企業數據運營：您的前 4 個步驟

已發表: 2021-06-19

數據操作有助於協調數據開發人員、分析師和科學家的工作，以充分利用分析。這種基本的業務實踐也稱為 DataOps，主要是關於尋找管理和組織數據的最佳方法。

DataOps 致力於確定使用收集到的信息來解決問題的確切解決方案和工具。雖然公司可以從多個來源訪問數據並且有正當理由收集這些信息，但它可能會變得脫節。 DataOps 旨在通過促進團隊合作和對運營實踐、人工智能和高級分析的額外關注來解決這個問題。

Data Obs 讓 DataOps 更有效

引入智能、高級分析方法（如數據可觀察性）有助於組織在收集數據後評估和協調數據質量。 Data obs 提供了對數據操作、數據管理和數據管道的整體視圖。它不僅可以在事後提醒團隊注意問題，還可以防止中斷，識別整個公司的數據質量，並深入了解數據管道。

儘管 DataOps 相對較新，但其推動增長的潛力在於其日益普及。然而，DataOps 的“新穎性”可能會給如何在特定環境中實施它帶來不確定性。許多人可能會因需要啟動或改進數據實踐以支持 DataOps 的成功而望而卻步。

考慮組建 DataOps 團隊？以下是入門的四個步驟：

在實施任何 DataOps 計劃之前，您需要決定誰來領導它。根據您公司的層次結構或結構，您可以選擇從不同的職能領域組建一個團隊。通常，大多數貢獻者將來自數據分析和軟件工程角色。

跨職能團隊具有消除孤島和改善協作的優勢。通過將具有不同專業知識的員工聚集在一起，您的 DataOps 工作可能會更加全面。 DataOps 的核心功能是實現業務目標。熟悉其中部分（或全部）的員工可以幫助您的團隊。

但是，為團隊定義這些目標仍然很有幫助。讓他們知道哪些目標優先於其他目標。已經熟悉其部門正在努力完成的工作的員工可以提供額外的見解。每個人都可以了解數據流和流程中存在的現有缺陷。此外，團隊可以了解功能目標如何更好地適應組織目標。

也許銷售和營銷正在查看一些相同的數據。兩個部門都知道存在轉換問題。銷售員工有一個信息子集，顯示潛在客戶不購買的位置和原因。營銷部門沒有看到此活動，因此不確定如何調整消息傳遞以帶來更多轉化。這是跨職能團隊可以解決的數據孤島的一個示例。

構建成功的 DataOps 計劃不會一蹴而就。一旦業務目標到位並確定了優先級，就該將其分解了。對於每個目標，查看貴公司正在收集的數據。收集到的信息是您實現每個目標所需的信息嗎？

一個共同的目標是提高轉化率。來自各種來源的數據是否可以揭示銷售線索的行為？來自調查、銷售、對話、跟進、在線行為跟踪和洞察的信息應該同步。來自已轉換潛在客戶的數據可以幫助補充這項工作。如果這沒有在工作流或流程中發生，這代表了團隊應該解決的差距。

讓 DataOps 團隊外部的員工參與徵求有關數據流的反饋也是流程的一部分。他們可以提供團隊成員可能忽略或不知道的信息和見解。將使用任何新流程和工具的員工也可以在開發完成後提供反饋。頻繁的聯繫點可以幫助 DataOps 團隊確定差距是否仍然存在，以及所採取的措施是否有用。

對您的組織使用的數據進行分類不僅僅是定義它。用類別標記子集是一個開始，但考慮在此基礎上添加數據所起的作用。想想數據的功能，包括它流經的各種系統。

來自不同來源的數據最終可能會出現在不同的地方。例如，通常同時使用數據倉庫和數據湖。了解哪些數據位於何處非常重要，這樣數據科學家和數據消費者才能知道最相關的信息在哪裡。

通過使用標記和配置數據的數據目錄，所有員工都可以了解數據在整個組織中的使用情況。多個部門可以了解將聯繫人記錄放入一個系統的方式如何影響每個人。他們還可以開始以服務於整個組織的方式操縱和使用該信息。

為了消除數據的孤立使用，DataOps 團隊可以設計包含持續反饋的應用程序和流程。一個部門通常會確定對數據的需求，然後找出一種獨立獲取數據的方法。但是，鼓勵共享該數據的支持性應用程序和流程可能不是標準做法。

設法讓各個部門訪問和合併新的和現有的信息源是一種可靠的業務實踐。您的公司還可以為 DataOps 開發一個流程，以收集預測數據未來用途的反饋。視角的轉變可以改善公司獲取和分析信息的方式。

包括 DataOps 在內的職能團隊之間的協作和溝通不會隨著新流程和應用程序的推出而結束。 DataOps 需要知道什麼是有效的，什麼是無效的。其他員工需要了解潛在的解決方案以及他們的洞察力如何發揮作用。

以簡單及時的方式在團隊之間傳遞反饋至關重要。在某些情況下，這可能涉及人工智能，它編譯有關如何在整個組織中使用數據的更多信息。它可能超越使用智能跟踪，還包括定期調查和定期面對面會議。

在建立您的 DataOps 團隊時，主要目標是掌握信息如何流入和通過您的公司。願意適應各個部門的需求和目標，而不僅僅是一個團隊。

確定這些需求和目標如何適應更大的圖景，並按需向需要它的每個人提供共享數據。商業成功取決於鼓勵持續合作，找到改善信息訪問的新方法。