Inżynieria analityczna: elastyczne uzupełnienie dla lepszych operacji danych

Podstawowy podział między inżynierią danych a analityką biznesową utrudnia organizacjom funkcjonowanie w szybko ewoluującym środowisku cyfrowym. Przedsiębiorstwa zarządzają niezwykłymi ilościami strukturalnych i niestrukturalnych danych z różnych źródeł, jednak wiele z nich ma trudności z wydobyciem znaczących wartości biznesowych. Głównym problemem jest trwała i kosztowna rozłąka między zespołami, które budują i utrzymują infrastrukturę danych, a zespołami, które polegają na terminowych i dokładnych danych w celu podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Aby skutecznie integrować rozwiązania, które wspierają inżynierię danych i analitykę biznesową, niezwykle ważne jest, aby kierownictwo zrozumiało, jak ta rozłąka powstaje i jak manifestuje się w wymiarach technicznych i operacyjnych. Rozwiązanie tego wyzwania wymaga kompleksowego podejścia, które obejmuje technologię, procesy i kulturę organizacyjną. Wysiłek nie jest prostym uaktualnieniem narzędzi, ale raczej przesunięciem cross-funkcjonalnym, prowadzonym przez funkcje inżynierii danych i analityki biznesowej.

Praca z danymi na spektrum – analityka do inżynierii

Według IBM, analityka biznesowa odnosi się do metod statystycznych i technologii komputerowych, które przetwarzają, wydobywają i wizualizują dane, aby odkryć wzorce, relacje i spostrzeżenia, które wspierają lepsze podejmowanie decyzji biznesowych. Analityka udowadnia swoją wartość, gdy poprawia wyniki, redukuje ryzyko lub zwiększa wydajność dzięki działaniom analitycznym. Zespoły analityczne śledzą te relacje i wzorce za pomocą serii ciągłych metryk, zwykle zestawu wskaźników wydajności (KPI). INFORMS Analytics Framework opisuje to jako cykl, który zaczyna się od problemu biznesowego i rozciąga się na zarządzanie cyklem życia rozwiązania. Proces analityczny jest prowadzony przez ramy problemu i wspierany przez technologię.

Zespoły analityczne, napędzane przez potrzeby biznesowe, są pod presją, aby dostarczyć spostrzeżenia szybko i zależą od „świeżych” danych, aby wspierać swoje przepływy pracy. Stare dane dostarczają stare spostrzeżenia. Zespoły potrzebują dostępu do infrastruktury danych, która umożliwia krótkie lub prawie w czasie rzeczywistym przetwarzanie danych w spostrzeżenia, które dostarczają prawdziwą wartość biznesową.

Inżynieria danych reprezentuje drugą stronę spektrum i jest napędzana przez wymagania infrastrukturalne i technologiczne. IBM definiuje inżynierię danych jako „praktykę projektowania i budowy systemów do agregacji, przechowywania i analizy danych w skali”. Chociaż praca wspiera dostarczanie spostrzeżeń, przepływy pracy inżynierii danych są wyraźnie różne od ramy analitycznej i są skupione na logistyce i magazynowaniu danych.

Niesynchronizowane napięcia i uzupełnienia

Napięcie między zespołami inżynierii danych i analityki biznesowej najczęściej powstaje z powodu różnych skal czasowych i konkurencyjnych wymagań przepływu pracy. Decyzje dotyczące infrastruktury i narzędzi zespołów inżynierskich zależą od tempa adopcji systemu, innowacji technologicznej, pojemności IT i ograniczeń zasobów na ograniczonym rynku talentów. Zadania analityczne polegają na danych pośrednich jako produktach pośrednich, które napędzają dostarczanie spostrzeżeń. To wymaga, aby zespoły analityczne pracowały w ramach istniejącej infrastruktury danych, której inżynieria danych rozwinęła, jednocześnie przewidując i komunikując przyszłe potrzeby.

Te różnice tworzą continuum, w którym funkcje operacji danych (DataOps) istnieją z ramami czasowymi o różnej długości. Ten niesynchronizowany wymiana jest czasami uzupełnieniem, a czasami skłonny do kolizji. Integracja tych ram czasowych wymaga organizacyjnej zdolności do cross-funkcjonalnej komunikacji i wyrównania procesów biznesowych. Jeśli zespoły analityczne są związane z przestarzałą infrastrukturą, to zaległości techniczne systemów legacy redukują szybkość dostarczania spostrzeżeń i osłabiają przewagę konkurencyjną. Jeśli zespoły inżynierii danych pozostają związane z oczekiwaniami szybkiego obrotu, to zgodność, ciągłość biznesowa, bezpieczeństwo, jakość i ekspozycja na rynek są zagrożone.

Dla DataOps, sukces zależy od ciągłego identyfikowania kontekstowo-elastycznego uzupełnienia między zespołami. Najnowsze badania wykazały, że wyrównanie strategii biznesowej i strategii analityki danych wzmacnia możliwość analityki danych w odpowiedzi na rynkową elastyczność. Dalsze badania potwierdzają, że wyrównanie strategii biznesu i nauki o danych jest niezbędne do skutecznego wykorzystania wartości danych.

Wspólne punkty bólu

Nowe technologie wymagają szybkich zmian w infrastrukturze danych. Wraz ze zwiększaniem się złożoności systemów informacyjnych, zespoły rozwijają bardziej zaawansowane modele i reprezentacje architektoniczne, aby nawigować w tych wyzwaniach. Równie ważne jest wyrównanie projektu technicznego z potrzebami organizacyjnymi i społecznymi. Dostosowanie dużych systemów infrastruktury danych do potrzeb operacyjnych często wymaga odkrycia procesów, z których zespoły inżynierskie analizują rejestry zdarzeń, aby określić wymagania systemowe na podstawie rzeczywistego użycia.

Te praktyki poprawy procesów są w konkurencji o rzadkie czas i czas inżynierów i odzwierciedlają nagromadzenie opóźnień, z którymi zmagają się inżynierowie danych. Ponieważ każdy zespół w spektrum DataOps monitoruje różne metryki, tłumaczenie wymagań wydajności na rozwój potoku może prowadzić do niezgodności i kosztownych błędów.

Czemu wymyślać koło na nowo?

Raport Gartner identyfikuje dedykowaną architekturę danych i analityki jako krytyczną dla realizacji strategii operacyjnej i alokacji zasobów. Wyrównanie architektury biznesowej i technicznej jest coraz bardziej ważne dla środowisk biznesowych napędzanych przez technologię.

Wyrównanie procesów jest od dawna wyzwaniem operacyjnym, które teraz występuje w tempie i skali, które ujawniają wady w koordynacji organizacyjnej. Kilka technik wspiera cross-departmentalne wyrównanie procesów. Zarządzanie procesami biznesowymi (BPM) i zarządzanie danymi (DG) to dwie ustanowione ramy, które pomagają organizacjom rozwiązać tę potrzebę. Zwiększony wpływ strategii technologicznej na wyniki biznesowe zwiększa znaczenie dyscyplin, które wspierają wyrównanie strategii technologicznej i biznesowej.

Zarządzanie danymi głównymi (MDM) i DG wyłoniły się jako skuteczne dyscypliny do wyrównania procesów biznesowych i operacji danych. Zespoły DataOps z MDM i DG są najlepiej przygotowane do zastosowania zasad elastycznego uzupełnienia w celu poprawy wydajności operacyjnej. Wyraźne role własności danych i ustanowiona dyscyplina architektury wzmacniają wyrównanie procesów i cross-funkcjonalną komunikację w celu wspierania wyników strategii technicznej i biznesowej. Wyrównane DataOps wykorzystują pełne spektrum łańcucha wartości danych w kierunku strategii biznesowej.

Jakość danych i integralność danych prezentują wspólne punkty bólu dla zespołów inżynierii danych i analityki. Luki translacyjne między inżynierami i analitykami odzwierciedlają szerszy problem na poziomie architektury, który obejmuje strategię technologiczną i wyrównanie modelu biznesowego. Ponieważ rozwój infrastruktury często pozostaje w tyle za potrzebami biznesowymi, wytrzymałość komunikacji jest czynnikiem ograniczającym tempo dla organizacji do realizacji wartości danych. Rotacja, niepewność rynkowa, zaległości techniczne i wewnętrzna konkurencja zasobów podnoszą pytania o to, jak cross-funkcjonalne procesy komunikacji wykonują się pod wpływem presji. Wzmacnianie połączeń między zespołami analityki i inżynierii danych za pomocą implementacji, precyzji i niezawodnej realizacji w sytuacjach o wysokim ciśnieniu reprezentuje istotne przesunięcie w kierunku elastycznych operacji danych.