Ingineria Analitică: Un Complement Elastic pentru Operațiuni de Date Mai Bune

O diviziune fundamentală între ingineria datelor și analiza de business complică modul în care organizațiile operează într-un mediu digital în evoluție rapidă. Întreprinderile gestionează volume fără precedent de date structurate și nestructurate din diverse surse, dar multe se confruntă cu dificultăți în a extrage valoare comercială semnificativă. Problema de bază este o disconecține persistentă și costisitoare între echipele care construiesc și întrețin infrastructura de date și echipele care se bazează pe date și informații precise și la timp. Pentru a integra soluții care să sprijine ingineria datelor și analiza de business, este esențial ca conducerea să înțeleagă cum se formează această diviziune și cum se manifestă pe dimensiuni tehnice și operaționale. Abordarea acestei provocări necesită o abordare cuprinzătoare care include tehnologie, procese și cultură organizațională. Efortul nu este doar o actualizare a instrumentelor, ci mai degrabă o schimbare transversală ghidată de funcțiile de inginerie a datelor și analiza de business.

Lucrul cu date pe un spectru – de la analitică la inginerie

Conform IBM, analiza de business se referă la metodele statistice și tehnologiile de calcul care procesează, extrag și vizualizează date pentru a descoperi modele, relații și informații care sprijină luarea deciziilor de business mai bune. Analiza dovedește valoarea sa atunci când îmbunătățește performanța, reduce riscul sau crește eficiența prin informații acționabile. Echipele de analiza urmăresc aceste relații și modele prin intermediul unor metrici continue, de obicei un set de indicatori de performanță cheie (KPI). Cadru de Analiză INFORMS descrie acest proces ca un ciclu care începe cu o problemă de business și se extinde la gestionarea ciclului de viață al soluției. Procesul de analiza este ghidat de definirea problemei și sprijinit de tehnologie.

Echipele de analiza, conduse de nevoile de business, se confruntă cu presiunea de a livra informații rapide și depind de date “proaspete” pentru a-și sprijini fluxurile de lucru. Datele învechite livrează informații învechite. Echipele au nevoie de acces la infrastructura de date care să le permită procesarea rapidă sau în timp real a datelor în informații care livrează valoare comercială reală.

Ingineria datelor reprezintă cealaltă parte a spectrului și este condusă de cerințele de infrastructură și tehnologie. IBM definește ingineria datelor ca “practica de proiectare și construire a sistemelor pentru agregarea, stocarea și analiza datelor la scară largă”. Deși lucrul sprijină livrarea de informații, fluxurile de lucru de inginerie a datelor sunt distinct diferite de cadru de analiza și se concentrează pe logistica și depozitarea datelor.

Tensiuni și complementarități sincopate

Tensiunea între echipele de inginerie a datelor și analiza de business apare cel mai adesea din cauza unor scale de timp diferite și a unor cerințe de flux de lucru în competiție. Deciziile de infrastructură și instrumentare ale echipelor de inginerie depind de rata de adoptare a sistemului, inovația tehnologică, capacitatea IT și constrângerile de resurse într-un talent de piață restrâns. Task-urile de analiza depind de date ingerate ca produse intermediare care alimentează livrarea de informații. Acest lucru necesită ca echipele de analiza să lucreze în cadrul infrastructurii de date existente pe care ingineria a datelor a dezvoltat-o, anticipând și comunicând nevoile viitoare.

Aceste diferențe creează un continuum în care funcțiile de operațiuni de date (DataOps) există cu intervale de timp de durată diferită. Schimbul sincopat este uneori complementar și uneori predispus la coliziune. Integrarea acestor intervale de timp necesită capacitatea organizațională de comunicare transversală și aliniere a proceselor de business. Dacă echipele de analiza sunt legate de infrastructura învechită, atunci datoria tehnică a sistemelor legacy reduce viteza de livrare a informațiilor și slăbește avantajul competitiv. Dacă echipele de inginerie a datelor rămân legate de așteptările de întoarcere rapidă, atunci conformitatea, continuitatea business, securitatea, calitatea și expunerea pe piață sunt în pericol.

Pentru DataOps, succesul depinde de identificarea consistentă a complementului elastic context-specific între echipe. Cercetarea recentă a descoperit că alinierea strategiei de business și a strategiei de analiza de date îmbunătățește capacitatea de analiza de date mari ca răspuns la piață. Cercetarea ulterioară susține că alinierea strategiei de business și știință a datelor este esențială pentru capturarea valorii datelor cu succes.

Puncte de durere comune

Tehnologiile emergente cer schimbări rapide în infrastructura de date. Pe măsură ce sistemele informaționale cresc în complexitate, echipele dezvoltă modele și reprezentări arhitecturale mai avansate pentru a naviga aceste provocări. La fel de importantă este alinierea designului tehnic cu nevoile organizaționale și sociale. Adaptarea sistemelor de infrastructură de date mari la nevoile operaționale adesea necesită descoperirea procesului, cu echipele de inginerie analizând jurnalele de evenimente pentru a determina cerințele sistemului pe baza utilizării reale.

Aceste practici de îmbunătățire reflexivă a procesului concurează pentru timpul și resursele rare de inginerie și IT și reflectă acumularea de întârzieri pe care inginerii de date le întâmpină. Deoarece fiecare echipă din spectrul DataOps monitorizează metrici diferite, traducerea cerințelor de performanță în dezvoltarea conductei poate duce la nealiniere și erori costisitoare.

De ce să reinventăm roata?

Un raport Gartner identifică o disciplină dedicată de arhitectură de date și analiza de date ca fiind critică pentru realizarea strategiei operaționale și alocarea de resurse. Alinierea arhitecturii de business și tehnice este din ce în ce mai importantă pentru mediile de business conduse de tehnologie.

Alinierea procesului este o provocare operațională veche care acum apare la o rată și o scară care revelează defecte în coordonarea organizațională. Mai multe tehnici sprijină alinierea procesului trans-departamental. Managementul procesului de business (BPM) și guvernanța datelor (DG) sunt două cadre stabilite care ajută organizațiile să abordeze această nevoie. Influenta crescândă a strategiei tehnologice asupra rezultatelor de business crește importanța disciplinelor care sprijină alinierea tehnologiei și a procesului de business.

Managementul datelor de bază (MDM) și guvernanța datelor (DG) au apărut ca discipline eficiente pentru a alinia procesele de business și operațiunile de date. Echipele DataOps cu MDM și DG în loc sunt cele mai bine poziționate pentru a aplica principiile complementului elastic pentru a îmbunătăți eficiența operațională. Rolurile clare de proprietate a datelor și o disciplină de arhitectură stabilă întăresc alinierea procesului și comunicarea transversală pentru a sprijini rezultatele strategiei tehnice și de business. DataOps aliniate valorifică pe deplin spectrul lanțului de valoare a datelor către strategia de business.

Calitatea datelor și interpretarea integrității datelor reprezintă puncte de durere comune pentru echipele de inginerie a datelor și analiza de business. Lacunele de traducere între ingineri și analiști reflectă o problemă mai largă la nivelul arhitecturii care implică strategia tehnologică și alinierea modelului de business. Deoarece dezvoltarea infrastructurii adesea întârzie în urma nevoilor de business, reziliența comunicării este un factor limitativ pentru organizații pentru a valorifica datele. Fluctuațiile, incertitudinile pieței, datoria tehnică, concurența internă a resurselor ridică întrebări despre modul în care procesele de comunicare transversală funcționează sub presiune. Întărirea legăturilor între echipele de analiza și inginerie prin implementare, precizie și execuție fiabilă în situații de presiune ridicată reprezintă o schimbare vitală către operațiuni de date elastice.