Analisi ingegneristica: un complemento elastico per migliori operazioni sui dati

Un divario fondamentale tra data engineering e business analytics complica il modo in cui le organizzazioni operano in un ambiente digitale in rapida evoluzione. Le aziende gestiscono volumi senza precedenti di dati strutturati e non strutturati provenienti da una miriade di fonti, eppure molte faticano a estrarre un valore aziendale significativo. Il problema principale è una disconnessione persistente e costosa tra i team che creano e gestiscono l'infrastruttura dati e i team che si affidano a insight tempestivi e accurati basati sui dati. Per integrare efficacemente soluzioni che supportano data engineering e business analytics, è fondamentale che la leadership comprenda come si forma questo divario e come si manifesta nelle dimensioni tecniche e operative. Affrontare questa sfida richiede un approccio completo che includa tecnologia, processi e cultura organizzativa. Lo sforzo non consiste in un semplice aggiornamento degli strumenti, ma piuttosto in un cambiamento interfunzionale guidato dalle funzioni di data engineering e business analytics.

I dati lavorano su uno spettro: dall'analisi all'ingegneria

Secondo IBM, l'analisi aziendale si riferisce ai metodi statistici e alle tecnologie informatiche che elaborano, estraggono e visualizzano i dati per scoprire modelli, relazioni e approfondimenti che supportano un migliore processo decisionale aziendale. L'analisi dimostra il suo valore quando migliora le prestazioni, riduce i rischi o aumenta l'efficienza attraverso informazioni fruibili. I team di analisi monitorano queste relazioni e questi modelli attraverso una serie di metriche costanti, in genere un insieme di indicatori chiave di prestazione (KPI). INFORMA L'Analytics Framework descrive questo processo come un ciclo che inizia con un problema aziendale e si estende alla gestione del ciclo di vita della soluzione. Il processo di analisi è guidato dall'inquadramento del problema e supportato dalla tecnologia.

I team di analisi, spinti dalle esigenze aziendali, sono sotto pressione per fornire insight in tempi rapidi e dipendono da dati "freschi" per supportare i loro flussi di lavoro. Dati obsoleti forniscono insight obsoleti. I team hanno bisogno di accedere a un'infrastruttura dati che consenta l'elaborazione rapida o quasi in tempo reale dei dati, trasformandoli in insight che generano un reale valore aziendale.

L'ingegneria dei dati rappresenta l'altro lato dello spettro ed è guidata dai requisiti infrastrutturali e tecnologici. IBM definisce ingegneria dei dati come "la pratica di progettazione e costruzione di sistemi per l'aggregazione, l'archiviazione e l'analisi di dati su larga scala". Sebbene il lavoro supporti la fornitura di informazioni, i flussi di lavoro di data engineering sono nettamente diversi dal framework di analisi e si concentrano sulla logistica e l'archiviazione dei dati.

Tensioni e complementi sincopati

Le tensioni tra i team di data engineering e di analisi derivano spesso da tempistiche diverse e da esigenze di flusso di lavoro contrastanti. Le decisioni dei team di ingegneria in materia di infrastrutture e strumenti dipendono dai tassi di adozione dei sistemi, dall'innovazione tecnologica, dalla capacità IT e dai vincoli di risorse in un mercato dei talenti ristretto. Le attività di analisi si basano sui dati acquisiti come prodotti intermedi che alimentano la fornitura di insight. Ciò richiede che i team di analisi lavorino all'interno dell'infrastruttura esistente sviluppata dall'ingegneria dei dati, anticipando e comunicando al contempo le esigenze future.

Queste differenze creano un continuum in cui le funzioni di Data Operations (DataOps) coesistono con intervalli temporali di diversa durata unitaria. Questo scambio sincopato è a volte complementare e a volte soggetto a collisioni. L'integrazione di questi intervalli temporali richiede capacità organizzative di comunicazione interfunzionale e allineamento dei processi aziendali. Se i team di analisi sono vincolati a infrastrutture obsolete, il debito tecnico dei sistemi legacy riduce la velocità di distribuzione delle informazioni e indebolisce il vantaggio competitivo. Se i team di data engineering rimangono vincolati ad aspettative di rapidi turnaround, la conformità, la continuità aziendale, la sicurezza, la qualità e l'esposizione al mercato sono a rischio.

Per DataOps, il successo dipende dall'identificazione coerente del complemento elastico specifico del contesto tra i team. Ricerca recente ha scoperto che l'allineamento della strategia aziendale e della strategia di analisi dei dati migliora la capacità di analisi dei big data sfruttata come agilità di risposta al mercato. Inoltre riparazioni sostiene che l'allineamento della strategia aziendale e della scienza dei dati è essenziale per catturare con successo il valore dei dati.

Punti dolenti condivisi

Le tecnologie emergenti richiedono rapidi cambiamenti nell'infrastruttura dati. Con l'aumento della complessità dei sistemi informativi, i team stanno sviluppando modelli e rappresentazioni architettoniche più avanzati per affrontare queste sfide. Altrettanto importante è l'allineamento della progettazione tecnica con le esigenze organizzative e sociali. L'adattamento di sistemi di infrastrutture dati di grandi dimensioni alle esigenze operative richiede spesso l'individuazione dei processi, con i team di ingegneria che analizzano i registri eventi per determinare i requisiti di sistema in base all'utilizzo effettivo.

Queste pratiche di miglioramento riflessivo dei processi competono per il poco tempo a disposizione di ingegneri e IT e riflettono l'accumulo di ritardi che gli ingegneri dei dati devono affrontare. Poiché ogni team all'interno dello spettro di DataOps monitora metriche diverse, tradurre i requisiti prestazionali nello sviluppo della pipeline può portare a disallineamenti ed errori costosi.

Perché reinventare la ruota?

A Relazione Gartner identifica una disciplina dedicata all'architettura dei dati e all'analisi come fondamentale per realizzare la strategia operativa e l'allocazione delle risorse. L'allineamento dell'architettura aziendale e tecnica è sempre più importante per gli ambienti aziendali basati sulla tecnologia.

L'allineamento dei processi è una sfida operativa secolare che oggi si verifica a un ritmo e su una scala tali da rivelare difetti nel coordinamento organizzativo. Diverse tecniche supportano l'allineamento dei processi interdipartimentali. Il Business Process Management (BPM) e la Data Governance (DG) sono due framework consolidati che aiutano le organizzazioni a soddisfare questa esigenza. La crescente influenza della strategia tecnologica sui risultati aziendali sta accrescendo l'importanza delle discipline che supportano l'allineamento tra tecnologia e processi aziendali.

La gestione dei dati master (MDM) e la DG si sono affermate come discipline efficaci per allineare i processi aziendali e le operazioni sui dati. I team DataOps che dispongono di MDM e DG sono nella posizione migliore per applicare i principi di complemento elastico per migliorare l'efficienza operativa. Ruoli chiari di proprietà dei dati e una disciplina consolidata dell'architettura rafforzano l'allineamento dei processi e la comunicazione interfunzionale a supporto dei risultati della strategia tecnica e aziendale. DataOps allineati sfruttano l'intero spettro di una catena del valore dei dati per raggiungere la strategia aziendale.

L'interpretazione del feedback sulla qualità e l'integrità dei dati presenta punti critici comuni per i team di data engineering e analisi. Le lacune nella traduzione tra ingegneri e analisti riflettono un problema più ampio a livello di architettura che coinvolge la strategia tecnologica e l'allineamento del modello di business. Poiché lo sviluppo dell'infrastruttura spesso non rispetta le esigenze aziendali, la resilienza della comunicazione rappresenta un fattore limitante per le organizzazioni che desiderano acquisire valore dai dati. Il turnover, l'incertezza del mercato, il debito tecnico e la competizione interna per le risorse sollevano interrogativi su come i processi di comunicazione interfunzionali funzionano sotto sforzo. Rafforzare le connessioni tra i team di analisi e ingegneria attraverso l'implementazione, la precisione e l'esecuzione affidabile in situazioni di forte pressione rappresenta un passaggio fondamentale verso operazioni sui dati elastiche.