Insinöörianalytiikka: Joustava Komplementti Paremmille Dataoperaatioille

Perusratkaisu data-insinööritöiden ja liiketoimintaanalytiikan välillä monimutkaistaa organisaatioiden toimintaa nopeasti kehittyvässä digitaalisessa ympäristössä. Yritykset hallinnoivat ennennäkemättömän suuria määriä rakenteista ja rakenteettomia tietoja monista lähteistä, mutta monet kamppailevat merkityksellisen liiketoimintaa tukevan arvon löytämisessä. Ydinkysymys on pysyvä ja kallis yhteys data-infrastruktuurin kehittämisestä ja ylläpitämisestä vastaavien tiimien ja ajantasaisia ja tarkkoja datajohtamiseen perustuvia näkemyksiä riippuvien tiimien välillä. Onnistuneiden ratkaisujen integroimiseksi, jotka tukevat data-insinööritöitä ja liiketoimintaanalytiikkaa, on johtajuuden ymmärrettävä, miten tämä jakautuminen muodostuu ja miten se ilmenee teknisillä ja operatiivisilla ulottuvuuksilla. Tähän haasteen ratkaisemiseen vaaditaan kattava lähestymistapa, joka käsittää teknologian, prosessit ja organisaatiokulttuurin. Pyrkimys ei ole yksinkertainen työkalujen päivitys, vaan enemminkin ristifunktionaalinen siirtymä, jota ohjaavat data-insinööritöiden ja liiketoimintaanalytiikan funktiot.

Data-työ spektrillä – analytiikasta insinööritöihin

IBM:n mukaan liiketoimintaanalytiikka viittaa tilastollisiin menetelmiin ja tietokoneteknologioihin, jotka prosessoivat, kaivavat ja visualisoivat tietoja paljastaakseen mallit, suhteet ja näkemykset, jotka tukevat parempaa liiketoimintapäätöksentekoa. Analytiikka osoittaa arvonsa, kun se parantaa suorituskykyä, vähentää riskiä tai lisää tehokkuutta toimivilla näkemyksillä. Analytiikkatiimit seuraavat näitä suhteita ja malleja jatkuvien mittareiden avulla, tyypillisesti joukko avainsuoritusindikaattoreita (KPI). INFORMS Analytics Framework kuvailee tämän prosessin sykliseksi, joka alkaa liiketoimintahaasteesta ja ulottuu ratkaisun elinkaaren hallintaan. Analytiikka-prosessi on ohjattu ongelman määrittelyllä ja tuettu teknologialla.

Liiketoimintatarpeiden ohjaamien analytiikkatiimien on toimitettava näkemyksiä nopeasti, ja ne riippuvat “tuoreista” tietoista työprosessien tukemiseksi. Vanhentuneet tiedot toimittavat vanhentuneita näkemyksiä. Tiimien on oltava pääsy data-infrastruktuuriin, joka mahdollistaa lyhyen tai lähes reaaliaikaisen tiedon käsittelyn näkemyksiksi, jotka toimittavat todellista liiketoimintaa tukevaa arvoa.

Data-insinööritöiden edustaa toista spektrin puolta ja sitä ohjaa infrastruktuurin ja teknologian vaatimukset. IBM määrittelee data-insinööritöiden “järjestelmien suunnitteluna ja rakentamisena tiedon keräämiselle, varastoinnille ja analyysille suuressa mittakaavassa.” Vaikka työ tukee näkemyksen toimittamista, data-insinööritöiden työprosessit eroavat selvästi analytiikka-kehyksestä ja keskittyvät data-logistiikkaan ja -varastointiin.

Syncopated jännitteet ja komplementit

Jännite data-insinööritöiden ja analytiikkatiimien välillä johtuu useimmiten eroista aikaskaalassa ja kilpailevissa työprosessien vaatimuksissa. Infrastruktuurin ja työkalujen päätökset insinööritiimien osalta riippuvat järjestelmän omaksumisnopeuksista, teknologisen innovaation nopeudesta, IT-kapasiteetista ja resurssirajoituksista rajoitetussa osaamismarkkinassa. Analytiikkatehtävät riippuvat välittäjistä tiedoista, jotka toimittavat näkemyksen toimittamista. Tämä edellyttää analytiikkatiimien työskentelemistä olemassa olevan infrastruktuurin puitteissa, jonka data-insinööritöiden on kehittänyt, ja odottaa ja viestittää tulevia tarpeita.

Nämä eroavaisuudet luovat jatkumon, jossa dataoperaatiot (DataOps) toimivat eri yksiköiden aikakehyksillä. Tämä syncopoidun vaihdon on joskus komplementaarinen ja joskus altis törmäykseen. Näiden aikakehysten yhdistäminen vaatii organisaatiota, jolla on kapasiteetti ristifunktionaaliselle viestinnälle ja liiketoimintaprosessien säätelylle. Jos analytiikkatiimit ovat vanhentuneen infrastruktuurin alaisia, vanhan järjestelmän tekninen velka vähentää näkemyksen toimittamisen nopeutta ja heikentää kilpailukykyä. Jos data-insinööritiimit pysyvät nopean kääntymisen odotuksiin sitoutuneina, tietoturva, liiketoimintajatkuvuus, turvallisuus, laatu ja markkinanäkyvyys ovat vaarassa.

DataOpsin onnistumisen edellytyksenä on jatkuvasti tunnistaa kontekstisidonnainen joustava komplementti tiimien välillä. Tuore tutkimus on osoittanut, että liiketoimintastrategian ja data-analytiikan strategian laskeminen parantaa suurten datojen analytiikan kykyä markkinavasteen ketteryydenä. Lisäksi tutkimus tukee sitä, että liiketoimintastrategian ja data-tieteen strategian laskeminen on olennaista data-arvon onnistuneeseen kaappaamiseen.

Jaettuja kipupisteitä

Uudet teknologiat vaativat nopeita muutoksia data-infrastruktuuriin. Koska tietojärjestelmät kasvavat monimutkaisuudessa, tiimit kehittävät edistyneempiä malleja ja arkkitehtuurin edustuksia navigoidakseen näissä haasteissa. Yhtä tärkeää on teknisen suunnittelun laskeminen organisaatioiden ja sosiaalisten tarpeiden kanssa. Suurten data-infrastruktuurijärjestelmien sovittaminen operatiivisiin tarpeisiin usein edellyttää prosessin löytämistä, jossa insinööritiimit analysoivat tapahtumalogit määrittääkseen järjestelmän vaatimukset todellisen käytön perusteella.

Nämä refleksiiviset prosessin parantamisen käytännöt kilpailevat harvinaisen insinööri- ja IT-ajan kanssa ja heijastavat aikaviiveiden kertymisen, jota data-insinöörit kohtaavat. Koska kunkin DataOpsin tiimin sisällä seurataan eri mittareita, suorituskykyvaatimusten kääntäminen putken kehitykseen voi johtaa epäsovittaisuuteen ja kalliisiin virheisiin.

Miksi keksiä pyörää uudelleen?

Gartner-raportti tunnistaa omistetun data- ja analytiikka-arkkitehtuuriin liittyvän kurssin kriittiseksi operaatiostrategian ja resurssien aloittamiseen. Liiketoimintastrategian ja teknisen arkkitehtuuriin laskeminen on yhä tärkeämpää teknologiajohtaisissa liiketoimintaympäristöissä.

Prosessin laskeminen on vanha operaatiivinen haaste, joka nyt tapahtuu nopeudella ja mittakaavalla, joka paljastaa virheitä organisaatiokoordinaatiossa. Useat tekniikat tukevat ristiosastollista prosessin laskemista. Liiketoimintaprosessien hallinta (BPM) ja data-hallinta (DG) ovat kaksi vakiintunutta viitekehyksi, jotka auttavat organisaatioita kohtaamaan tämän tarpeen. Teknologisen strategian kasvava vaikutus liiketoimintatuloksiin lisää koulutuksien merkitystä, jotka tukevat teknologiaa ja liiketoimintaprosessien laskemista.

Master data hallinta (MDM) ja DG ovat nousseet tehokkaiksi koulutuksiksi liiketoimintaprosessien ja dataoperaatioiden laskemiseksi. DataOps-tiimit, joilla on MDM ja DG käytössä, ovat parhaiten asemissa soveltamaan joustavan komplementin periaatteita operatiivisen tehokkuuden parantamiseksi. Selkeät data-omistajuuden roolit ja vakiintunut arkkitehtuuriin liittyvä koulutus vahvistavat prosessin laskemista ja ristifunktionaalista viestintää teknisen ja liiketoimintastrategian tuloksien tukemiseksi. Laskettu DataOps hyödyntää täysimittaista data-arvoketjua liiketoimintastrategian suuntaan.

Data-laatu ja data-integriteetin palaute-tulkinta esittävät jaettuja kipupisteitä data-insinööritöiden ja analytiikkatiimien välillä. Käännökselliset aukot insinöörien ja analyytikkojen välillä heijastavat laajempaa ongelmaa arkkitehtuuri-tasolla, joka liittyy teknologiastrategiaan ja liiketoimintamalliin. Koska infrastruktuurin kehitys usein jää liiketoimintatarpeiden jälkeen, viestintäkestävyys on rajoittava tekijä organisaatioiden data-arvon kaappaamiseen. Henkilöstövaihdos, markkinan epävarmuus, tekninen velka ja sisäinen resurssikilpailu herättävät kysymyksiä siitä, miten ristifunktionaalinen viestintäprosessi toimii jännityksessä. Analytiikkatiimien ja insinööritiimien välisen yhteyden vahvistaminen toteutuksella, tarkkuudella ja luotettavalla suorituksella korkeapaineisissa tilanteissa edustaa elintärkeää siirtymää joustavaan dataoperaatioon.