EngineeringKomplemen Elastis untuk Operasi Data yang Lebih Baik

Sebuah perpecahan mendasar antara rekayasa data dan analitik bisnis mempersulit cara organisasi beroperasi dalam lingkungan digital yang berkembang pesat. Perusahaan mengelola volume data terstruktur dan tidak terstruktur yang belum pernah terjadi sebelumnya dari berbagai sumber, namun banyak yang kesulitan mengekstrak nilai bisnis yang bermakna. Masalah intinya adalah keterputusan yang terus-menerus dan mahal antara tim yang membangun dan memelihara infrastruktur data dengan tim yang bergantung pada wawasan berbasis data yang tepat waktu dan akurat. Untuk mengintegrasikan solusi yang mendukung rekayasa data dan analitik bisnis secara efektif, sangat penting bagi kepemimpinan untuk memahami bagaimana perpecahan ini terbentuk dan bagaimana ia termanifestasi di seluruh dimensi teknis dan operasional. Mengatasi tantangan ini memerlukan pendekatan komprehensif yang mencakup teknologi, proses, dan budaya organisasi. Upaya ini bukan sekadar peningkatan alat, melainkan pergeseran lintas fungsi yang dipandu oleh fungsi rekayasa data dan analitik bisnis.

Pekerjaan data dalam sebuah spektrum—analitik hingga rekayasa

Menurut IBM, analitik bisnis mengacu pada metode statistik dan teknologi komputasi yang memproses, menambang, dan memvisualisasikan data untuk mengungkap pola, hubungan, dan wawasan yang mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik. Analitik membuktikan nilainya ketika meningkatkan kinerja, mengurangi risiko, atau meningkatkan efisiensi melalui wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Tim analitik melacak hubungan dan pola ini melalui serangkaian metrik yang berkelanjutan, biasanya berupa seperangkat indikator kinerja utama (KPI). Kerangka Analitik INFORMS menggambarkan ini sebagai siklus yang dimulai dengan masalah bisnis dan meluas hingga manajemen siklus hidup solusi. Proses analitik dipandu oleh perumusan masalah dan didukung oleh teknologi.

Tim analitik, yang digerakkan oleh kebutuhan bisnis, menghadapi tekanan untuk memberikan wawasan dengan cepat dan bergantung pada data “segar” untuk mendukung alur kerja mereka. Data basi menghasilkan wawasan basi. Tim memerlukan akses ke infrastruktur data yang memungkinkan pemrosesan data menjadi wawasan dalam waktu singkat atau hampir real-time yang memberikan nilai bisnis nyata.

Rekayasa data mewakili sisi lain dari spektrum dan digerakkan oleh persyaratan infrastruktur dan teknologi. IBM mendefinisikan rekayasa data sebagai “praktik merancang dan membangun sistem untuk pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dalam skala besar.” Meskipun pekerjaan ini mendukung penyampaian wawasan, alur kerja rekayasa data jelas berbeda dengan kerangka analitik dan berfokus pada logistik dan pergudangan data.

Ketegangan dan komplemen yang sinkopasi

Ketegangan antara tim rekayasa data dan analitik paling sering muncul dari skala waktu yang berbeda dan tuntutan alur kerja yang bersaing. Keputusan infrastruktur dan alat dari tim rekayasa bergantung pada tingkat adopsi sistem, inovasi teknologi, kapasitas TI, dan kendala sumber daya di pasar bakat yang terbatas. Tugas analitik mengandalkan data yang diingesti sebagai produk perantara yang mendorong penyampaian wawasan. Hal ini mengharuskan tim analitik untuk bekerja dalam infrastruktur yang ada yang telah dikembangkan oleh rekayasa data, sambil mengantisipasi dan mengomunikasikan kebutuhan di masa depan.

Perbedaan ini menciptakan sebuah kontinum di mana fungsi operasi data (DataOps) ada dengan kerangka waktu yang memiliki durasi unit berbeda. Pertukaran yang sinkopasi ini terkadang saling melengkapi dan terkadang rentan bentrok. Mengintegrasikan kerangka waktu ini memerlukan kapasitas organisasi untuk komunikasi lintas fungsi dan penyelarasan proses bisnis. Jika tim analitik terikat pada infrastruktur yang sudah ketinggalan zaman, maka utang teknis sistem warisan mengurangi kecepatan penyampaian wawasan dan melemahkan keunggulan kompetitif. Jika tim rekayasa data tetap terikat pada harapan perputaran cepat, maka kepatuhan, kelangsungan bisnis, keamanan, kualitas, dan eksposur pasar berisiko.

Untuk DataOps, kesuksesan bergantung pada identifikasi yang konsisten terhadap komplemen elastis yang spesifik konteks di seluruh tim. Penelitian terbaru menemukan bahwa keselarasan strategi bisnis dan strategi analitik data meningkatkan kemampuan analitik data besar yang dimanfaatkan sebagai kelincahan respons pasar. Penelitian lebih lanjut mendukung bahwa keselarasan strategi bisnis-sains data sangat penting untuk menangkap nilai data dengan sukses.

Titik nyeri bersama

Teknologi yang muncul menuntut perubahan cepat pada infrastruktur data. Seiring meningkatnya kompleksitas sistem informasi, tim mengembangkan model dan representasi arsitektur yang lebih maju untuk menavigasi tantangan ini. Yang sama pentingnya adalah penyelarasan desain teknis dengan kebutuhan organisasi dan sosial. Menyesuaikan sistem infrastruktur data besar dengan kebutuhan operasional sering kali memerlukan penemuan proses, dengan tim rekayasa menganalisis log peristiwa untuk menentukan persyaratan sistem berdasarkan penggunaan aktual.

Praktik peningkatan proses refleksif ini bersaing untuk mendapatkan waktu rekayasa dan TI yang langka dan mencerminkan akumulasi penundaan waktu yang dihadapi oleh insinyur data. Karena setiap tim dalam spektrum DataOps memantau metrik yang berbeda, menerjemahkan persyaratan kinerja ke pengembangan pipa dapat menyebabkan ketidakselarasan dan kesalahan yang mahal.

Mengapa menciptakan kembali roda?

Sebuah laporan Gartner mengidentifikasi disiplin arsitektur data dan analitik yang khusus sebagai kritis untuk mewujudkan strategi operasional dan alokasi sumber daya. Menyelaraskan arsitektur bisnis dan teknis semakin penting untuk lingkungan bisnis yang digerakkan oleh teknologi.

Penyelarasan proses adalah tantangan operasi yang sudah lama ada yang sekarang terjadi pada tingkat dan skala yang mengungkap kelemahan dalam koordinasi organisasi. Beberapa teknik mendukung penyelarasan proses lintas departemen. Manajemen proses bisnis (BPM) dan tata kelola data (DG) adalah dua kerangka kerja mapan yang membantu organisasi memenuhi kebutuhan ini. Meningkatnya pengaruh strategi teknologi pada hasil bisnis meningkatkan pentingnya disiplin yang mendukung penyelarasan teknologi dan proses bisnis.

Manajemen data induk (MDM) dan DG telah muncul sebagai disiplin yang efektif untuk menyelaraskan proses bisnis dan operasi data. Tim DataOps yang telah menerapkan MDM dan DG paling siap untuk menerapkan prinsip komplemen elastis guna meningkatkan efisiensi operasional. Peran kepemilikan data yang jelas dan disiplin arsitektur yang mapan memperkuat penyelarasan proses dan komunikasi lintas fungsi untuk mendukung hasil strategi teknis dan bisnis. DataOps yang selaras memanfaatkan seluruh spektrum rantai nilai data menuju strategi bisnis.

Interpretasi umpan balik kualitas data dan integritas data menghadirkan titik nyeri bersama bagi tim rekayasa data dan analitik. Kesenjangan penerjemahan antara insinyur dan analis mencerminkan masalah yang lebih luas di tingkat arsitektur yang melibatkan penyelarasan strategi teknologi dan model bisnis. Karena pengembangan infrastruktur sering tertinggal di belakang kebutuhan bisnis, ketahanan komunikasi adalah faktor pembatas laju bagi organisasi untuk mewujudkan penangkapan nilai data. Pergantian karyawan, ketidakpastian pasar, utang teknis, dan persaingan sumber daya internal memunculkan pertanyaan tentang bagaimana proses komunikasi lintas fungsi berkinerja di bawah tekanan. Memperkuat koneksi antara tim analitik dan rekayasa melalui implementasi, presisi, dan eksekusi yang andal dalam situasi bertekanan tinggi mewakili pergeseran vital menuju operasi data yang elastis.