Светът преживява истински трансформационен период в света на данните с раждането на ново поколение инструменти за управление на експлозията от данни, наблюдавана от зората на пандемията Covid. Въпреки това много големи бизнеси, управлявани от данни, все още са изправени пред решението как да децентрализират и управляват достъпа до данни в своите организации. Докато облакът предлага на по-малките предприятия възможността да се възползват от инструменти, системи и платформи за данни от корпоративен клас, много фирми бързо осъзнаха, че екипът за данни може да се превърне в пречка, ако анализаторите и инженерите не могат да получат незабавен достъп до данните, от които се нуждаят. С този ръст на данните идва и ръст на работните роли с данни, като работодателите вземат предвид тенденциите за управление на данни в своите решения за наемане. Много фирми вече наемат експерти по данни, които да интерпретират усъвършенствани анализи, за да разработят по-стабилни прозрения. И все пак разчитането само на експерти по данни може да бъде проблематично при трансформацията на бизнес. Има много препятствия, които не могат да бъдат изправени само от експертите по данни. Вместо това силата на големите данни трябва да се използва от екипи в техните операции с данни с правилното решение за управление на данни. Това позволява на предприятията да хибридизират операциите си, без да се налага да наемат повече експертен персонал. Сътрудничеството е от ключово значение Вземащите решения обаче могат да пренебрегнат други неразделни членове на екипа, когато става въпрос за управление на техните операции с данни. Тъй като експертите по данни стават все по-бизнес ориентирани и бизнес потребителите се научават да се „обслужват“ с данни, изкуствените разделения между експерти по данни и бизнес потребители могат да се разпаднат. Един от аспектите на това е нарастването на роли като „аналитичен инженер“, които помагат да се преодолее пропастта между ИТ и потребителите на данни в една организация. Инженерите по анализ си сътрудничат с екипа, за да анализират данните, за да гарантират, че бизнесът може да използва висококачествените прозрения, генерирани от тяхната работа. Заедно с по-широки екипи, тези инженери помагат да се настрои и активира един наистина модерен стек от данни. Възходът на гражданите на данни Вместо да разчитат единствено на наемането на квалифицирани експерти по данни, бизнес лидерите трябва да се стремят да обучат своите служители с умения за работа с данни: това може да помогне за намаляване на разходите и режийните разходи. Курсовете за грамотност с данни вече стават често срещани в много компании, а големи организации като Bloomberg и Adobe отиват по-далеч, с вътрешни дигитални академии, посветени на обучението на работниците как да използват данни. Обучението на съществуващи служители е особено мощно, тъй като те съчетават новопридобитите умения за данни със съществуващия си опит в областта, за да извлекат максимална стойност от данните. Тези „граждани на данни“ ще могат да извличат стойност от данните, без да чакат отделен екип от експерти по данни или учени да го направят вместо тях. Отключване на бизнес стойността на данните Демократизирането на достъпа до данни във вашата организация и отключването на бизнес стойността на данните изисква правилните технологични инструменти. Reverse ETL преобръща нормалната работа на хранилищата за данни, за да насочи поток от ценни данни директно към екипите, които имат най-голяма нужда от тях. Той обръща традиционния процес, чрез който данните се зареждат в хранилище за данни, като първо се извличат от хранилище за данни и след това се зареждат в операционни системи. Обратният ETL е от ключово значение за премахване на бариерите между данните и потребителите на данни в една компания и премахване на тежестта от претоварените специализирани екипи за данни. Ролята на мрежата от данни Наред с тези технологични промени и еволюцията на работните роли около данните, има и нов организационен подход към това как данните работят в компаниите мрежа от данни. Накратко, мрежата от данни предлага децентрализиран и „самообслужващ се“ подход за доставяне на данни в цялата организация. Вместо да се разчита на централизиран екип за данни – където складът се контролира от хиперспециализирани експерти – данните се организират чрез споделени протоколи, за да служат на бизнес потребителите, които имат най-голяма нужда от тях. Значението на това е, че помага на екипите да получат достъп до правилните данни, от които се нуждаят, точно когато ги изискват, чрез разпределяне на собствеността върху данните в цялата организация. Чрез прилагане на продуктово мислене към набори от данни, подходът на мрежата от данни ще гарантира, че откриваемостта, сигурността и възможността за изследване на наборите от данни се запазват. Тогава екипите са по-добре подготвени да извлекат бързо най-важните прозрения от своите данни. Обслужване на данни като продукт За да се вземат навременни решения, от решаващо значение е бизнесът да може да осигури достъп до точните хора. Чрез овластяване на хората в целия бизнес с достъп до данните, от които се нуждаят чрез подходящите инструменти и технологии, екипите могат да действат върху данни в реално време, за да станат граждани на данните. Наличието на граждани на данни в цялата компания, които могат да се самообслужват с данни като продукт, позволява на екипите в организацията да управляват автономно своите данни и аналитични процеси. С вътрешен екип от експерти по данни в повечето функции, фирмите ще могат да получат пълна представа от своите данни и ненужните затруднения и неефективността могат да бъдат предотвратени. За автора Итамар Бен Хемо е главен изпълнителен директор и съосновател на Rivery. Независимо дали изграждате стека си от данни или преминавате към облака, управлението на вашите работни потоци от данни за анализ на вашия бизнес може да бъде истинско предизвикателство. Разработването на вътрешно решение изисква ценни ресурси и поддръжка, докато интегрирането на няколко инструмента добавя нови нива на сложност. Платформата SaaS на Rivery предоставя напълно управлявано решение за поглъщане на данни, трансформация на данни, оркестрация на данни, обратен ETL и други, с вградена поддръжка за разработката на вашите операции с данни и жизнените цикли на внедряване. Представено изображение: ©Gorodenkoff
News Makanany