Ingenieur-Analytics: Ein elastischer Komplement für bessere Daten-Operationen

Eine grundlegende Kluft zwischen Daten-Engineering und Business-Analytics erschwert es Organisationen, in einer sich schnell verändernden digitalen Umgebung zu operieren. Unternehmen verwalten unvergleichliche Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen, doch viele haben Schwierigkeiten, daraus bedeutungsvolle Geschäftswerte zu extrahieren. Das Kernproblem ist eine anhaltende und teure Entkopplung zwischen den Teams, die Daten-Infrastruktur aufbauen und pflegen, und den Teams, die auf zeitnahe und genaue datengetriebene Erkenntnisse angewiesen sind. Um Lösungen effektiv zu integrieren, die Daten-Engineering und Business-Analytics unterstützen, ist es für die Führungskräfte von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wie sich diese Kluft bildet und wie sie sich in technischen und operativen Dimensionen manifestiert. Die Bewältigung dieser Herausforderung erfordert einen umfassenden Ansatz, der Technologie, Prozesse und Organisationskultur umfasst. Der Aufwand ist nicht nur eine einfache Aufrüstung der Werkzeuge, sondern vielmehr ein cross-funktioneller Wandel, der von Daten-Engineering und Business-Analytics-Funktionen geleitet wird.

Datenarbeit auf einem Spektrum – Analytics bis Engineering

Laut IBM beziehen sich Business-Analytics auf statistische Methoden und Computing-Technologien, die Daten verarbeiten, analysieren und visualisieren, um Muster, Beziehungen und Erkenntnisse aufzudecken, die bessere Geschäftsentscheidungen unterstützen. Analytics beweist seinen Wert, wenn er die Leistung verbessert, Risiken reduziert oder die Effizienz durch handhabbare Erkenntnisse steigert. Analytics-Teams verfolgen diese Beziehungen und Muster durch eine Reihe von laufenden Metriken, typischerweise eine Reihe von Leistungsindikatoren (KPIs). Das INFORMS-Analytics-Framework beschreibt dies als einen Zyklus, der mit einem Geschäftsproblem beginnt und bis zur Lösung Lebenszyklus-Management reicht. Der Analytics-Prozess wird durch Problem-Formulierung und Technologie unterstützt.

Analytics-Teams, die von Geschäftsbedürfnissen getrieben werden, stehen unter Druck, Erkenntnisse schnell zu liefern und sind auf “frische” Daten angewiesen, um ihre Workflows zu unterstützen. Veraltete Daten liefern veraltete Erkenntnisse. Teams benötigen Zugang zu Daten-Infrastruktur, die es ermöglicht, Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit in Erkenntnisse umzuwandeln, die echten Geschäftswert liefern.

Daten-Engineering stellt die andere Seite des Spektrums dar und wird von Infrastruktur- und Technologie-Anforderungen getrieben. IBM definiert Daten-Engineering als “die Praxis, Systeme für die Aggregation, Speicherung und Analyse von Daten im großen Maßstab zu entwerfen und zu bauen.” Obwohl die Arbeit die Lieferung von Erkenntnissen unterstützt, sind Daten-Engineering-Workflows deutlich anders als das Analytics-Framework und konzentrieren sich auf die Logistik und Lagerung von Daten.

Syncopierte Spannungen und Komplemente

Spannungen zwischen Daten-Engineering- und Analytics-Teams entstehen am häufigsten aus unterschiedlichen Zeitskalen und konkurrierenden Workflow-Anforderungen. Infrastruktur- und Tooling-Entscheidungen von Engineering-Teams hängen von System-Adoptionsraten, Technologie-Innovation, IT-Kapazität und Ressourcen-Einschränkungen in einem eingeschränkten Talent-Markt ab. Analytics-Aufgaben basieren auf aufgenommenen Daten als Zwischenprodukten, die die Lieferung von Erkenntnissen antreiben. Dies erfordert, dass Analytics-Teams innerhalb der bestehenden Infrastruktur arbeiten, die das Daten-Engineering entwickelt hat, und gleichzeitig zukünftige Bedürfnisse antizipieren und kommunizieren.

Diese Unterschiede schaffen ein Kontinuum, in dem Daten-Operationen (DataOps) mit Zeiträumen unterschiedlicher Einheitsdauer existieren. Dieser syncopierte Austausch ist manchmal komplementär und manchmal anfällig für Kollisionen. Die Integration dieser Zeiträume erfordert organisatorische Kapazitäten für cross-funktionelle Kommunikation und Geschäftsprozess-Abstimmung. Wenn Analytics-Teams an veraltete Infrastruktur gebunden sind, reduziert sich die Geschwindigkeit der Erkenntnis-Lieferung und die Wettbewerbsfähigkeit wird geschwächt. Wenn Daten-Engineering-Teams an schnelle Umschlag-Erwartungen gebunden bleiben, sind Compliance, Geschäfts-Kontinuität, Sicherheit, Qualität und Marktexposition gefährdet.

Für DataOps hängt der Erfolg von der konsistenten Identifizierung kontext-spezifischer elastischer Komplemente zwischen Teams ab. Aktuelle Forschung hat ergeben, dass die Ausrichtung von Geschäftsstrategie und Daten-Analytics-Strategie die Fähigkeit zur Nutzung von Big-Data-Analytics als Marktanpassungsfähigkeit verbessert. Weitere Forschung unterstützt, dass die Ausrichtung von Geschäfts-Daten-Wissenschafts-Strategie für die erfolgreiche Nutzung von Daten-Wert unerlässlich ist.

Gemeinsame Schmerzpunkte

Neue Technologien erfordern schnelle Änderungen an der Daten-Infrastruktur. Da Informationssysteme an Komplexität zunehmen, entwickeln Teams fortschrittlichere Modelle und architektonische Darstellungen, um diese Herausforderungen zu meistern. Ebenso wichtig ist die Ausrichtung der technischen Konzeption mit organisatorischen und sozialen Bedürfnissen. Die Anpassung großer Daten-Infrastruktur-Systeme an betriebliche Bedürfnisse erfordert oft Prozess-Entdeckung, bei der Engineering-Teams Ereignis-Logs analysieren, um System-Anforderungen basierend auf tatsächlichem Gebrauch zu bestimmen.

Diese reflexiven Prozess-Verbesserungspraktiken konkurrieren um knappe Engineering- und IT-Zeit und spiegeln die Ansammlung von Zeit-Verzögerungen wider, mit denen Daten-Ingenieure konfrontiert sind. Da jedes Team innerhalb des DataOps-Spektrums unterschiedliche Metriken überwacht, kann die Übersetzung von Leistungsanforderungen in Pipeline-Entwicklung zu Fehlern und teuren Fehlern führen.

Warum das Rad neu erfinden?

Ein Gartner-Bericht identifiziert eine dedizierte Daten- und Analytics-Architektur-Disziplin als entscheidend für die Umsetzung von operativer Strategie und Ressourcen-Zuweisung. Die Ausrichtung von Geschäfts- und technischer Architektur ist in technologie-getriebenen Geschäftsumgebungen immer wichtiger.

Prozess-Ausrichtung ist eine alte Herausforderung in der Betriebsführung, die nun in einem Tempo und Umfang auftritt, der Mängel in der organisatorischen Koordination aufdeckt. Mehrere Techniken unterstützen cross-departementale Prozess-Ausrichtung. Business-Process-Management (BPM) und Daten-Regierung (DG) sind zwei etablierte Rahmenbedingungen, die Organisationen helfen, diese Notwendigkeit zu bewältigen. Der zunehmende Einfluss von Technologie-Strategie auf Geschäftsergebnisse erhöht die Bedeutung von Disziplinen, die Technologie- und Geschäftsprozess-Ausrichtung unterstützen.

Master-Daten-Management (MDM) und DG haben sich als effektive Disziplinen erwiesen, um Geschäftsprozesse und Daten-Operationen auszurichten. DataOps-Teams mit MDM und DG sind am besten geeignet, um elastische Komplement-Prinzipien anzuwenden, um die betriebliche Effizienz zu verbessern. Klare Daten-Eigentums-Rollen und eine etablierte Architektur-Disziplin stärken die Prozess-Ausrichtung und cross-funktionelle Kommunikation, um technische und geschäftliche Strategie-Ergebnisse zu unterstützen. Ausgerichtete DataOps nutzen das gesamte Spektrum einer Daten-Wert-Kette für die Geschäftsstrategie.

Daten-Qualität und Daten-Integritäts-Feedback-Interpretation stellen gemeinsame Schmerzpunkte für Daten-Engineering- und Analytics-Teams dar. Übersetzungs-Lücken zwischen Ingenieuren und Analysten spiegeln ein breiteres Problem auf der Architektur-Ebene wider, das Technologie-Strategie und Geschäfts-Modell-Ausrichtung umfasst. Da die Infrastruktur-Entwicklung oft hinter den Geschäfts-Bedürfnissen zurückbleibt, ist Kommunikations-Resilienz ein begrenzender Faktor für Organisationen, um Daten-Wert-Nutzung zu realisieren. Fluktuation, Markts Unsicherheit, technische Schulden und interne Ressourcen-Konkurrenz werfen Fragen auf, wie cross-funktionelle Kommunikations-Prozesse unter Druck funktionieren. Die Stärkung der Verbindungen zwischen Analytics- und Engineering-Teams durch Umsetzung, Präzision und zuverlässige Ausführung in Hochdruck-Situationen stellt eine entscheidende Verschiebung hin zu elastischen Daten-Operationen dar.