在人工智慧時代中，從數據中釋放商業價值：DataOps的關鍵角色

今天的指導原則是自主數位企業，其特徵可歸納為三個關鍵要素：業務靈活性、以客戶為中心以及數據驅動的決策能力。這些特質極大依賴高品質數據，使其價值比以往更為突出。然而，從日益增長且複雜的數據環境中高效提取價值卻愈加困難。

BMC Software 的首席技術官 Ram Chakravarti 表示：「儘管許多組織認識到數據的價值，卻在數據管理方面掙扎。這對於那些在此領域表現優異的企業來說，形成了顯著的競爭優勢，而對於不善於此道的企業則是生存威脅。我稱之為最後一公里交付挑戰，這對實現數據成熟度至關重要。」

BMC 的一項全球 IT 和業務實踐調查強調，數據成熟度較高的組織在戰略決策、客戶滿意度、成本節省和產品開發方面均表現出色。

達成數據成熟度的挑戰

在人工智慧時代，傳統的數據挑戰日益加劇。開採、儲存和分析數據的成本以及對專業人才的需求需要大量投資。此外，跨設備、應用程式和人員快速生成的新數據源使情況更加複雜。數據孤島往往缺乏戰略監管，妨礙了必要的文化轉變以促進數據運營的流暢性。以利益相關者期望的規模與複雜性來操作數據，依然是一大障礙。儘管自動化與人工智慧能提升能力，但在缺乏協同的數據實踐下，其效果會大打折扣。

Chakravarti 指出：「許多組織發現很難將數據管理與分析操作化，只停留在少數用例上。我們必須重新思考運營模型和流程。在人工智慧時代，傳統的數據管理方法已經無法適應 — 你需要 DataOps。」

理解 DataOps

DataOps（數據運作）是一種全面的做法，運用 DevOps 原則、自动化與智慧，實現數據民主化並挖掘商業價值。它促進組織內不同角色（如分析師、數據所有人、工程師和風險管理團隊）之間的協作，以安全地加速數據驅動的洞察。

Chakravarti 解釋道：「各利益相關者之間的合作至關重要；缺乏合作，進展將受到阻礙。這是一個敏捷的過程，數據被視為共享資產，需要各團隊之間的全過程設計思維來支持高價值用例。」

這包括識別收入機會，例如了解競爭對手可能無法察覺的客戶行為，從而提高忠誠度和消費。此外，DataOps 通過員工自助服務、知識管理和有效的風險緩解來促進生產力和效率。利用數據調整現有策略或許充滿挑戰，但隨著數據智慧的演進，它將成為競爭優勢。

建立 DataOps 基礎

自動化是實現 DataOps 的關鍵，幫助簡化跨傳統及新興數據來源的復雜數據管道。這包括數據的獲取、整合、質量控制、測試、部署與管理等階段，最終導向可執行的洞察。可觀察性特性允許對數據健康和性能進行實時監控，突顯監管的重要性。

保持高數據質量對於人工智慧和分析計劃的成功至關重要，需解決精確性、一致性和完整性等問題。組織應在分析管道中實施健全的數據保障工具。然而，提升數據質量往往需要謹慎的措施，因為突如其來的舉措可能需付出相當大的代價。成功的 DataOps 不僅需要技術變革，還需流程調整和文化轉變，這可能是顛覆性的。

開展 DataOps 旅程

實施 DataOps 策略應從可管理的目標開始，而非試圖同時解決所有企業數據管理挑戰。專注於達成更高價值、易於實現的成果，同時對初步用例應用數據質量最佳實踐。在擴大努力時，應考量以下幾點：

1. 高層支持：獲得領導層的認同對於跨部門的合作至關重要。

2. 組織結構：建立穩固的運營和管理框架，確保數據在組織內得到擁有和管理。

3. 明確目標：了解期望的結果有助於識別和投資高價值用例。成功的項目與具體商業利益（如改善客戶保留或提高員工生產力）密切相連。

4. 迭代過程：在實施小而系統的改進時，保持對數據質量的高標準，並確保基準與對比進展。

Chakravarti 建議：「從小做起，迅速展現價值，並不斷問自己，‘那又如何？’ 不斷學習、構建、擴大和精煉實踐。系統地引入新策略，將實現顯著成果。」