企业数据运营：您的前 4 个步骤

已发表: 2021-06-19

数据操作有助于协调数据开发人员、分析师和科学家的工作，以充分利用分析。这种基本的业务实践也称为 DataOps，主要是关于寻找管理和组织数据的最佳方法。

DataOps 致力于确定使用收集到的信息来解决问题的确切解决方案和工具。虽然公司可以从多个来源访问数据并且有正当理由收集这些信息，但它可能会变得脱节。 DataOps 旨在通过促进团队合作和对运营实践、人工智能和高级分析的额外关注来解决这个问题。

Data Obs 让 DataOps 更有效

引入智能、高级分析方法（如数据可观察性）有助于组织在收集数据后评估和协调数据质量。 Data obs 提供了对数据操作、数据管理和数据管道的整体视图。它不仅可以在事后提醒团队注意问题，还可以防止中断，识别整个公司的数据质量，并深入了解数据管道。

尽管 DataOps 相对较新，但其推动增长的潜力在于其日益普及。然而，DataOps 的“新颖性”可能会给如何在特定环境中实施它带来不确定性。许多人可能会因需要启动或改进数据实践以支持 DataOps 的成功而望而却步。

考虑组建 DataOps 团队？以下是入门的四个步骤：

在实施任何 DataOps 计划之前，您需要决定谁来领导它。根据您公司的层次结构或结构，您可以选择从不同的职能领域组建一个团队。通常，大多数贡献者将来自数据分析和软件工程角色。

跨职能团队具有消除孤岛和改善协作的优势。通过将具有不同专业知识的员工聚集在一起，您的 DataOps 工作可能会更加全面。 DataOps 的核心功能是实现业务目标。熟悉其中部分（或全部）的员工可以帮助您的团队。

但是，为团队定义这些目标仍然很有帮助。让他们知道哪些目标优先于其他目标。已经熟悉其部门正在努力完成的工作的员工可以提供额外的见解。每个人都可以了解数据流和流程中存在的现有缺陷。此外，团队可以了解功能目标如何更好地适应组织目标。

也许销售和营销正在查看一些相同的数据。两个部门都知道存在转换问题。销售员工有一个信息子集，显示潜在客户不购买的位置和原因。营销部门没有看到此活动，因此不确定如何调整消息传递以带来更多转化。这是跨职能团队可以解决的数据孤岛的一个示例。

构建成功的 DataOps 计划不会一蹴而就。一旦业务目标到位并确定了优先级，就该将其分解了。对于每个目标，查看贵公司正在收集的数据。收集到的信息是您实现每个目标所需的信息吗？

一个共同的目标是提高转化率。来自各种来源的数据是否可以揭示销售线索的行为？来自调查、销售、对话、跟进、在线行为跟踪和洞察的信息应该同步。来自已转换潜在客户的数据可以帮助补充这项工作。如果这没有在工作流或流程中发生，这代表了团队应该解决的差距。

让 DataOps 团队外部的员工参与征求有关数据流的反馈也是流程的一部分。他们可以提供团队成员可能忽略或不知道的信息和见解。将使用任何新流程和工具的员工也可以在开发完成后提供反馈。频繁的联系点可以帮助 DataOps 团队确定差距是否仍然存在，以及所采取的措施是否有用。

对您的组织使用的数据进行分类不仅仅是定义它。用类别标记子集是一个开始，但考虑在此基础上添加数据所起的作用。想想数据的功能，包括它流经的各种系统。

来自不同来源的数据最终可能会出现在不同的地方。例如，通常同时使用数据仓库和数据湖。了解哪些数据位于何处非常重要，这样数据科学家和数据消费者才能知道最相关的信息在哪里。

通过使用标记和配置数据的数据目录，所有员工都可以了解数据在整个组织中的使用情况。多个部门可以了解将联系人记录放入一个系统的方式如何影响每个人。他们还可以开始以服务于整个组织的方式操纵和使用该信息。

为了消除数据的孤立使用，DataOps 团队可以设计包含持续反馈的应用程序和流程。一个部门通常会确定对数据的需求，然后找出一种独立获取数据的方法。但是，鼓励共享该数据的支持性应用程序和流程可能不是标准做法。

设法让各个部门访问和合并新的和现有的信息源是一种可靠的业务实践。您的公司还可以为 DataOps 开发一个流程，以收集预测数据未来用途的反馈。视角的转变可以改善公司获取和分析信息的方式。

包括 DataOps 在内的职能团队之间的协作和沟通不会随着新流程和应用程序的推出而结束。 DataOps 需要知道什么是有效的，什么是无效的。其他员工需要了解潜在的解决方案以及他们的洞察力如何发挥作用。

以简单及时的方式在团队之间传递反馈至关重要。在某些情况下，这可能涉及人工智能，它编译有关如何在整个组织中使用数据的更多信息。它可能超越使用智能跟踪，还包括定期调查和定期面对面会议。

在建立您的 DataOps 团队时，主要目标是掌握信息如何流入和通过您的公司。愿意适应各个部门的需求和目标，而不仅仅是一个团队。

确定这些需求和目标如何适应更大的图景，并按需向需要它的每个人提供共享数据。商业成功取决于鼓励持续合作，找到改善信息访问的新方法。