Современная основополагающая идея — автономное цифровое предприятие, определяемое тремя ключевыми характеристиками: бизнес-гибкость, ориентация на клиента и способность принимать решения на основе данных. Эти качества во многом зависят от качества данных, повышая их ценность как никогда ранее. Однако эффективный извлечение ценности из постоянно расширяющегося и сложного ландшафта данных становится все более трудной задачей.
Рам Чакраварти, технический директор BMC Software, отмечает: «Несмотря на то, что многие организации осознают ценность данных, они всё ещё сталкиваются с проблемами управления данными. Это создает значительное конкурентное преимущество для тех, кто справляется с этой задачей, и экзистенциальную угрозу для тех, кто этого не делает. Проблема—то, что я называю вызовом последней мили—является ключевым фактором для достижения зрелости данных».
Опрос BMC о глобальных ИТ и бизнес-практиках подтверждает это: организации с более высокой зрелостью данных сообщают о лучших результатах в области стратегического принятия решений, удовлетворенности клиентов, экономии средств и разработки продуктов.
Проблемы достижения зрелости данных
В эпоху ИИ традиционные проблемы с данными усиливаются. Затраты на сбор, хранение и анализ данных, а также необходимость в квалифицированных специалистах требуют значительных инвестиций. Быстрое появление новых источников данных на различных устройствах, в приложениях и среди людей усложняет ситуацию. Данные часто остаются в изолированных хранилищах без стратегического контроля, что затрудняет необходимые культурные изменения для упрощения операций с данными. Превращение данных в операционную деятельность на масштабе и уровне сложности, ожидаемом заинтересованными сторонами, остается серьезным препятствием. Хотя автоматизация и ИИ могут повысить возможности, их эффективность снижается без согласованных практик работы с данными.
«Многие организации испытывают трудности с операционализацией управления данными и аналитики за пределами нескольких примеров использования», — отмечает Чакраварти. «Важно пересмотреть свою операционную модель и процессы. Традиционные подходы к управлению данными не подходят в эпоху ИИ — вам нужен DataOps».
Понимание DataOps
DataOps, или операции с данными, — это комплексная практика, которая применяет принципы DevOps, автоматизацию и интеллект, чтобы демократизировать данные и раскрывать бизнес-ценность. Она соединяет различные роли внутри организации — от аналитиков и владельцев данных до инженеров и команд управления рисками — способствуя сотрудничеству для ускорения безопасных инсайтов на основе данных.
Чакраварти объясняет: «Сотрудничество между заинтересованными сторонами имеет жизненно важное значение; без него прогресс затруднен. Это гибкий процесс, в котором данные рассматриваются как совместный актив, требующий интегративного мышления для поддержки высокоценностных сценариев использования».
Это включает в себя выявление возможностей для увеличения доходов, например, понимание поведения клиентов, которое конкуренты могут не заметить, тем самым повышая лояльность и расходы. Более того, DataOps способствует производительности и эффективности через самообслуживание сотрудников, управление знаниями и эффективное управление рисками. Использование данных для адаптации существующих стратегий может быть сложной задачей, но со временем станет конкурентным преимуществом по мере развития интеллектуального анализа данных.
Создание фундамента для DataOps
Автоматизация играет ключевую роль для внедрения DataOps, упрощая сложные потоки данных, которые управляют информацией как из традиционных, так и из новых источников. Это включает такие этапы, как сбор, интеграция, контроль качества, тестирование, развертывание и управление, что ведет к получению действующих инсайтов. Функции наблюдаемости позволяют в реальном времени контролировать состояние и производительность данных на этих этапах, подчеркивая важность контроля.
Поддержание высокого качества данных имеет решающее значение для успешного выполнения инициатив в области ИИ и аналитики, что позволяет решить проблемы, такие как точность, согласованность и полнота. Организациям следует внедрять надежные инструменты для обеспечения качества данных в аналитических потоках. Однако повышение качества данных часто требует взвешенного подхода, поскольку внезапные инициативы могут требовать значительных инвестиций. Помимо технологий, успешный DataOps требует изменений в процессах и культурного сдвига, который может быть трансформирующим.
Путь к внедрению DataOps
Реализация стратегии DataOps должна начинаться с управляемых задач, а не с попытки решить все проблемы управления данными сразу. Сосредоточьтесь на достижении высокоценных легко достижимых результатов, применяя лучшие практики качества данных к начальным кейсам. При масштабировании усилий учтите следующее:
1. Поддержка руководства: Получение поддержки от руководства необходимо для кросс-функционального сотрудничества.
2. Организационная структура: Создание надежной операционной структуры и рамок управления данными обеспечивает их владельцам и ответственным за управление по всей организации.
3. Четкие цели: Понимание желаемых результатов помогает определить и инвестировать в высокоценные примеры использования. Успешные проекты коррелируют с ощутимой бизнес-ценностью, такой как повышение удержания клиентов или производительности сотрудников.
4. Итеративные процессы: Поддерживайте высокие стандарты качества данных, реализуя небольшие, систематические улучшения и обеспечивая базовые показатели для отслеживания прогресса.
«Начинайте с малого, быстро демонстрируйте ценность и постоянно задавайте себе вопрос «И что с этого?» — советует Чакраварти. «Учитесь, стройте, масштабируйте и совершенствуйте практики. Внедряйте новые стратегии методично, и вы достигнете значительных результатов».
Рейтинг
