Mühendislik Analitiği: Daha İyi Veri İşlemleri İçin Esnek Bir Tamamlayıcı

Veri mühendisliği ve iş analitiği arasındaki temel bir ayrım, kuruluşların hızla gelişen dijital ortamda nasıl faaliyet gösterdiğini karmaşıklaştırıyor. İşletmeler, sayısız kaynaktan gelen benzeri görülmemiş miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi yönetiyor, ancak birçoğu anlamlı iş değeri elde etmekte zorlanıyor. Temel sorun, veri altyapısını kuran ve sürdüren ekipler ile zamanında ve doğru veri odaklı içgörülere güvenen ekipler arasında kalıcı ve maliyetli bir kopukluktur. Veri mühendisliğini ve iş analitiğini destekleyen çözümleri etkili bir şekilde entegre etmek için, liderliğin bu ayrımın nasıl oluştuğunu ve teknik ve operasyonel boyutlarda nasıl tezahür ettiğini anlaması çok önemlidir. Bu zorluğun üstesinden gelmek, teknoloji, süreçler ve organizasyon kültürünü içeren kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. Bu çaba, basit bir araç yükseltmesi değil, veri mühendisliği ve iş analitiği fonksiyonları tarafından yönlendirilen çapraz fonksiyonel bir değişimdir.

Veri çalışmaları geniş bir yelpazeyi kapsar: analitikten mühendisliğe.

Göre IBMİş analitiği, daha iyi iş kararları almayı destekleyen kalıpları, ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için verileri işleyen, analiz eden ve görselleştiren istatistiksel yöntemler ve bilgi işlem teknolojilerini ifade eder. Analitik, eyleme geçirilebilir içgörüler yoluyla performansı iyileştirdiğinde, riski azalttığında veya verimliliği artırdığında değerini kanıtlar. Analitik ekipleri, bu ilişkileri ve kalıpları, genellikle bir dizi temel performans göstergesi (KPI) olan bir dizi sürekli ölçüm aracılığıyla izler. BİLGİ VERİR Analitik Çerçeve, bunu bir iş problemiyle başlayan ve çözüm yaşam döngüsü yönetimine kadar uzanan bir döngü olarak tanımlar. Analitik süreç, problem çerçevelemesiyle yönlendirilir ve teknolojiyle desteklenir.

İş ihtiyaçlarına göre hareket eden analitik ekipleri, hızlı bir şekilde içgörüler sunma baskısıyla karşı karşıyadır ve iş akışlarını desteklemek için "güncel" verilere bağımlıdır. Eski veriler, eski içgörüler sunar. Ekiplerin, verileri kısa veya neredeyse gerçek zamanlı olarak işleyerek gerçek iş değeri sağlayan içgörülere dönüştürmeyi mümkün kılan veri altyapısına erişmeleri gerekir.

Veri mühendisliği, spektrumun diğer ucunu temsil eder ve altyapı ve teknoloji gereksinimleri tarafından yönlendirilir. IBM bunu şu şekilde tanımlar: veri mühendisliği “Büyük ölçekte veri toplama, depolama ve analiz sistemleri tasarlama ve oluşturma uygulaması” olarak tanımlanır. Çalışma içgörü sunumunu desteklese de, veri mühendisliği iş akışları analitik çerçeveden belirgin şekilde farklıdır ve veri lojistiği ve depolanmasına odaklanır.

Senkoplu gerilimler ve tamamlayıcılar

Veri mühendisliği ve analitik ekipleri arasındaki gerilim çoğunlukla farklı zaman ölçekleri ve rekabet eden iş akışı taleplerinden kaynaklanır. Mühendislik ekiplerinin altyapı ve araç seçimleri, sistem benimseme oranlarına, teknoloji inovasyonuna, BT kapasitesine ve kısıtlı yetenek piyasasındaki kaynak sınırlamalarına bağlıdır. Analitik görevler, içgörü sunumunu besleyen ara ürünler olarak alınan verilere dayanır. Bu, analitik ekiplerinin veri mühendisliğinin geliştirdiği mevcut altyapı içinde çalışmasını ve gelecekteki ihtiyaçları öngörmesini ve iletmesini gerektirir.

Bu farklılıklar, veri işlemleri (DataOps) fonksiyonlarının farklı zaman dilimlerinde var olduğu bir süreklilik yaratır. Bu senkronize değişim bazen tamamlayıcıdır, bazen de çatışmaya eğilimlidir. Bu zaman dilimlerinin entegrasyonu, fonksiyonlar arası iletişim ve iş süreçlerinin uyumlaştırılması için organizasyonel kapasite gerektirir. Analitik ekipler eski altyapıya bağlı kalırsa, eski sistem teknik borcu içgörü sunum hızını düşürür ve rekabet avantajını zayıflatır. Veri mühendisliği ekipleri hızlı geri dönüş beklentilerine bağlı kalırsa, uyumluluk, iş sürekliliği, güvenlik, kalite ve pazar görünürlüğü risk altında kalır.

DataOps'ta başarı, ekipler arasında bağlama özgü esnek tamamlayıcılığı tutarlı bir şekilde belirlemeye bağlıdır. Güncel araştırma İş stratejisi ve veri analitiği stratejisinin uyumunun, büyük veri analitiği yeteneğinin piyasa tepki çevikliği olarak kullanılmasını artırdığı tespit edilmiştir. Ayrıca araştırma İşletme ve veri bilimi stratejilerinin uyumunun, veri değerini başarılı bir şekilde yakalamak için şart olduğunu desteklemektedir.

Ortak sorunlar

Gelişen teknolojiler, veri altyapısında hızlı değişiklikler gerektiriyor. Bilgi sistemlerinin karmaşıklığı arttıkça, ekipler bu zorlukların üstesinden gelmek için daha gelişmiş modeller ve mimari temsiller geliştiriyor. Teknik tasarımın organizasyonel ve sosyal ihtiyaçlarla uyumlu olması da aynı derecede önemlidir. Büyük veri altyapı sistemlerinin operasyonel ihtiyaçlara uyarlanması genellikle süreç keşfini gerektirir; mühendislik ekipleri, gerçek kullanıma dayalı sistem gereksinimlerini belirlemek için olay günlüklerini analiz eder.

Bu yansıtıcı süreç iyileştirme uygulamaları, kısıtlı mühendislik ve BT zamanı için rekabet eder ve veri mühendislerinin karşılaştığı zaman gecikmelerinin birikimini yansıtır. DataOps yelpazesindeki her ekip farklı ölçütleri izlediğinden, performans gereksinimlerini işlem hattı geliştirmeye dönüştürmek uyumsuzluğa ve maliyetli hatalara yol açabilir.

Neden tekerleği yeniden icat edelim?

A Gartner raporu Operasyonel strateji ve kaynak tahsisinin gerçekleştirilmesi için özel bir veri ve analitik mimarisi disiplinini kritik öneme sahip olarak tanımlar. İş ve teknik mimarinin uyumlu hale getirilmesi, teknoloji odaklı iş ortamları için giderek daha önemli hale gelmektedir.

Süreç uyumu, günümüzde organizasyonel koordinasyondaki kusurları ortaya koyan bir hız ve ölçekte gerçekleşen, eskiden beri var olan bir operasyonel zorluktur. Departmanlar arası süreç uyumunu destekleyen çeşitli teknikler mevcuttur. İş süreç yönetimi (BPM) ve veri yönetişimi (DG), kuruluşların bu ihtiyacı karşılamasına yardımcı olan iki yerleşik çerçevedir. Teknoloji stratejisinin iş sonuçları üzerindeki artan etkisi, teknoloji ve iş süreç uyumunu destekleyen disiplinlerin önemini artırmaktadır.

Ana veri yönetimi (MDM) ve veri üretimi (DG), iş süreçlerini ve veri operasyonlarını uyumlu hale getirmek için etkili disiplinler olarak ortaya çıkmıştır. MDM ve DG'ye sahip DataOps ekipleri, operasyonel verimliliği artırmak için esnek tamamlayıcılık ilkelerini uygulamaya en uygun konumdadır. Net veri sahipliği rolleri ve yerleşik bir mimari disiplini, teknik ve iş stratejisi sonuçlarını desteklemek için süreç uyumunu ve fonksiyonlar arası iletişimi güçlendirir. Uyumlu DataOps, veri değer zincirinin tüm yelpazesini iş stratejisine doğru yönlendirir.

Veri kalitesi ve veri bütünlüğü geri bildirimlerinin yorumlanması, veri mühendisliği ve analitik ekipleri için ortak sorun noktaları oluşturmaktadır. Mühendisler ve analistler arasındaki çeviri boşlukları, teknoloji stratejisi ve iş modeli uyumunu içeren mimari düzeyindeki daha geniş bir sorunu yansıtmaktadır. Altyapı geliştirme genellikle iş ihtiyaçlarının gerisinde kaldığı için, iletişim esnekliği, kuruluşların veri değeri yakalamasını gerçekleştirmeleri için hız sınırlayıcı bir faktördür. Personel devri, piyasa belirsizliği, teknik borç ve iç kaynak rekabeti, çapraz fonksiyonel iletişim süreçlerinin baskı altında nasıl performans gösterdiği konusunda sorular ortaya çıkarmaktadır. Yüksek baskı altındaki durumlarda uygulama, hassasiyet ve güvenilir yürütme yoluyla analitik ve mühendislik ekipleri arasındaki bağlantıları güçlendirmek, esnek veri operasyonlarına doğru hayati bir değişimi temsil etmektedir.