Ingegneria analitica: un complemento elastico per migliori operazioni di dati

Una fondamentale divisione tra l’ingegneria dei dati e l’analisi aziendale complica il modo in cui le organizzazioni operano in un ambiente digitale in rapida evoluzione. Le imprese gestiscono volumi senza precedenti di dati strutturati e non strutturati provenienti da molteplici fonti, ma molte faticano a estrarre un valore aziendale significativo. La questione principale è una disconnessione persistente e costosa tra i team che costruiscono e mantengono l’infrastruttura dei dati e i team che si affidano a dati tempestivi e precisi per ottenere informazioni aziendali. Per integrare soluzioni che supportino l’ingegneria dei dati e l’analisi aziendale, è fondamentale per la leadership capire come si forma questa divisione e come si manifesta attraverso dimensioni tecniche e operative. Affrontare questa sfida richiede un approccio globale che includa tecnologia, processi e cultura organizzativa. Lo sforzo non è un semplice aggiornamento degli strumenti, ma piuttosto un cambiamento cross-funzionale guidato dalle funzioni di ingegneria dei dati e analisi aziendale.

Lavoro con i dati su uno spettro – analisi a ingegneria

Secondo IBM, l’analisi aziendale si riferisce ai metodi statistici e alle tecnologie di calcolo che processano, analizzano e visualizzano i dati per scoprire modelli, relazioni e informazioni che supportano una migliore presa di decisioni aziendali. L’analisi dimostra il suo valore quando migliora le prestazioni, riduce i rischi o aumenta l’efficienza attraverso informazioni azionabili. I team di analisi seguono queste relazioni e modelli attraverso una serie di metriche continue, tipicamente un set di indicatori di prestazione chiave (KPI). Il framework di analisi INFORMS descrive questo 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 dalla definizione del problema e supportato dalla tecnologia.

I team di analisi, guidati dalle esigenze aziendali, affrontano la pressione di fornire informazioni in modo rapido e dipendono da “dati freschi” per supportare i loro flussi di lavoro. I dati obsoleti forniscono informazioni obsolete. I team hanno bisogno di accedere a un’infrastruttura dei dati che consenta l’elaborazione in tempo reale o quasi in tempo reale dei dati in informazioni che forniscono un reale valore aziendale.

L’ingegneria dei dati rappresenta l’altro lato dello spettro e è guidata da requisiti di infrastruttura e tecnologia. IBM definisce l’ingegneria dei dati come “la pratica di progettare e costruire sistemi per l’aggregazione, l’archiviazione e l’analisi dei dati su larga scala”. Sebbene il lavoro supporti la consegna di informazioni, i flussi di lavoro dell’ingegneria dei dati sono distintamente diversi dal framework di analisi e si concentrano sulla logistica e sul magazzino dei dati.

Tensioni sincopate e complementi

La tensione tra i team di ingegneria dei dati e analisi sorge più spesso da scale temporali diverse e da esigenze di flusso di lavoro in competizione. Le decisioni di infrastruttura e strumenti da parte dei team di ingegneria dipendono dai tassi di adozione del sistema, dall’innovazione tecnologica, dalla capacità IT e dalle limitazioni delle risorse in un mercato del talento limitato. I compiti di analisi si basano sui dati ingeriti come prodotti intermedi che alimentano la consegna di informazioni. Ciò richiede ai team di analisi di lavorare all’interno dell’infrastruttura dei dati sviluppata dall’ingegneria, anticipando e comunicando future esigenze.

Queste differenze creano un continuum in cui le funzioni di DataOps (Data Operations) esistono con durate di unità di tempo diverse. Questo scambio sincopato è a volte complementare e a volte propenso a collisioni. L’integrazione di questi tempi richiede una capacità organizzativa di comunicazione cross-funzionale 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 consegna delle informazioni e indebolisce il vantaggio competitivo. Se i team di ingegneria dei dati rimangono vincolati alle aspettative di ritorno rapido, allora la conformità, la continuità aziendale, la sicurezza, la qualità e l’esposizione al mercato sono a rischio.

Per DataOps, il successo dipende dal rilevamento costante di un complemento elastico contestuale tra i team. Ricerche recenti hanno scoperto che l’allineamento della strategia aziendale e della strategia di analisi dei dati migliora la capacità di analisi dei big data come agilità di risposta al mercato. Ulteriori ricerche sostengono che l’allineamento della strategia di business-scienza dei dati è essenziale per catturare con successo il valore dei dati.

Punti di dolore condivisi

Le tecnologie emergenti richiedono cambiamenti rapidi nell’infrastruttura dei dati. Man mano che i sistemi di informazione aumentano di complessità, i team stanno sviluppando modelli e rappresentazioni architettoniche più avanzate per affrontare queste sfide. Altrettanto importante è l’allineamento del design tecnico con le esigenze organizzative e sociali. Adattare grandi sistemi di infrastruttura dei dati alle esigenze operative spesso richiede la scoperta dei processi, con i team di ingegneria che analizzano i log degli eventi per determinare i requisiti del sistema in base all’uso effettivo.

Queste pratiche di miglioramento dei processi riflessivi competono per il tempo limitato di ingegneria e IT e riflettono l’accumulo di ritardi che gli ingegneri dei dati affrontano. Poiché ogni team all’interno dello spettro di DataOps monitora metriche diverse, tradurre i requisiti di prestazione nello sviluppo del pipeline può portare a disallineamento e errori costosi.

Perché reinventare la ruota?

Un rapporto Gartner identifica una disciplina dedicata all’architettura dei dati e dell’analisi come critica 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 guidati dalla tecnologia.

L’allineamento dei processi è una sfida operativa vecchia come il mondo che ora si verifica a un ritmo e a una scala che rivela difetti nella coordinazione organizzativa. Diverse tecniche supportano l’allineamento dei processi cross-departmentali. La gestione dei processi aziendali (BPM) e la governance dei dati (DG) sono due framework stabiliti che aiutano le organizzazioni ad affrontare questa esigenza. L’aumento dell’influenza della strategia tecnologica sui risultati aziendali sta aumentando l’importanza delle discipline che supportano l’allineamento della strategia tecnologica e dei processi aziendali.

La gestione dei dati master (MDM) e la governance dei dati (DG) sono emerse come discipline efficaci per allineare i processi aziendali e le operazioni dei dati. I team DataOps con MDM e DG in atto sono i migliori per applicare i principi del complemento elastico per migliorare l’efficienza operativa. Ruoli di proprietà dei dati chiari e una disciplina di architettura stabilita rafforzano l’allineamento dei processi e la comunicazione cross-funzionale per supportare i risultati della strategia tecnica e aziendale. DataOps allineati sfruttano l’intero spettro di una catena di valore dei dati verso la strategia aziendale.

La qualità dei dati e l’integrità dei dati presentano punti di dolore condivisi per i team di ingegneria dei dati e analisi. Le lacune di 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 rimane indietro rispetto alle esigenze aziendali, la resilienza della comunicazione è un fattore limitante per le organizzazioni che realizzano la cattura del valore dei dati. Turnover, incertezza del mercato, debito tecnico, concorrenza interna delle risorse e competizione per le risorse sollevano domande su come i processi di comunicazione cross-funzionale si comportano sotto sforzo. Rafforzare i collegamenti tra i team di analisi e ingegneria attraverso l’implementazione, la precisione e l’esecuzione affidabile in situazioni ad alta pressione rappresenta un cambiamento vitale verso operazioni di dati elastiche.