Mühendislik Analitiği: Daha İyi Veri Operasyonları için Esnek Bir Tamamlayıcı

Veri mühendisliği ve iş analitiği arasında temel bir ayrılık, organizasyonların hızla değişen bir dijital ortamda nasıl çalıştıklarını karmaşıklaştırır. Şirketler, çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden önce görülmemiş hacimleri yönetirler, ancak birçok şirket anlamlı iş değerini çıkarmakta zorluk çeker. Temel sorun, veri altyapısını oluşturan ve bakımını yapan ekipler ile zamanında ve doğru veri tabanlı içgörülere güvenen ekipler arasında sürekli ve maliyetli bir bağlantının kopmasıdır. Veri mühendisliği ve iş analitiğini destekleyen çözümleri etkili bir şekilde entegre etmek için, liderliğin bu ayrılmayı nasıl oluşturduğunu ve teknik ve operasyonel boyutlar boyunca nasıl ortaya çıktığını anlaması çok önemlidir. Bu zorluğu gidermek için teknoloji, süreçler ve organizasyon kültürünü içeren kapsamlı bir yaklaşım gerekir. Çaba, basit bir araç yükseltmesi değil, veri mühendisliği ve iş analitiği işlevleri tarafından yönlendirilen bir çapraz fonksiyonel değişimdir.

Veri işleri bir spektrumda—analitikten mühendisliğe

IBM‘ye göre, iş analitiği, verileri işleyerek, madencilik yaparak ve görselleştirerek desenler, ilişkiler ve içgörüler ortaya çıkaran istatistiksel yöntemler ve bilgisayar teknolojileridir. Analitik, performansı iyileştirdiğinde, riski azalttığında veya verimliliği artırdığında değerini kanıtlar. Analitik ekipler, bu ilişkileri ve desenleri, genellikle bir dizi ana performans göstergesi (KPI) olan devam eden metrikler aracılığıyla izler. INFORMS Analitik Çerçevesi, bu süreci, bir iş problemiyle başlayan ve çözüm yaşam döngüsü yönetimine kadar uzanan bir döngü olarak tanımlar. Analitik süreci, problem çerçevelendirmesi tarafından yönlendirilir ve teknoloji tarafından desteklenir.

Analitik ekipler, iş ihtiyaçları tarafından yönlendirilir ve iş akışlarını desteklemek için “taze” verilere ihtiyaç duyar. Eski veriler, eski içgörüler sağlar. Ekiplere, veri altyapısına erişim sağlanması gerekir, bu da kısa veya近 gerçek zamanlı olarak verilerin işlenmesini sağlar ve gerçek iş değerini sağlar.

Veri mühendisliği, spektrumun diğer tarafını temsil eder ve altyapı ve teknoloji gereksinimleri tarafından yönlendirilir. Veri mühendisliği, IBM tarafından “verilerin büyük ölçekli olarak toplanması, depolanması ve analiz edilmesi için sistemlerin tasarlanması ve oluşturulması uygulaması” olarak tanımlanır. İş akışı, analitik çerçevesinden farklıdır ve veri lojistiği ve depolama üzerinde odaklanır.

Senkronize gerilimler ve tamamlayıcılar

Veri mühendisliği ve analitik ekipler arasındaki gerilim, genellikle farklı zaman ölçekleri ve rekabetçi iş akışı taleplerinden kaynaklanır. Altyapı ve araç quyếtimleri, sistem benimseme oranlarına, teknoloji yeniliğine, BT kapasitesine ve sınırlı yetenek piyasasındaki kaynak kısıtlamalarına bağlıdır. Analitik görevler, ara ürünler olarak kullanılan yutulan verilere dayanır, bu da analitik ekiplerin mevcut altyapıyı kullanmasını ve gelecekteki ihtiyaçları öngörerek iletişim kurmasını gerektirir.

Bu farklılıklar, DataOps (Veri Operasyonları) işlevlerinin farklı birim süreli zaman çerçeveleriyle var olduğu bir süreklilik yaratır. Bu senkronize alışveriş bazen tamamlayıcı, bazen de çarpışmaya eğilimlidir. Bu zaman çerçevelerini entegre etmek, organizasyonun çapraz fonksiyonel iletişim ve iş süreci hizalama kapasitesini gerektirir. Analitik ekipler, eski altyapıya bağımlıysa, miras sistem teknik borcu, içgörü teslimat hızını azaltır ve rekabet avantajını zayıflatır. Veri mühendisliği ekipleri, hızlı dönüş beklentilerine bağlı kalırsa, uyumluluk, iş sürekliliği, güvenlik, kalite ve piyasa maruziyeti risk altına girer.

DataOps için başarı, ekipler arasında sürekli olarak bağlam özgüllüğü esnek tamamlayıcı belirlemeyle ilgili olur. Son araştırmalar, iş stratejisi ve veri analitiği stratejisinin hizalanmasının büyük veri analitiği yeteneğinin piyasa tepki hızını artırabileceğini bulmuştur. Daha fazla araştırma, veri değerini başarılı bir şekilde yakalamak için iş-veri bilim stratejisinin hizalanmasının esas olduğunu desteklemektedir.

Paylaşılan ağrı noktaları

Yeni ortaya çıkan teknolojiler, veri altyapısında hızlı değişiklikler talep etmektedir. Bilgi sistemleri karmaşıklığını artırdıkça, ekipler bu zorlukları karşılamak için daha gelişmiş modeller ve mimari temsilciler geliştiriyor. Aynı derecede önemli olan, teknik tasarımın organizasyonel ve sosyal ihtiyaçlarla hizalanmasıdır. Büyük veri altyapı sistemlerini operasyonel ihtiyaçlara uyarlamak genellikle süreç keşfini gerektirir, bu da mühendislik ekiplerinin gerçek kullanım temelinde sistem gereksinimlerini belirlemek için olay günlüklerini analiz etmesini gerektirir.

Bu refleksif süreç iyileştirme uygulamaları, nadir bulunan mühendislik ve BT zamanı için rekabet eder ve veri mühendislerinin karşılaştığı zaman gecikmelerinin birikimini yansıtır. Her DataOps spektrumundaki ekipler farklı metriklere dikkat ettiğinden, performans gereksinimlerini pipeline geliştirmeye çevirmek, hizasızlığa ve maliyetli hatalara yol açabilir.

Tekerleği yeniden icat etmek neden?

Bir Gartner raporu, veri ve analitik mimarisinin operasyonel strateji ve kaynak tahsisini gerçekleştirmek için kritik bir disiplin olduğunu belirtir. İş ve teknik mimarinin hizalanması, teknoloji odaklı iş ortamları için giderek daha önemli hale gelmektedir.

Süreç hizalanması, eski bir operasyonel zorluktur ve şimdi, organizasyonel koordinasyonun eksikliklerini ortaya çıkaran bir hız ve ölçekte gerçekleşir. Çapraz departmanlı süreç hizalamayı destekleyen birkaç teknik vardır. İş süreci yönetimi (BPM) ve veri yönetimi (DG), organizasyonların bu ihtiyacı karşılamak için yardımcı olan iki kurulmuş çerçeve sağlar. Teknoloji stratejisinin iş sonuçları üzerindeki artan etkisi, teknoloji ve iş süreci hizalamasını destekleyen disiplinlerin önemini artırmaktadır.

Veri yönetimi (MDM) ve DG, iş süreçlerini ve veri operasyonlarını hizalamak için etkili disiplinler olarak ortaya çıkmıştır. MDM ve DG ile donatılmış DataOps ekipleri, operasyonel verimliliği artırmak için esnek tamamlayıcı ilkelerini uygulamaya en iyi şekilde hazırlanmıştır. Açık veri sahipliği rolleri ve kurulmuş bir mimari disiplin, teknik ve iş stratejisi sonuçlarını desteklemek için süreç hizalanması ve çapraz fonksiyonel iletişim güçlendirir. Hizalanmış DataOps, iş stratejisi doğrultusunda veri değer zincirinin tamamını kullanır.

Veri kalitesi ve veri bütünlüğü geri bildirimi yorumlama, veri mühendisliği ve analitik ekipler için paylaşılan ağrı noktalarını sunar. Mühendisler ve analistler arasındaki çeviri boşlukları, teknoloji stratejisi ve iş modeli hizalanmasıyla ilgili daha geniş bir sorunu yansıtan mimari düzeyindeki bir vấnedir. Altyapı gelişimi genellikle iş ihtiyaçlarının gerisinde kalır, bu da iletişim direncinin, organizasyonların veri değerini yakalamak için sınırlayıcı bir faktör olmasını sağlar. Dönüş, piyasa belirsizliği, teknik borç ve iç kaynak rekabeti, çapraz fonksiyonel iletişim süreçlerinin stres altında nasıl performans gösterdiğine ilişkin soruları gündeme getirir. Analitik ve mühendislik ekipleri arasındaki bağlantıları, uygulama, hassasiyet ve güvenilir yürütme yoluyla yüksek basınçlı durumlar altında güçlendirmek, esnek veri operasyonlarına doğru temel bir değişimdir.