Чотири способи DataOps можуть допомогти вашій організації створити довіру та швидше приймати рішення

Локеш є співзасновником і генеральним директором Sigmoid, провідної компанії з обробки даних. Він провидець і лідер думок у галузі.

Гетті

Від надання персоналізованого досвіду клієнтам і оптимізації ланцюжків поставок у виробництві до виявлення шахрайських дій, червоною ниткою багатьох ініціатив є вдосконалена аналітика. За даними McKinsey, протягом багатьох років 90% компаній визнали цінність розширеної аналітики та почали створювати внутрішні аналітичні організації з метою масштабування випадків використання. Однак найчастіше їм важко масштабувати свої аналітичні ініціативи, оскільки їм не вдається добре співпрацювати та застосовувати AI/ML.

Успіх бізнесу залежить від правильного використання даних і створення довіри до цих даних, щоб пришвидшити шлях організації до ШІ. Тут DataOps може змінити правила гри. Подібно до того, як DevOps захопив індустрію програмного забезпечення, забезпечивши спільну розробку та тестування додатків у всьому ланцюжку створення вартості, DataOps стимулює співпрацю між командами для безперервних і швидших інновацій у масштабах підприємства. Gartner визначає DataOps як «практику спільного управління даними, зосереджену на покращенні зв’язку, інтеграції та автоматизації потоків даних між менеджерами даних і споживачами в усій організації».

Як DataOps може допомогти вашій організації? Давайте розглянемо чотири основні моменти:

1. Швидше прийняття рішень

DataOps сприяє співпраці та скорочує час циклу аналізу даних. DataOps може допомогти покращити процес прийняття рішень, надаючи більш повне уявлення про дані, якими володіє організація. Об’єднуючи дані з різних джерел і надаючи інструменти для аналізу та візуалізації цих даних, DataOps може допомогти командам краще зрозуміти дані, з якими вони працюють, щоб приймати більш обґрунтовані рішення.

Спрощений потік даних між CXO та аналітиками даних пришвидшує час отримання цінності даних і дає можливість організаціям приймати бізнес-рішення на основі результатів. Команди також можуть надавати відгуки про розробку конвеєра, що веде до індивідуальної інформації, необхідної для збільшення прибутку. DataOps зосереджується на автоматизації та оптимізації багатьох процесів, пов’язаних з керуванням даними, для підвищення ефективності, що може допомогти створити довіру між членами команди.

2. Підвищення продуктивності

Зріла стратегія DataOps забезпечує автоматизацію перетворення даних, що скорочує трудомісткі та схильні до помилок кроки в конвеєрі, тим самим покращуючи аналітичні операції та продуктивність. Оскільки він зменшує ручні процеси та пропонує дані, готові для бізнесу, продуктивність груп обробки даних зростає, оскільки вони можуть зосередитися на завданнях із вищою доданою вартістю для розширених завдань AI та ML, які пришвидшують виробництво.

Методи гнучкої розробки в DataOps особливо корисні для прискорення окупності та пропонують швидке реагування на постійно змінювані вимоги до конвеєрів даних. Це значно скорочує час, витрачений на підтримку операційної аналітики, а також на оновлення та вдосконалення поточної аналітики з найменшими затратами праці.

3. Покращення часу виходу на ринок

Налаштування конвеєрів даних є досить складним завданням, оскільки вимагає постійної оптимізації, оновлень і обслуговування. DataOps забезпечує безперервну доставку даних, а також плавне виконання конвеєрів даних. Підприємства можуть легко перейти від локальної роботи до хмари за допомогою надійної стратегії DevOps. Це забезпечує прозорість хмарних каналів даних і покращує використання хмари. Співпрацюючи з провідним постачальником хмарних послуг, ми змогли забезпечити 99,99% безвідмовної роботи конвеєрів даних, скоротивши майже 60% операційних витрат.

Впроваджуючи DataOps, організації можуть скоротити час виходу на ринок своїх продуктів обробки даних шляхом оптимізації життєвого циклу даних, від початкового збору та підготовки даних до розробки та розгортання моделей даних і програм. Це може допомогти організаціям швидко й ефективно використовувати дані для отримання розуміння та підвищення цінності бізнесу.

4. Встановлення захисту даних

Зміцнюючи довіру до даних між командами та забезпечуючи високу якість даних, DataOps забезпечує наскрізне шифрування та детальний контроль доступу та використовує безпечні протоколи для передачі даних. Завдяки докладному каталогу, управлінню метаданими та безпеці на корпоративному рівні DataOps забезпечує дотримання правил захисту даних і дотримання вимог. Послуги моєї компанії DataOps допомогли глобальним компаніям CPG увімкнути механізми щоденного моніторингу, звітності та попередження для відстеження та вирішення коливань витрат, одночасно зменшуючи витрати на хмару більш ніж на 55%.

Як почати впровадження DataOps? Почніть із наступного:

Визначте свої цілі

Перш ніж запроваджувати стратегію DataOps, важливо зрозуміти, чого ви сподіваєтеся досягти. Це може включати підвищення точності та надійності ваших даних, збільшення швидкості, з якою ви можете обробляти та аналізувати дані, або скорочення часу та зусиль, необхідних для підтримки та оновлення каналів даних. Чітке визначення ваших цілей і завдань допоможе оцінити успіх ваших зусиль DataOps.

Залучіть усіх відповідних зацікавлених сторін

DataOps — це багатофункціональний проект, у якому беруть участь інженери з обробки даних, аналітики даних, дослідники даних та інші зацікавлені сторони. Важливо залучити всіх відповідних зацікавлених сторін до планування та виконання вашої стратегії DataOps, щоб забезпечити підтримку та узгодженість. Це може включати регулярні зустрічі або семінари для обговорення прогресу, проблем і можливостей для вдосконалення.

Створіть спеціальну функцію DataOps

Стратегія DataOps є найбільш ефективною, коли за нею стоїть спеціальна команда або функція. Включіть керівника проекту DataOps, розробника з досвідом розробки інструментів DevOps, інженера даних, аналітика даних, представника управління даними, архітектора даних і членів команди, яка використовує дані для підтримки бізнесу.

Відстежуйте та вимірювайте продуктивність

DataOps — це процес безперервного вдосконалення, тому важливо регулярно відстежувати та вимірювати продуктивність каналів даних і процесів. Це може включати відстеження таких показників, як якість даних, швидкість обробки та час безвідмовної роботи, і використання цих показників для визначення областей, які потрібно покращити.

У минулому впровадження DataOps демонстрували низку покращень продуктивності. За даними McKinsey, DataOps призвів до 50% збільшення впровадження нових функцій, оскільки автоматизація дозволяє пришвидшити ітерації розробки та зменшити кількість помилок. Крім того, постійні перевірки якості коду та раннє виявлення невідповідностей даних можуть покращити процеси та зменшити витрати. За допомогою DataOps компанії можуть підвищити ефективність робочої сили, створити зведене уявлення про наскрізний потік даних на підприємстві та забезпечувати багатий досвід клієнтів, розблоковуючи цінність даних.

Технологічна рада Forbes — це спільнота для ІТ-директорів, технічних директорів і технічних керівників світового рівня. Чи маю я право?