Analitik Teknik: Komplement Elastis untuk Operasi Data yang Lebih Baik

Pembagian mendasar antara teknik 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 berarti. Masalah inti adalah pemisahan yang persisten dan mahal antara tim yang membangun dan memelihara infrastruktur data dan tim yang mengandalkan data yang tepat waktu dan akurat. Untuk mengintegrasikan solusi yang mendukung teknik data dan analitik bisnis, sangat penting bagi kepemimpinan untuk memahami bagaimana pemisahan ini terbentuk dan bagaimana manifestasinya di seluruh dimensi teknis dan operasional. Mengatasi tantangan ini memerlukan pendekatan komprehensif yang mencakup teknologi, proses, dan budaya organisasi. Upaya ini tidak hanya sekedar upgrade alat, tetapi lebih kepada pergeseran lintas fungsi yang dipandu oleh fungsi teknik data dan analitik bisnis.

PEkerjaan Data pada Spektrum—Analitik ke Teknik

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 sebuah set indikator kinerja utama (KPI). INFORMS Analytics Framework menjelaskan ini sebagai siklus yang dimulai dengan masalah bisnis dan meluas ke pengelolaan siklus solusi. Proses analitik dipandu oleh pembingkaian masalah dan didukung oleh teknologi.

Tim analitik, yang dipicu oleh kebutuhan bisnis, menghadapi tekanan untuk menghasilkan wawasan dengan cepat dan mengandalkan data “segar” untuk mendukung alur kerja mereka. Data yang sudah ketinggalan zaman menghasilkan wawasan yang sudah ketinggalan zaman. Tim memerlukan akses ke infrastruktur data yang memungkinkan pemrosesan data menjadi wawasan yang menghasilkan nilai bisnis nyata dalam waktu singkat atau hampir waktu nyata.

Teknik data mewakili sisi lain dari spektrum dan dipicu oleh kebutuhan infrastruktur dan teknologi. IBM mendefinisikan teknik data sebagai “praktik merancang dan membangun sistem untuk pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dalam skala besar.” Meskipun pekerjaan ini mendukung pengiriman wawasan, alur kerja teknik data berbeda dari kerangka analitik dan fokus pada logistik dan gudang data.

Tegangan Sinkronisasi dan Komplementer

Tegangan antara tim teknik data dan analitik paling sering muncul dari skala waktu yang berbeda dan permintaan alur kerja yang bersaing. Keputusan infrastruktur dan alat dari tim teknik bergantung pada tingkat adopsi sistem, inovasi teknologi, kapasitas IT, dan keterbatasan sumber daya dalam pasar bakat yang terbatas. Tugas analitik bergantung pada data yang diolah sebagai produk antara yang mengisi pengiriman wawasan. Ini memerlukan tim analitik untuk bekerja dalam infrastruktur data yang ada yang dikembangkan oleh teknik data, sambil mengantisipasi dan mengkomunikasikan kebutuhan masa depan.

Perbedaan ini menciptakan kontinum di mana fungsi operasi data (DataOps) ada dengan kerangka waktu yang berbeda. Pertukaran sinkronisasi ini terkadang komplementer dan terkadang rentan terhadap tabrakan. 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 pengiriman wawasan dan melemahkan keunggulan kompetitif. Jika tim teknik data tetap terikat pada harapan perputaran yang cepat, maka kepatuhan, kelangsungan bisnis, keamanan, kualitas, dan paparan pasar berisiko.

Untuk DataOps, kesuksesan bergantung pada mengidentifikasi komplementer elastis yang kontekstual spesifik di seluruh tim. Penelitian terbaru menemukan bahwa penyelarasan strategi bisnis dan strategi analitik data meningkatkan kemampuan analitik data besar yang digunakan sebagai respons kelenturan pasar. Penelitian lebih lanjut mendukung bahwa penyelarasan strategi bisnis-sains data sangat penting untuk menangkap nilai data dengan sukses.

Poin Sakit Bersama

Teknologi yang muncul menuntut perubahan yang cepat pada infrastruktur data. Ketika sistem informasi meningkat dalam kompleksitas, tim mengembangkan model dan representasi arsitektur yang lebih maju untuk menavigasi tantangan ini. Tak kalah penting adalah penyelarasan desain teknis dengan kebutuhan organisasi dan sosial. Mengadaptasi sistem infrastruktur data besar ke kebutuhan operasional sering memerlukan penemuan proses, dengan tim teknik menganalisis log acara untuk menentukan kebutuhan sistem berdasarkan penggunaan yang sebenarnya.

Praktik perbaikan proses refleksif ini bersaing untuk waktu teknik dan IT yang langka dan mencerminkan akumulasi keterlambatan 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 Membuat Roda Baru?

Laporan Gartner mengidentifikasi disiplin arsitektur data dan analitik yang didedikasikan sebagai kritis untuk mewujudkan strategi operasional dan alokasi sumber daya. Penyelarasan arsitektur bisnis dan teknis semakin penting untuk lingkungan bisnis yang didorong teknologi.

Penyelarasan proses adalah tantangan operasional yang sudah lama ada yang sekarang terjadi pada tingkat dan skala yang mengungkapkan kelemahan dalam koordinasi organisasi. Beberapa teknik mendukung penyelarasan proses antar departemen. Manajemen proses bisnis (BPM) dan tata kelola data (DG) adalah dua kerangka yang mapan yang membantu organisasi mengatasi kebutuhan ini. Pengaruh strategi teknologi terhadap hasil bisnis meningkat, sehingga meningkatkan pentingnya disiplin yang mendukung penyelarasan proses bisnis dan teknologi.

Manajemen data utama (MDM) dan DG telah muncul sebagai disiplin yang efektif untuk menyelaraskan proses bisnis dan operasi data. Tim DataOps dengan MDM dan DG yang ada paling siap untuk menerapkan prinsip komplementer elastis untuk 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 spektrum penuh rantai nilai data menuju strategi bisnis.

Kualitas data dan integritas data serta interpretasi umpan balik kesenjangan bersama antara tim teknik data dan analitik. Celah terjemahan antara insinyur dan analis mencerminkan masalah yang lebih luas pada tingkat arsitektur yang melibatkan strategi teknologi dan penyelarasan model bisnis. Karena pengembangan infrastruktur sering kali tertinggal dari kebutuhan bisnis, ketahanan komunikasi adalah faktor pembatas laju untuk organisasi dalam mewujudkan penangkapan nilai data. Turnover, ketidakpastian pasar, utang teknis, dan persaingan sumber daya internal mengangkat pertanyaan tentang bagaimana proses komunikasi lintas fungsi berperforma di bawah tekanan. Memperkuat koneksi antara tim analitik dan teknik melalui implementasi, presisi, dan eksekusi yang andal dalam situasi tekanan tinggi mewakili pergeseran penting menuju operasi data elastis.