Análise de Engenharia: Um Complemento Elástico para Melhores Operações de Dados

Uma divisão fundamental entre engenharia de dados e análise de negócios complica a forma como as organizações operam em um ambiente digital em rápida evolução. As empresas gerenciam volumes sem precedentes de dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, mas muitas lutam para extrair valor de negócios significativo. A questão central é uma desconexão persistente e custosa entre as equipes que constroem e mantêm a infraestrutura de dados e as equipes que dependem de insights de dados precisos e oportunos. Para integrar soluções que suportem a engenharia de dados e a análise de negócios, é fundamental que a liderança entenda como essa divisão se forma e como se manifesta em dimensões técnicas e operacionais. Abordar esse desafio requer uma abordagem abrangente que inclua tecnologia, processos e cultura organizacional. O esforço não é uma simples atualização de ferramentas, mas sim uma mudança cross-funcional guiada pelas funções de engenharia de dados e análise de negócios.

Trabalho de dados em um espectro – análise para engenharia

De acordo com a IBM, a análise de negócios refere-se aos métodos estatísticos e tecnologias de computação que processam, mineram e visualizam dados para descobrir padrões, relacionamentos e insights que suportam a tomada de decisões de negócios. A análise prova seu valor quando melhora o desempenho, reduz o risco ou aumenta a eficiência por meio de insights ações. As equipes de análise rastreiam esses relacionamentos e padrões por meio de uma série de métricas contínuas, normalmente um conjunto de indicadores de desempenho-chave (KPIs). O INFORMS Analytics Framework descreve isso como um ciclo que começa com um problema de negócios e se estende ao gerenciamento do ciclo de vida da solução. O processo de análise é guiado pelo enquadramento do problema e apoiado pela tecnologia.

As equipes de análise, impulsionadas pelas necessidades de negócios, enfrentam pressão para entregar insights rapidamente e dependem de dados “frescos” para suportar seus fluxos de trabalho. Dados estagnados entregam insights estagnados. As equipes precisam ter acesso à infraestrutura de dados que permita o processamento em tempo real ou quase em tempo real de dados em insights que entregam valor de negócios real.

A engenharia de dados representa o outro lado do espectro e é impulsionada por requisitos de infraestrutura e tecnologia. A IBM define engenharia de dados como “a prática de projetar e construir sistemas para a agregação, armazenamento e análise de dados em escala”. Embora o trabalho suporte a entrega de insights, os fluxos de trabalho de engenharia de dados são distintamente diferentes do framework de análise e estão focados na logística e armazenamento de dados.

Tensões e complementos sincopados

A tensão entre as equipes de engenharia de dados e análise surge mais frequentemente de escalas de tempo diferentes e demandas de fluxo de trabalho concorrentes. As decisões de infraestrutura e ferramentas das equipes de engenharia dependem das taxas de adoção do sistema, inovação tecnológica, capacidade de TI e restrições de recursos em um mercado de talentos restrito. As tarefas de análise dependem de dados ingeridos como produtos intermediários que alimentam a entrega de insights. Isso exige que as equipes de análise trabalhem dentro da infraestrutura de dados existente desenvolvida pela engenharia de dados, ao mesmo tempo em que antecipam e comunicam necessidades futuras.

Essas diferenças criam um continuum em que as funções de operações de dados (DataOps) existem com quadros de tempo de duração de unidade diferente. Essa troca sincopada é às vezes complementar e às vezes propensa a colisões. Integrar esses quadros de tempo requer capacidade organizacional para comunicação cross-funcional e alinhamento de processos de negócios. Se as equipes de análise estão presas a infraestruturas desatualizadas, então a dívida técnica do sistema legado reduz a velocidade da entrega de insights e enfraquece a vantagem competitiva. Se as equipes de engenharia de dados permanecem presas a expectativas de turnover rápido, então a conformidade, a continuidade de negócios, a segurança, a qualidade e a exposição ao mercado estão em risco.

Para o DataOps, o sucesso depende de identificar consistentemente o complemento elástico contexto-específico entre as equipes. Pesquisas recentes descobriram que o alinhamento da estratégia de negócios e da estratégia de análise de dados melhora a capacidade de análise de dados grandes como agilidade de resposta ao mercado. Além disso, pesquisas apoiam que o alinhamento da estratégia de negócios-ciência de dados é essencial para capturar o valor dos dados com sucesso.

Pontos de dor compartilhados

Tecnologias emergentes exigem mudanças rápidas na infraestrutura de dados. À medida que os sistemas de informação aumentam em complexidade, as equipes estão desenvolvendo modelos e representações arquitetônicas mais avançadas para navegar esses desafios. Igualmente importante é o alinhamento do design técnico com as necessidades organizacionais e sociais. Adaptar grandes sistemas de infraestrutura de dados às necessidades operacionais muitas vezes requer a descoberta de processos, com as equipes de engenharia analisando logs de eventos para determinar os requisitos do sistema com base no uso real.

Essas práticas de melhoria de processos reflexivas competem pelo tempo escasso de engenharia e TI e refletem a acumulação de atrasos que os engenheiros de dados enfrentam. Como cada equipe dentro do espectro do DataOps monitora métricas diferentes, traduzir os requisitos de desempenho para o desenvolvimento de pipelines pode levar a desalinhamento e erros custosos.

Por que reinventar a roda?

Um relatório da Gartner identifica uma disciplina de arquitetura de dados e análise dedicada como crítica para realizar a estratégia operacional e a alocação de recursos. Alinhar a arquitetura de negócios e técnica é cada vez mais importante para ambientes de negócios impulsionados por tecnologia.

O alinhamento de processos é um desafio operacional antigo que agora ocorre a uma taxa e escala que revela falhas na coordenação organizacional. Várias técnicas suportam o alinhamento de processos cross-departamentais. O gerenciamento de processos de negócios (BPM) e a governança de dados (DG) são dois frameworks estabelecidos que ajudam as organizações a abordar essa necessidade. A influência crescente da estratégia de tecnologia nos resultados de negócios está aumentando a importância das disciplinas que suportam o alinhamento de tecnologia e processos de negócios.

A gestão de dados mestres (MDM) e a governança de dados (DG) surgiram como disciplinas eficazes para alinhar processos de negócios e operações de dados. As equipes de DataOps com MDM e DG em vigor estão melhor posicionadas para aplicar os princípios de complemento elástico para melhorar a eficiência operacional. Papéis de propriedade de dados claros e uma disciplina de arquitetura estabelecida fortalecem o alinhamento de processos e a comunicação cross-funcional para suportar os resultados da estratégia técnica e de negócios. O DataOps alinhado aproveita todo o espectro de uma cadeia de valor de dados em direção à estratégia de negócios.

A interpretação de feedback de integridade e qualidade de dados apresenta pontos de dor compartilhados para as equipes de engenharia de dados e análise. As lacunas de tradução entre os engenheiros e os analistas refletem um problema mais amplo no nível da arquitetura que envolve a estratégia de tecnologia e o alinhamento do modelo de negócios. Como o desenvolvimento de infraestrutura muitas vezes fica atrás das necessidades de negócios, a resiliência da comunicação é um fator limitante para que as organizações realizem a captura de valor de dados. A rotatividade, a incerteza do mercado, a dívida técnica e a competição de recursos internos levantam questões sobre como os processos de comunicação cross-funcional se saem sob pressão. Fortalecer as conexões entre as equipes de análise e engenharia por meio da implementação, precisão e execução confiável em situações de alta pressão representa uma mudança vital em direção às operações de dados elásticas.