DataOps: на пути к Data-driven company

В цифровой экономике бизнес уже не способен расти лишь физически благодаря расширениям и приобретениям — главным методом его масштабирования в итоге становится выполнение оптимизации бизнес-моделей на основе данных. Современным средством построения компании, управляемой данными, является DataOps. Что же должна сделать организация, которая планирует стать Data-driven company?

На деле, сегодня можно встретить много разговоров о том, как стать Data-driven company, однако реальных результатов такие разговоры приносят мало. Почему? Да хотя бы по той причине, что кроме идентификации/оркестровки/управления множеством источников данных/построения аналитических прогнозных моделей потребуется еще и трансформировать саму компанию и корпоративную культуру. Делается это в целях, чтобы данные за счет использования понятных бизнесу инструментов предоставляли возможность принимать лучшие бизнес-решения в реальности, а не на словах .

Потребуется и инфраструктура поддержки сервиса самообслуживания по масштабируемому доступу к данным, причем речь идет именно о масштабируемой структуре справедливого распределения ресурсов по разным группам, то есть о структуре, которая способна как контролировать, так и прозрачно управлять движением потоков данных.

Практические шаги

Итак, любая организация, которая планирует стать Data-driven company, обязана:

• создать команду по работе с данными, где должны быть люди, которые представляют смысл всех доступных данных и видят картину целиком и полностью;
• создать единый источник/одно хранилище и обеспечить доступ к нему всем сотрудникам компании с учетом политик информационной безопасности;
• обеспечить отслеживание параметров удобства работы с данными. На практике все сотрудники компании должны чувствовать себя комфортно, а также проявлять инициативу и делиться результатами с коллегами;
• предоставить работникам простые и удобные средства самообслуживания по работе с данными, а также минимизировать (а лучше и вовсе исключить) различные отвлекающие факторы.

Когда мы говорим о самообслуживании, мы говорим о важнейшей составляющей DataOps-практики. Она заключается в том, что каждый непосредственный потребитель должен уметь без проблем извлекать необходимую информацию без регулярного обращения к команде специалистов. И если еще несколько лет назад для этих целей покупались и мучительно внедрялись платформы бизнес-аналитики разной сложности, то сегодня, в условиях роста объемов данных и разнообразия источников, приоритет следует отдавать простым решениям.

По материалам https://www.osp.ru/.