Μηχανική Ανάλυσης Δεδομένων: Ένα Ελαστικό Συμπλήρωμα για Καλύτερες Λειτουργίες Δεδομένων

Ένας θεμελιώδης διαχωρισμός μεταξύ μηχανικής δεδομένων και επιχειρηματικής ανάλυσης περιπλέκει τον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί λειτουργούν σε ένα ταχέως εξελισσόμενο ψηφιακό περιβάλλον. Οι επιχειρήσεις διαχειρίζονται απρόsmarty όγκους δομημένων και μη δομημένων δεδομένων από πολλές πηγές, αλλά πολλές από αυτές δυσκολεύονται να εξάγουν σημαντική επιχειρηματική αξία. Το κύριο ζήτημα είναι ένας διαρκοσμένος και κοστοβόρος αποσυνδετικός μεταξύ των ομάδων που κατασκευάζουν και διατηρούν την υποδομή δεδομένων και των ομάδων που εξαρτώνται από έγκαιρες και ακριβείς δεδομενικές πληροφορίες. Για να ενσωματώσουν αποτελεσματικά λύσεις που υποστηρίζουν τη μηχανική δεδομένων και την επιχειρηματική ανάλυση, είναι απαραίτητο για την ηγεσία να κατανοήσει πώς σχηματίζεται αυτός ο διαχωρισμός και πώς εκφράζεται σε τεχνικές και λειτουργικές διαστάσεις. Η αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης απαιτεί μια ολιστική προσέγγιση που περιλαμβάνει τεχνολογία, διαδικασίες και οργανωτική κουλτούρα. Η προσπάθεια δεν είναι ένα απλό upgrade εργαλείων, αλλά μάλλον μια διαλειτουργική μετατόπιση που καθοδηγείται από τις λειτουργίες μηχανικής δεδομένων και επιχειρηματικής ανάλυσης.

Εργασία δεδομένων σε ένα φάσμα – ανάλυση σε μηχανική

Σύμφωνα με την IBM, η επιχειρηματική ανάλυση αναφέρεται στις στατιστικές μεθόδους και τις τεχνολογίες υπολογιστών που επεξεργάζονται, εξορύσσουν και οπτικοποιούν δεδομένα για να αποκαλύψουν μοτίβα, σχέσεις και πληροφορίες που υποστηρίζουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις. Η ανάλυση αποδεικνύει την αξία της όταν βελτιώνει την απόδοση, μειώνει τον κίνδυνο ή αυξάνει την αποτελεσματικότητα μέσω ενεργητικών πληροφοριών. Οι ομάδες ανάλυσης παρακολουθούν αυτές τις σχέσεις και μοτίβα μέσω μιας σειράς συνεχών μετρήσεων, συνήθως ενός συνόλου δεικτών απόδοσης (KPI). Το Πλαίσιο Ανάλυσης INFORMS περιγράφει αυτό ως einen κύκλο που αρχίζει με ένα επιχειρηματικό πρόβλημα και επεκτείνεται στη διαχείριση κύκλου λύσεων. Η διαδικασία ανάλυσης καθοδηγείται από την οριοθέτηση προβλημάτων και υποστηρίζεται από τεχνολογία.

Οι ομάδες ανάλυσης, που οδηγούνται από τις επιχειρηματικές ανάγκες, αντιμετωπίζουν πίεση για να παραδώσουν πληροφορίες γρήγορα και εξαρτώνται από “φρέσκα” δεδομένα για να υποστηρίξουν τις εργασίες τους. Παλιά δεδομένα παραδίδουν παλιές πληροφορίες. Οι ομάδες χρειάζονται πρόσβαση σε υποδομή δεδομένων που επιτρέπει την επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο ή σε κοντινό χρόνο, για να παραδώσει πραγματική επιχειρηματική αξία.

Η μηχανική δεδομένων αντιπροσωπεύει την άλλη πλευρά του φάσματος και οδηγείται από τις απαιτήσεις υποδομής και τεχνολογίας. Η IBM ορίζει τη μηχανική δεδομένων ως “την πρακτική του σχεδιασμού και της κατασκευής συστημάτων για τη συλλογή, αποθήκευση και ανάλυση δεδομένων σε κλίμακα”. Αν και το έργο υποστηρίζει την παράδοση πληροφοριών, οι εργασίες μηχανικής δεδομένων είναι διακριτά διαφορετικές από το πλαίσιο ανάλυσης και εστιάζονται στις логιστικές και αποθήκευση δεδομένων.

Συγχρονισμένες τάσεις και συμπληρώματα

Η τάση μεταξύ των ομάδων μηχανικής δεδομένων και ανάλυσης προκύπτει συχνά από τις διαφορετικές χρονικές κλίμακες και τις ανταγωνιστικές απαιτήσεις εργασιών. Οι αποφάσεις υποδομής και εργαλείων από τις ομάδες μηχανικής εξαρτώνται από τον ρυθμό υιοθέτησης συστήματος, την καινοτομία τεχνολογίας, την ικανότητα IT και τους περιορισμούς πόρων σε một περιορισμένο ταλέντο. Οι εργασίες ανάλυσης εξαρτώνται από δεδομένα που έχουν εισαχθεί ως ενδιάμεσα προϊόντα που τροφοδοτούν την παράδοση πληροφοριών. Αυτό απαιτεί από τις ομάδες ανάλυσης να εργαστούν μέσα στην υπάρχουσα υποδομή που έχει αναπτύξει η μηχανική δεδομένων, ενώ προβλέπουν και επικοινωνούν μελλοντικές ανάγκες.

Αυτές οι διαφορές δημιουργούν ένα φάσμα στο οποίο οι λειτουργίες δεδομένων (DataOps) υπάρχουν με χρονικές κλίμακες διαφορετικής μονάδας διάρκειας. Αυτή η συγχρονισμένη ανταλλαγή είναι μερικές φορές συμπληρωματική και μερικές φορές ευάλωτη σε σύγκρουση. Η ενσωμάτωση αυτών των χρονικών κλιμάκων απαιτεί οργανωτική ικανότητα για διαλειτουργική επικοινωνία και ευθυγράμμιση επιχειρηματικών διαδικασιών. Αν οι ομάδες ανάλυσης είναι δεσμευμένες σε παλιά υποδομή, τότε η τεχνική οφειλή των παλιών συστημάτων μειώνει την ταχύτητα παράδοσης πληροφοριών και弱ens την ανταγωνιστική θέση. Αν οι ομάδες μηχανικής δεδομένων παραμένουν δεσμευμένες σε γρήγορη εκτέλεση, τότε η συμμόρφωση, η επιχειρηματική συνέχεια, η ασφάλεια, η ποιότητα και η έκθεση στην αγορά είναι σε κίνδυνο.

Για τις λειτουργίες δεδομένων (DataOps), η επιτυχία εξαρτάται από την τακτική αναγνώριση του ελαστικού συμπληρώματος μεταξύ των ομάδων. Πρόσφατη έρευνα έχει βρει ότι η ευθυγράμμιση της επιχειρηματικής στρατηγικής και της στρατηγικής ανάλυσης δεδομένων ενισχύει την ικανότητα ανάλυσης μεγάλων δεδομένων ως ευελιξία ανταπόκρισης στην αγορά. Περαιτέρω έρευνα υποστηρίζει ότι η ευθυγράμμιση της στρατηγικής επιχειρήσεων και της στρατηγικής επιστήμης δεδομένων είναι απαραίτητη για την επιτυχή απόκτηση αξίας δεδομένων.

Κοινοί πόνοι

Οι επερχόμενες τεχνολογίες απαιτούν γρήγορες αλλαγές στην υποδομή δεδομένων. Όσο οι πληροφοριακές συστήματα αυξάνονται σε复雑ότητα, οι ομάδες αναπτύσσουν πιο προηγμένα μοντέλα και αρχιτεκτονικές αναπαραστάσεις για να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις. Ισότιμα σημαντική είναι η ευθυγράμμιση του τεχνικού σχεδιασμού με τις οργανωτικές και κοινωνικές ανάγκες. Η προσαρμογή μεγάλων συστημάτων υποδομής δεδομένων στις λειτουργικές ανάγκες συχνά απαιτεί ανακάλυψη διαδικασιών, με τις ομάδες μηχανικής να αναλύουν αρχεία συμβάντων για να καθορίσουν τις απαιτήσεις συστήματος βάσει της πραγματικής χρήσης.

Αυτές οι πρακτικές βελτίωσης διαδικασιών ανταγωνίζονται για τον σπάνιο χρόνο μηχανικής και IT και αντανακλούν την συσσώρευση χρονικών καθυστερήσεων που αντιμετωπίζουν οι μηχανικοί δεδομένων. Επειδή κάθε ομάδα στο φάσμα των DataOps παρακολουθεί διαφορετικά μετρήματα, η μετάφραση των απαιτήσεων απόδοσης σε ανάπτυξη αγωγών μπορεί να οδηγήσει σε μη ευθυγράμμιση και κοστοβόρες λάθη.

Γιατί να ξαναεφευρέσουμε το τροχό;

Μια αναφορά Gartner αναγνωρίζει μια αφιερωμένη αρχιτεκτονική δεδομένων και ανάλυσης ως κρίσιμη για την επίτευξη επιχειρηματικής στρατηγικής και διανομής πόρων. Η ευθυγράμμιση της επιχειρηματικής και τεχνικής αρχιτεκτονικής είναι ολοένα και πιο σημαντική για τα τεχνολογικά περιβάλλοντα επιχειρήσεων.

Η ευθυγράμμιση διαδικασιών είναι μια παλιά πρόκληση λειτουργιών που τώρα συμβαίνει με ρυθμό και κλίμακα που αποκαλύπτει ελαττώματα στην οργανωτική συντονισμό. Πολλές τεχνικές υποστηρίζουν την ευθυγράμμιση διαδικασιών μεταξύ τμημάτων. Η διαχείριση επιχειρηματικών διαδικασιών (BPM) και η διακυβέρνηση δεδομένων (DG) είναι δύο καθιερωμένα πλαίσια που βοηθούν τις οργανώσεις να αντιμετωπίσουν αυτήν την ανάγκη. Η αυξανόμενη επιρροή της τεχνολογικής στρατηγικής στα επιχειρηματικά αποτελέσματα αυξάνει την_importance των дисципλινών που υποστηρίζουν την ευθυγράμμιση τεχνολογίας και επιχειρηματικών διαδικασιών.

Η διαχείριση δεδομένων (MDM) και η διακυβέρνηση δεδομένων (DG) έχουν αναδυθεί ως αποτελεσματικές дисципλίνες για την ευθυγράμμιση επιχειρηματικών διαδικασιών και λειτουργιών δεδομένων. Οι ομάδες DataOps με MDM και DG σε θέση να εφαρμόσουν αρχές ελαστικού συμπληρώματος για να βελτιώσουν την λειτουργική αποτελεσματικότητα. Σαφείς ρόλοι ιδιοκτησίας δεδομένων και μια καθιερωμένη αρχιτεκτονική дисциплина ενισχύουν την ευθυγράμμιση διαδικασιών και την διαλειτουργική επικοινωνία για να υποστηρίξουν τεχνικές και επιχειρηματικές στρατηγικές. Ευθυγραμμισμένες DataOps εκμεταλλεύονται το πλήρες φάσμα μιας αλυσίδας αξίας δεδομένων προς επιχειρηματική στρατηγική.

Η ποιότητα δεδομένων και η ερμηνεία ακεραιότητας παρουσιάζουν κοινούς πόνους για τις ομάδες μηχανικής δεδομένων και ανάλυσης. Οι διακοπές μετάφρασης μεταξύ μηχανικών και αναλυτών αντανακλούν ένα ευρύτερο ζήτημα στο επίπεδο αρχιτεκτονικής που εμπλέκει την τεχνολογική στρατηγική και την ευθυγράμμιση επιχειρηματικού μοντέλου. Επειδή η ανάπτυξη υποδομής συχνά καθυστερεί πίσω από τις επιχειρηματικές ανάγκες, η ανθεκτικότητα επικοινωνίας είναι ένας παράγοντας που περιορίζει την ταχύτητα για τις οργανώσεις να πραγματοποιήσουν την απόκτηση αξίας δεδομένων. Η rotα, η αβεβαιότητα της αγοράς, το τεχνικό χρέος, η εσωτερική ανταγωνιστικότητα πόρων και η ανταγωνιστικότητα για πόρους δημιουργούν ερωτήματα σχετικά με το πώς οι διαλειτουργικές διαδικασίες επικοινωνίας εκτελούνται υπό πίεση. Η ενίσχυση των συνδέσεων μεταξύ των ομάδων ανάλυσης και μηχανικής δεδομένων μέσω της εφαρμογής, της ακρίβειας και της αξιόπιστης εκτέλεσης σε καταστάσεις υψηλής πίεσης αντιπροσωπεύει μια ζωτική μετατόπιση προς ελαστικές λειτουργίες δεδομένων.