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 çalıştığını karmaşıklaştırıyor. Şirketler, çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle başa çıkmakta, ancak birçok şirket anlamlı iş değerini çıkarmakta zorluk çekiyor. Temel sorun, veri altyapısını oluşturan ve bakımını yapan ekipler ile zamanında ve doğru veri tabanlı içgörülere güvenen ekipler arasında kalıcı ve maliyetli bir bağlantının olmamasıdır. Veri mühendisliği ve iş analitiğini destekleyen çözümleri etkili bir şekilde entegre etmek için, liderlerin bu ayrılığın nasıl oluştuğunu ve teknik ve operasyonel boyutlar boyunca nasıl ortaya çıktığını anlaması çok önemlidir. Bu zorluğu gidermek için teknoloji, süreçler ve organizasyonel kültür dahil olmak üzere kapsamlı bir yaklaşım gereklidir. Çaba, basit bir araç güncellemesi değil, veri mühendisliği ve iş analitiği fonksiyonları tarafından yönlendirilen bir çapraz fonksiyonel değişimdir.

Veri çalışması bir spektrumda – analitikten mühendisliğe

IBM göre, iş analitiği, verileri işlemek, madencilik yapmak ve görselleştirmek için kullanılan istatistiksel yöntemler ve bilgi teknolojileridir. Analitik, performansın iyileştirilmesini, riskin azaltılmasını veya verimliliğin artırılmasını sağlayan eyleme geçirilebilir içgörülerle değerini kanıtlar. Analitik ekipleri, bu ilişkileri ve kalıpları, genellikle bir dizi ana performans göstergesi (KPI) izleyerek takip eder. INFORMS Analitik Çerçevesi, bu döngünün bir iş problemiyle başladığını ve çözüm yaşam döngüsü yönetimine kadar uzandığını açıklar. Analitik süreci, problem çerçevelendirmesi tarafından yönlendirilir ve teknoloji tarafından desteklenir.

İş gereksinimleri tarafından yönlendirilen analitik ekipler, içgörüler sunmak için baskı altındadır ve iş akışlarını desteklemek için “taze” verilere ihtiyaç duyarlar. Eski veriler, eski içgörüler sağlar. Ekiplere, veri altyapısına erişim sağlaması ve kısa veya gần gerçek zamanlı olarak verileri işleyerek gerçek iş değerini sunan içgörüler sunmaları gerekir.

Veri mühendisliği, spektrumun diğer tarafını temsil eder ve altyapı ve teknoloji gereksinimleri tarafından yönlendirilir. Veri mühendisliği, IBM tarafından “verilerin toplandığı, depolandığı ve analiz edildiği sistemlerin tasarlanması ve oluşturulması” olarak tanımlanır. Çalışma, içgörü teslimini desteklese de, veri mühendisliği iş akışları, analitik çerçevesinden farklıdır ve veri lojistiği ve ambarlaması üzerinde odaklanır.

Senkronize gerilimler ve tamamlayıcılar

Veri mühendisliği ve analitik ekipleri arasındaki gerilim, genellikle farklı zaman ölçekleri ve rekabetçi iş akışı taleplerinden kaynaklanır. Altyapı ve araç seçimlerine ilişkin mühendislik ekiplerinin kararları, sistem benimseme oranlarına, teknoloji yeniliğine, BT kapasitesine ve sınırlı yetenek pazarındaki kaynak kısıtlamalarına bağlıdır. Analitik görevler, ara ürün olarak kullanılan yutulan verileri temel alır ve içgörü teslimini besler. Bu, analitik ekiplerinin, veri mühendisliği tarafından geliştirilen mevcut altyapıda çalışmasını ve gelecekteki ihtiyaçları öngörerek iletişim kurmasını gerektirir.

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

DataOps için başarı, ekipler arasında bağlam özgüllüğü esnek tamamlayıcıyı sürekli olarak tanımlamaya bağlıdır. Son araştırmalar, iş stratejisi ve veri analitiği stratejisinin hizalanmasının büyük veri analitiği yeteneğinin piyasa yanıt hızını artırdığını buldu. Daha fazla araştırma, veri değerini başarılı bir şekilde yakalamak için iş-veri bilim stratejisinin hizalanmasının gerekli olduğunu desteklemektedir.

Paylaşılan ağrı noktaları

Yeni ortaya çıkan teknolojiler, veri altyapısında hızlı değişiklikler gerektirir. Bilgi sistemlerinin karmaşıklığı arttıkça, ekipler, bu zorlukları aşmak 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 processo keşfini gerektirir, bu da mühendislik ekiplerinin sistem gereksinimlerini belirlemek için olay günlüklerini analiz etmelerini sağlar.

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 her ekip farklı metriklere dikkat ettiğinden, performans gereksinimlerini boru hattı geliştirmeyle eşleştirmek, hizalanmama ve maliyetli hatalara yol açabilir.

Tekerleği yeniden icat etmek neden?

Bir Gartner raporu, iş stratejisinin gerçekleştirilmesi ve kaynak tahsisinin kritik bir disiplini olarak adanmış bir veri ve analitik mimari disiplininin önemini vurgulamaktadır. İş ve teknik mimarinin hizalanması, teknoloji odaklı iş ortamları için giderek daha önemli hale geliyor.

İş süreci hizalaması, eski bir operasyonel zorluktur ve şimdi organizasyonel koordinasyonun kusurlarını ortaya çıkaran bir hız ve ölçekte gerçekleşir. Çapraz bölümlü iş süreci hizalamasını destekleyen birkaç teknik vardır. İş süreci yönetimi (BPM) ve veri yönetimi (DG), organizasyonların bu gereksinimi karşılamak için yardımcı olan iki kurulmuş çerçeve sağlar. İş sonuçları üzerindeki teknoloji stratejisinin artan etkisi, teknoloji ve iş süreci hizalamasını destekleyen disiplinlerin önemini artırıyor.

Üst veri yönetimi (MDM) ve DG, iş süreçlerini ve veri operasyonlarını hizalamak için etkili disiplinler olarak ortaya çıktı. MDM ve DG ile DataOps ekipleri, esnek tamamlayıcı ilkelerini operasyonel verimliliği artırmak için uygulamak için en iyi konumdadır. Açık veri sahipliği rolleri ve kurulmuş bir mimari disiplin, teknik ve iş stratejisi sonuçlarını desteklemek için süreç hizalaması ve çapraz fonksiyonel iletişim powerini güçlendirir. Hizalanmış DataOps, iş stratejisi doğrultusunda veri değer zincirinin tam spektrumunu kullanır.

Veri kalitesi ve veri bütünlüğü geri bildirimi yorumlama, veri mühendisliği ve analitik ekipleri için paylaşılan ağrı noktalarıdır. Mühendisler ve analistler arasındaki çeviri boşlukları, teknoloji stratejisi ve iş modeli hizalamasını içeren daha geniş bir mimari düzeyindeki bir sorunu yansıtır. Altyapı gelişimi genellikle iş gereksinimlerini takip etmediğinden, iletişim dayanıklılığı, organizasyonların veri değerini gerçekleştirmek için bir hız sınırlayıcı faktördür. Dönüş, piyasa belirsizliği, teknik borç, iç kaynak rekabeti, çapraz fonksiyonel iletişim süreçlerinin strese nasıl tepki verdiğini sorgulamaktadır. Uygulama, hassaslık ve güvenilir yürütme yoluyla analitik ve mühendislik ekipleri arasındaki bağlantılara güç kazandırmak, esnek veri operasyonlarına doğru önemli bir değişimdir.