ortamda nasıl uygulanacağı konusunda belirsizlik yaratabilir. DataOps'un başarısını desteklemek için veri uygulamalarını başlatma veya iyileştirme ihtiyacı birçok kişinin gözünü korkutabilir.

Bir DataOps ekibi mi düşünüyorsunuz? İşte başlamak için dört adım:

1. Ekibinizi Oluşturun

Herhangi bir DataOps girişimini uygulamaya koymadan önce, onu kimin yöneteceğine karar vermeniz gerekir. Şirketinizin hiyerarşisine veya yapısına bağlı olarak, farklı fonksiyonel alanlardan bir ekip oluşturmayı seçebilirsiniz. Tipik olarak, katkıda bulunanların çoğu veri analitiği ve yazılım mühendisliği rollerinden gelecektir.

Çapraz işlevli ekipler, siloları ortadan kaldırma ve işbirliğini geliştirme avantajına sahiptir. Çeşitli uzmanlıklara sahip çalışanları bir araya getirerek, DataOps çabalarınızın daha bütünsel olması muhtemeldir. DataOps'un temel işlevi, iş hedeflerine ulaşmaktır. Bunlardan bazılarına (veya tümüne) aşina olan çalışanlar, ekibinize destek verebilir.

Bununla birlikte, ekip için bu hedefleri tanımlamak yine de yardımcı olabilir. Hangi hedeflerin diğerlerinden daha öncelikli olduğunu bilmelerini sağlayın. Departmanlarının neyi başarmaya çalıştığını zaten bilen çalışanlar, ek içgörüler sağlayabilir. Herkes veri akışında ve süreçlerde mevcut eksikliklerin nerede olduğunu öğrenebilir. Ayrıca ekip, işlevsel hedeflerin kurumsal hedeflere nasıl daha iyi uyabileceğini öğrenebilir.

Belki satış ve pazarlama aynı verilere bakıyor. Her iki departman bir dönüştürme sorunu olduğunu biliyor. Satış çalışanları, olası satışların nerede ve neden satın almadığını gösteren bir bilgi alt kümesine sahiptir. Pazarlama bu etkinliği görmez ve sonuç olarak, daha fazla dönüşüm sağlamak için mesajlaşmada nasıl ince ayar yapılacağından emin değildir. Bu, işlevler arası bir ekibin çözmek için çalışabileceği bir veri silosu örneğidir.

2. Yavaş Başlayın

Başarılı bir DataOps girişimi oluşturmak bir gecede olmayacak. İş hedefleri belirlendikten ve önceliklendirildikten sonra, onları yıkmanın zamanı geldi. Her bir hedef için şirketinizin topladığı verilere bakın. Toplanan bilgiler, her bir hedefinize ulaşmak için ihtiyacınız olan şey mi?

Ortak bir amaç, dönüşümleri artırmaktır. Çeşitli kaynaklardan gelen veriler, satış adaylarının davranışlarına ışık tutuyor mu? Anketlerden, satışlardan, konuşmalardan, takiplerden, çevrimiçi davranışsal izlemeden ve öngörülerden elde edilen bilgiler senkronize edilmelidir. Dönüştürülen müşteri adaylarından elde edilen veriler, bu çabayı tamamlamaya yardımcı olabilir. Bir iş akışı veya süreç içinde bu gerçekleşmiyorsa, bu, ekibin çözmesi gereken bir boşluğu temsil eder.

Veri akışı hakkında geri bildirim almak için DataOps ekibi dışından çalışanları dahil etmek de sürecin bir parçasıdır. Ekiptekilerin gözden kaçırabilecekleri veya farkında olmayabilecekleri bilgi ve öngörüler sağlayabilirler. Herhangi bir yeni süreç ve aracı kullanacak olan çalışanlar, geliştirildikten sonra da geri bildirim sağlayabilir. Sık temas edilen noktalar, DataOps ekibinin boşlukların devam edip etmediğini ve yerine konanların yararlı olup olmadığını belirlemesine yardımcı olabilir.

3. Verilerinizi Sınıflandırın

Kuruluşunuzun birlikte çalıştığı verileri sınıflandırmak, onu tanımlamaktan daha fazlasını içerecektir. Alt kümeleri kategorilerle etiketlemek bir başlangıçtır, ancak buna verilerin oynadığı rolü eklemeyi düşünün. İçinden aktığı çeşitli sistemler de dahil olmak üzere verilerin işlevini düşünün.

Farklı kaynaklardan gelen veriler farklı yerlere gidebilir. Örneğin, hem veri ambarı hem de veri gölü kullanmak yaygındır. Veri bilimcilerin ve veri tüketicilerinin en alakalı bilgilerin nerede olduğunu bilmeleri için hangi verilerin nerede bulunduğunu bilmek önemlidir.

Tüm çalışanlar, verileri etiketleyen ve profil oluşturan bir veri kataloğu kullanarak verilerin kuruluş genelinde nasıl kullanıldığını anlayabilir. Birden fazla departman, bir kişi kaydının tek bir sisteme nasıl yerleştirildiğinin herkesi nasıl etkilediğini anlayabilir. Ayrıca bu bilgileri tüm organizasyona hizmet edecek şekilde manipüle etmeye ve kullanmaya başlayabilirler.

4. İşlevler Arası Geri Bildirimden Yararlanın

DataOps ekipleri, verilerin silo halinde kullanımını ortadan kaldırmak için sürekli geri bildirim içeren uygulamalar ve süreçler tasarlayabilir. Bir departmanın veri ihtiyacını belirlemesi ve ardından bunu bağımsız olarak elde etmenin bir yolunu bulması yaygın bir durumdur. Ancak, bu verilerin paylaşımını teşvik eden destekleyici uygulamalar ve süreçler standart uygulama olmayabilir.

Çeşitli departmanların yeni ve mevcut bilgi kaynaklarına erişmesine ve bunları birleştirmesine izin vermenin yollarını bulmak sağlam bir iş uygulamasıdır. Şirketiniz ayrıca DataOps'un verilerin gelecekteki kullanımlarını tahmin eden geri bildirim toplaması için bir süreç geliştirebilir. Perspektifteki bir değişiklik, şirketin bilgileri nasıl elde ettiğini ve analiz ettiğini iyileştirebilir.

DataOps da dahil olmak üzere işlevsel ekipler arasındaki işbirliği ve iletişim, yeni süreçler ve uygulamalar kullanıma sunulduğunda sona ermez. DataOps'un neyin işe yarayıp neyin yaramadığını bilmesi gerekir. Diğer çalışanların potansiyel çözümleri ve içgörülerinin nasıl katkıda bulunabileceğini bilmesi gerekir.

Ekipler arasında geri bildirim akışı için kolay ve zamanında yollar oluşturmak çok önemlidir. Bazı durumlarda bu, verilerin kuruluş genelinde nasıl kullanıldığına dair daha fazla bilgi toplayan yapay zekayı içerebilir. Akıllı izleme kullanımının ötesine geçebilir ve periyodik anketleri ve düzenli yüz yüze toplantıları da içerebilir.

Son düşünceler

DataOps ekibinizi kurarken, asıl amaç, bilginin şirketinize ve şirketinize nasıl aktığını bilmektir. Tek bir ekibin değil, çeşitli departmanların ihtiyaç ve hedeflerine uyum sağlamaya istekli olun.

Bu ihtiyaçların ve hedeflerin büyük resme nasıl uyduğunu belirleyin ve paylaşılan verileri talep üzerine ihtiyacı olan herkes için kullanılabilir hale getirin. İş başarısı, bilgiye erişimi iyileştirmenin yeni yollarını bulan sürekli işbirliğini teşvik etmeye bağlıdır.