Inženýring analytiky: Elastický doplněk pro lepší datové operace

Zásadní rozdělení mezi inženýringem dat a obchodními analýzami komplikuje, jak organizace fungují v rychle se měnícím digitálním prostředí. Společnosti spravují nebývalá množství strukturovaných a nestrukturovaných dat z mnoha zdrojů, ale mnohé z nich mají potíže s extrahováním smysluplné obchodní hodnoty. Základním problémem je trvalá a nákladná propast mezi týmy, které budují a udržují datové infrastruktury, a týmy, které se spoléhají na včasné a přesné datové analýzy. Aby bylo možné účinně integrovat řešení, která podporují inženýring dat a obchodní analýzy, je pro vedení organizace důležité pochopit, jak se tato propast vytváří a jak se projevuje v technických a provozních dimenzích. Řešení této výzvy vyžaduje komplexní přístup, který zahrnuje technologii, procesy a organizační kulturu. Úsilí není jednoduchou modernizací nástrojů, ale spíše mezioborovým posunem, který je řízen inženýringem dat a obchodními analytikami.

Práce s daty na spektru – analytika až po inženýring

Podle IBM se obchodní analytika týká statistických metod a technologií, které zpracovávají, analyzují a vizualizují data, aby odhalily vzorce, vztahy a poznatky, které podporují lepší obchodní rozhodování. Analytika prokazuje svou hodnotu, když zlepšuje výkon, snižuje rizika nebo zvyšuje efektivitu prostřednictvím akčních poznatků. Analytické týmy sledují tyto vztahy a vzorce prostřednictvím série probíhajících metrik, obvykle sady ukazatelů výkonu (KPI). INFORMS Analytics Framework popisuje tento cyklus, který začíná obchodním problémem a sahá až k řízení životního cyklu řešení. Proces analytiky je řízen rámcem problému a podporován technologií.

Analytické týmy, poháněné obchodními potřebami, čelí tlaku na rychlé dodání poznatků a závisí na “čerstvých” datech, aby podporovaly své pracovní postupy. Stará data dodávají staré poznatky. Týmy potřebují přístup k datové infrastruktuře, která umožňuje krátkodobou nebo téměř reálnou zpracování dat do poznatků, které dodávají skutečnou obchodní hodnotu.

Inženýring dat reprezentuje druhou stranu spektra a je poháněn požadavky na infrastrukturu a technologii. IBM definuje inženýring dat jako “praxi navrhování a budování systémů pro agregaci, ukládání a analýzu dat v měřítku.” Ačkoli tato práce podporuje dodání poznatků, pracovní postupy inženýringu dat jsou odlišné od analytického rámce a jsou zaměřeny na logistiku a skladování dat.

Syncopované napětí a doplňky

Napětí mezi týmy inženýringu dat a analytiky nejčastěji vzniká z rozdílných časových měřítek a konkurenčních požadavků na pracovní postupy. Rozhodnutí o infrastruktuře a nástrojích z týmu inženýringu dat závisí na míře přijetí systému, inovacích technologií, kapacitě IT a omezeních zdrojů na omezeném trhu. Úkoly analytiky závisí na pozřených datech jako meziproduktech, které pohánějí dodání poznatků. To vyžaduje, aby analytické týmy pracovaly v rámci stávající infrastruktury, kterou vyvinul inženýring dat, a zároveň předpovídaly a komunikovaly budoucí potřeby.

Tyto rozdíly vytvářejí kontinuum, ve kterém fungují datové operace (DataOps) s časovými rámci různých jednotek trvání. Tento syncopovaný výměna je někdy komplementární a někdy náchylný ke kolizi. Integrace těchto časových rámců vyžaduje organizační kapacitu pro mezioborovou komunikaci a vyrovnání obchodních procesů. Pokud jsou analytické týmy vázané na zastaralou infrastrukturu, pak technický dluh starých systémů snižuje rychlost dodání poznatků a oslabuje konkurenční výhodu. Pokud týmy inženýringu dat zůstávají vázané na rychlé očekávání, pak jsou ohroženy dodržování předpisů, obchodní kontinuita, bezpečnost, kvalita a tržní expozice.

Pro DataOps závisí úspěch na konzistentním identifikování kontextově specifického elastického doplňku mezi týmy. Recentní výzkum ukázal, že vyrovnání obchodních strategií a strategií datové analytiky zlepšuje schopnost big data analytiky reagovat na tržní potřeby. Další výzkum podporuje, že vyrovnání obchodních a datové vědecké strategie je nezbytné pro úspěšné zachycení hodnoty dat.

Sdílené bolestivé body

Nové technologie vyžadují rychlé změny datové infrastruktury. Jak informační systémy rostou v komplexitě, týmy vyvíjejí pokročilejší modely a architektonické reprezentace, aby zvládly tyto výzvy. Stejně důležité je vyrovnání technického designu s organizačními a sociálními potřebami. Adaptace velkých datových infrastruktur na provozní potřeby často vyžaduje procesní objev, při kterém týmy inženýringu dat analyzují záznamy událostí, aby určily systémové požadavky na základě skutečného použití.

Tyto reflexivní postupy zlepšování procesů soutěží o vzácný inženýringový a IT čas a odrážejí akumulaci časových zpoždění, kterým čelí inženýři dat. Protože každý tým v spektru DataOps sleduje různé metriky, překlad výkonových požadavků do vývoje potrubí může vést k nesouladu a nákladným chybám.

Proč vynalézat kolo?

Zpráva Gartner identifikuje specializovanou disciplínu datové a analytické architektury jako kritickou pro realizaci provozní strategie a alokaci zdrojů. Vyrovnání obchodních a technických architektur je stále důležitější pro technologicky řízené obchodní prostředí.

Vyrovnání procesů je starou provozní výzvou, která nyní nastává v rychlosti a měřítku, které odhalují nedostatky v organizační koordinaci. Několik technik podporuje vyrovnání procesů mezi odděleními. Řízení obchodních procesů (BPM) a řízení dat (DG) jsou dvě zavedené rámce, které pomáhají organizacím řešit tuto potřebu. Zvyšující se vliv technologické strategie na obchodní výsledky zvyšuje důležitost disciplín, které podporují technologii a vyrovnání obchodních procesů.

Rižení hlavních dat (MDM) a řízení dat (DG) se ukázaly jako efektivní disciplíny pro vyrovnání obchodních procesů a datových operací. Týmy DataOps s MDM a DG jsou nejlépe vybaveny pro aplikaci principů elastického doplňku, aby zlepšily provozní efektivitu. Čisté role vlastnictví dat a zavedená disciplína architektury posilují vyrovnání procesů a mezioborovou komunikaci, aby podporovaly technické a obchodní strategické výsledky. Vyrovnání DataOps využívá celý spektrum datové hodnotové řetězce směrem k obchodním strategiím.

Kvalita dat a integrita zpětné vazby představují sdílené bolestivé body pro týmy inženýringu dat a analytiky. Překlady mezi inženýry a analytiky odrážejí širší problém na úrovni architektury, který zahrnuje technologickou strategii a vyrovnání obchodního modelu. Protože rozvoj infrastruktury často zaostává za obchodními potřebami, rezistence komunikace je omezujícím faktorem pro organizace, aby realizovaly zachycení hodnoty dat. Fluktuace, tržní nejistota, technický dluh a vnitřní soutěž o zdroje vyvolávají otázky o tom, jak mezioborové komunikační procesy fungují pod tlakem. Posílení vazeb mezi analytickými a inženýrskými týmy prostřednictvím implementace, přesnosti a spolehlivé realizace v situacích pod tlakem představuje vitální posun směrem k elastickým datovým operacím.