DataOps – co to jest i dlaczego jest ważne?
Manifest DataOps – klient i zespół
Organizacja pracy i technologia
Analityka jako linia produkcyjna
Podsumowanie
DataOps to podejście do zarządzania danymi, które integruje narzędzia, procesy i ludzi w celu efektywnego i jakościowego przetwarzania danych w organizacji. Łączy najlepsze praktyki z obszarów DevOps, analityki danych i zarządzania jakością. Celem DataOps jest usprawnienie przepływu danych – od ich pozyskania, przez przechowywanie, aż po analizę i raportowanie. Przekłada się to na szybsze oraz bardziej wiarygodne wnioski biznesowe.
W kolejnych częściach artykułu opiszę, jak wdrożenie DataOps wpływa na procesy analityczne oraz jakie korzyści może przynieść firmom wykorzystującym narzędzia Google z rodziny Google Analytics oraz Google BigQuery. DataOps to zestaw praktyk, procesów i technologii, które koncentrują się na procesowym podejściu do danych oraz automatyzacji. Wykorzystuje metody znane z Agile i inżynierii oprogramowania, aby poprawić jakość, szybkość oraz współpracę w zespołach analitycznych. Dzięki temu możliwe jest szybsze dostarczanie rozwiązań odpowiadających na rzeczywiste potrzeby biznesowe.
DataOps można porównać do DevOps w obszarze wytwarzania oprogramowania, jednak tutaj chodzi o usprawnienie procesu wyciągania wniosków i formułowania rekomendacji na podstawie danych. To organizacja pracy pozwalająca na sprawniejsze i szybsze działania analityczne, co przekłada się na większe zadowolenie odbiorców końcowych.
Podsumowując, DataOps przenosi dobre praktyki DevOps na zarządzanie pipeline danych, usprawniając cały proces analityczny. Dlaczego jest to istotne? DataOps pozwala na efektywniejsze wykorzystanie danych w firmie, co przekłada się na przewagę konkurencyjną i lepsze decyzje biznesowe. Dlaczego warto spojrzeć na ten temat z perspektywy rynku, marketingu i e-commerce? To właśnie z tymi branżami najczęściej współpracujemy. Obserwujemy obecnie wyraźną zmianę trendów w analityce internetowej. Kończy się era, w której głównym efektem działań analitycznych były rozbudowane dashboardy oparte na wielu źródłach danych.
W praktyce wyglądało to tak, że analityk przygotowywał raport, często dopasowując dane na bieżąco. Zdarzało się, że liczby w raportach były niespójne i wymagały dodatkowej walidacji przez odbiorców biznesowych. W przeszłości iteracje analiz danych często powtarzano wielokrotnie. Raporty generowano ręcznie i jednorazowo, zwykle w odpowiedzi na pojedyncze zapytania właścicieli biznesowych. Wykrywanie błędów polegało na tym, że ktoś zauważał, iż dane wyglądają nietypowo. Niedawno jeden z klientów opisał, że praca analityka w poniedziałkowy poranek polega na przeglądaniu dashboardów i analizie metryk. Analityk na podstawie swojego doświadczenia wskazuje miejsca, które wymagają dokładniejszej analizy.
DataOps to podejście, w którym wszystkie procesy są precyzyjnie opisane i uporządkowane. Monitoring danych odbywa się w sposób ciągły i automatyczny. Można to porównać do produkcji przemysłowej, gdzie kontrola jakości towarzyszy całemu procesowi – od początku do końca. Warto zwrócić uwagę na spostrzeżenie, że obecnie insighty generowane są szybciej, niż odbiorcy zdążą zidentyfikować nowe problemy biznesowe. Istotność DataOps z perspektywy Conversion jest nie do przecenienia. Głównym celem firmy jest wspieranie innych organizacji w rozwoju poprzez efektywne wykorzystanie danych. Wzrost ten jest bardziej efektywny, gdy czas od zidentyfikowania problemu do przekazania rekomendacji jest możliwie najkrótszy. Wieloletnie doświadczenie pokazuje, że wiele firm traktowało analitykę jako jednorazowy projekt, zapominając, że prawdziwy zwrot z danych pojawia się wtedy, gdy analiza staje się ciągłym procesem.
Z tego powodu w strategii Conversion DataOps zajmuje kluczowe miejsce. Fundamentem tej koncepcji jest manifest DataOps. Rozmowy na temat manifestu rozpoczęły się w Conversion na początku poprzedniego roku. Przez ostatnie miesiące manifest ten stał się integralną częścią działań firmy, dlatego Conversion dzieli się nim z szerszym gronem odbiorców. Manifest DataOps nie został stworzony przez nas, lecz jest oficjalnym dokumentem, który został spisany i jest dostępny online. Link do manifestu znajduje się w opisie. Poniżej przedstawiamy omówienie poszczególnych punktów manifestu oraz ich znaczenie w kontekście naszej codziennej pracy z klientami i realizacji podejścia DataOps.
Punkt pierwszy – zadowolenie klienta to kluczowy priorytet. Najważniejsze jest zaspokajanie potrzeb klienta poprzez wczesne i ciągłe dostarczanie wartościowych analiz – od kilku minut do kilku tygodni. Słowo „ciągłe” odgrywa tu szczególną rolę. Wdrożenie analityki warto traktować nie jako jednorazowy projekt, na przykład stworzenie dashboardu, ale jako wdrożenie całego procesu. Chodzi o budowę kultury wykorzystania danych w organizacji.
Dotychczas praca analityka często kończyła się na przygotowaniu dashboardów, które później służyły osobom decyzyjnym do podejmowania decyzji i wyciągania wniosków. Tymczasem skuteczna analityka opiera się na ciągłym działaniu, które obejmuje nie tylko wdrożenie narzędzi, ale także wykorzystanie KPI i stałe doskonalenie procesów. To proces, a nie jednorazowe działanie od audytu do audytu danych. Punktem pierwszym jest zadowolenie klienta.
Drugi punkt to wartość działającej analityki, gdzie głównym miernikiem wydajności analityki danych pozostaje stopień dostarczania trafnych analiz opartych na dokładnych danych, w solidnych ramach i systemach. Te dwa aspekty częściowo się pokrywają – jeśli analityka nie dostarcza wartościowych analiz na bieżąco, jej rola znacząco maleje. Warto podkreślić, że oba te elementy są ze sobą powiązane. Kluczowe jest, aby analityka przynosiła realne korzyści biznesowe i była oparta na rzetelnych danych. Tylko wtedy możliwe jest podejmowanie trafnych decyzji oraz budowanie zaufania klientów do prowadzonych działań. Nie skupiamy się na dostarczaniu analiz czy raportów według wcześniej ustalonego harmonogramu. Współpraca z klientami opiera się na rozmowie o ich problemach i celach. Kluczowe jest określenie, jakie wyzwania ma rozwiązywać nasza praca, a nie tylko realizacja konkretnych próśb, jak np. precyzyjniejsze mierzenie ROAS w poszczególnych kanałach. Wspólnie z klientem wypracowujemy metodykę, która pozwala lepiej optymalizować podział budżetów mediowych.
Podstawowe pytanie, które stawiamy przed rozpoczęciem pracy, brzmi: dlaczego? Szukamy uzasadnienia dla każdej analizy i mierzenia, rozpoczynając od zrozumienia potrzeb biznesowych.
Akceptujemy zmiany i rozwijające się potrzeby klientów, traktując je jako przewagę konkurencyjną. Najskuteczniejszą metodą komunikacji pozostaje rozmowa twarzą w twarz, która pozwala lepiej zrozumieć cele i oczekiwania klienta. Najważniejszym aspektem jest rozwijanie się wraz z potrzebami klientów. Proces nie kończy się na zmapowaniu oczekiwań, realizacji projektu i uznaniu, że zadanie zostało wykonane. Segment analityki internetowej i firmy, z którymi współpracujemy, cechują się dużą dynamiką. Potrzeby klientów zmieniają się często nawet z tygodnia na tydzień. Brak elastyczności i niedostosowanie metodyki pracy do tych zmian ogranicza wartość, jaką możemy dostarczyć.
Akceptacja zmian stała się nieodłącznym elementem naszej pracy, szczególnie w ciągu ostatnich pięciu lat. Od początku pandemii świat i środowisko biznesowe nieustannie się zmieniają. Kluczowe jest szybkie reagowanie na nowe wyzwania i zmiany pojawiające się na rynku. W przypadku zauważenia zmiany popytu, zmian w działaniach konkurencji lub innych anomalii w danych, szybka reakcja jest kluczowa. Odkładanie decyzji na później może prowadzić do strat.
DataOps to sport drużynowy. Zespoły analityczne składają się z osób o różnych rolach, umiejętnościach, preferowanych narzędziach i tytułach. Różnorodność doświadczeń i opinii zwiększa innowacyjność oraz produktywność. W ostatnich latach coraz wyraźniej widać specjalizację w zespołach analitycznych. Nie istnieje już rola „analityka od wszystkiego”, podobnie jak kiedyś nie było już „informatyka od wszystkiego”, który rozwiązywał każdy problem związany z komputerami. Rola analityka zmienia się dynamicznie, co było już widoczne podczas analizy trendów w branży.
Obecnie jeden specjalista nie odpowiada za cały proces – od zbierania danych, przez ich przetwarzanie, wizualizację, aż po wyciąganie wniosków. Taki model działania odchodzi do przeszłości. W pracy z klientami stosujemy podejście, w którym każdy klient ma dedykowanego opiekuna analitycznego doskonale rozumiejącego specyfikę biznesu. Ten opiekun jest wspierany przez pozostałych członków zespołu, którzy dzielą się wiedzą i doświadczeniem. Dzięki wdrożonym w firmie procesom wymiany wiedzy, każdy klient korzysta z doświadczenia całego zespołu, a nie tylko jednej osoby. To zapewnia wysoki poziom usług i pozwala skutecznie realizować cele biznesowe. Punkt piąty manifestu dotyczy codziennej interakcji. Klienci, zespoły analityczne i operacyjne muszą współpracować każdego dnia przez cały czas trwania projektu. W tym obszarze doskonale sprawdza się nasz model opieki analitycznej. Współpraca z klientami nie ogranicza się jedynie do realizacji określonych zadań, ale obejmuje też sprawną reakcję na bieżące wydarzenia. Kluczowe jest szybkie reagowanie, gdy pojawi się coś istotnego. W przypadku współpracy z Kim Tamy pracujemy w modelu, w którym angażujemy się przez kilka dni w miesiącu. Codzienne rozmowy i poświęcanie czasu na wspólne analizy nie są możliwe w tym trybie.
Komunikacja często odbywa się asynchronicznie, na przykład za pośrednictwem Slacka. Pozwala to na szybkie omawianie pojawiających się problemów i natychmiastowe reagowanie. Skupiamy się na tym, aby w przypadku wystąpienia alertu lub problemu reakcja nastąpiła jak najszybciej. Dzięki temu klient nie musi czekać tygodniami na rozwiązanie zgłoszonego zagadnienia.
Punkt szósty manifestu dotyczy samodzielnej organizacji. Najlepsze analizy, algorytmy, architektury, wymagania i projekty powstają w samoorganizujących się zespołach. W Conversion kluczowy jest swobodny przepływ wiedzy. Zespoły nie pracują w modelu, w którym każdy analityk jest ciągle nadzorowany przez innych członków zespołu. Opieramy się na zaufaniu do kompetencji i odpowiedzialności naszych pracowników. Każdy klient działa inaczej. Niektórzy potrzebują codziennego kontaktu, innym wystarczy rozmowa raz na tydzień lub dwa. Współpracę często uzupełnia asynchroniczna komunikacja. Nie narzucamy z góry określonych modeli współpracy, ponieważ klienci mają różne potrzeby i wymagają indywidualnego podejścia. Dlatego personalizujemy doświadczenie współpracy. Każda organizacja znajduje się na swoim etapie rozwoju i wymaga odpowiedniego wsparcia. Niektórzy klienci cenią sobie stałą dostępność zespołu i poczucie, że zawsze mogą na nas polegać. Często pełnimy rolę wsparcia w gotowości do działania.
Punkt siódmy – redukcja bohaterstwa. Wraz ze wzrostem tempa i zakresu potrzeb analitycznych, zespoły analityczne powinny ograniczać poleganie na indywidualnych osobach. Kluczowe jest budowanie zrównoważonych i skalowalnych procesów analitycznych, które nie są uzależnione od konkretnej jednostki. Takie podejście wpisuje się w zasady DataOps, gdzie procesy muszą być odporne na nieobecność pojedynczych członków zespołu. W ostatnich tygodniach kilku klientów zgłosiło, że choć wcześniej prowadzili analitykę, po odejściu analityka muszą wszystko budować od nowa. Taka sytuacja przeczy koncepcji DataOps. Proces analityczny powinien działać jak sprawna maszyna, która potrafi szybko uzupełniać braki kadrowe i utrzymywać ciągłość działań.
Ósmy punkt manifestu DataOps podkreśla, że zespoły analityczne powinny regularnie doskonalić swoją wydajność. Niezbędna jest tu samoocena, oparta na opiniach klientów, współpracowników oraz analizie statystyk operacyjnych. Jako firma specjalizująca się w danych, stawiamy na ciągłe doskonalenie procesów, aby zapewnić stabilność i rozwój analityki niezależnie od zmian personalnych. W zespole realizujemy bardzo wiele pomiarów. Zgodnie ze słowami Petera Druckera: „Czego nie zmierzysz, tego nie poprawisz”. Analiza danych pozwala nam na systematyczne doskonalenie procesów.
Warto pamiętać o systemowych usprawnieniach, które omawiamy regularnie – na przykład co miesiąc lub co kwartał. Dzięki temu DataOps nie staje się jednorazowym projektem, który po wdrożeniu działa samodzielnie, lecz stale utrzymywanym i udoskonalanym procesem. Każdy element systemu wymaga regularnej uwagi, aby całość funkcjonowała sprawnie. Kluczowe znaczenie ma szybkie reagowanie na pojawiające się problemy. W przypadku wykrycia błędów lub nieszczelności w procesach, koncentrujemy się na szukaniu rozwiązań i usprawnianiu działań, zamiast szukać winnych. Pozwala to skutecznie unikać podobnych sytuacji w przyszłości i stale podnosić jakość prowadzonych analiz.
Analityka to kod. Zespoły analityczne korzystają z różnych narzędzi do pozyskiwania, integracji, modelowania i wizualizacji danych. Każde z tych narzędzi generuje kod i konfigurację, które opisują działania podejmowane na danych w celu wyciągania wniosków. To niezwykle istotny element w kontekście procesów. Podobnie jak w przypadku wdrażania oprogramowania, można testować analizy w różnych wariantach oraz wykorzystywać różne metody statystyczne do obserwacji anomalii.
Nie wystarczy raz opracować rozwiązanie i uznać, że jest ono najlepsze, a powrót do wcześniejszej wersji nie ma sensu. Podejście do analityki jak do kodu, czyli stosowanie wersjonowania i analizowanie skuteczności wprowadzanych zmian, umożliwia ciągły rozwój procesów analitycznych. Silne powiązania pomiędzy poszczególnymi elementami analityki są bardzo widoczne. Przykładem jest zależność między podejściem „analityka to kod” a koniecznością refleksji i ciągłego dążenia do doskonałości. Przechodząc do praktyki, coraz częściej odchodzimy od analiz opartych wyłącznie na interfejsie narzędzi analitycznych czy tworzeniu zrzutów ekranu z tych narzędzi. Zamiast tego, skupiamy się na rozwijaniu kodu SQL i pracy w środowisku bazodanowym, takim jak Google BigQuery. Większość analiz realizujemy właśnie tam, opierając się na własnych modelach danych. Takie podejście pozwala łatwiej powielać i dostosowywać analizy – nie trzeba tworzyć wszystkiego od nowa, wystarczy dopasować istniejący kod zgodnie z zasadą „analiza to kod” do aktualnych potrzeb.
Dziesiąty punkt manifestu dotyczy orkiestracji. Całościowa orkiestracja danych, narzędzi, kodu, środowisk i pracy zespołów analitycznych stanowi kluczowy czynnik sukcesu analitycznego. Orkiestracja bywa często mylona z prostym łączeniem elementów. Tymczasem, podobnie jak w orkiestrze, gdzie różne instrumenty grają razem, najważniejszą rolę pełni dyrygent. Oprócz ustalania, jak dane mają się ze sobą komunikować i jakie są klucze połączenia, istotne jest również określenie, jak wygląda sam proces wymiany informacji i w jaki sposób jest kontrolowany.
Kluczowe elementy orkiestracji to harmonogramy i zależności – wiemy, od czego zależą poszczególne etapy oraz mamy jasno określony cel działania. Orkiestracja pozwala także na stałe monitorowanie jakości danych i szybkie odpowiadanie na pytania, na przykład: „Czy dane są poprawne?”. To istotny aspekt DataOps, który umożliwia utrzymanie wysokiej jakości procesów analitycznych. Kolejnym ważnym elementem jest zapewnienie powtarzalności. Wyniki muszą być powtarzalne, dlatego należy wersjonować dane, konfigurację sprzętu i oprogramowania, a także kod i konfigurację specyficzną dla każdego narzędzia w łańcuchu narzędziowym. Dzięki temu rozwiązanie, które działa u jednego klienta, może zostać odtworzone również u innego klienta. Jedną z największych zalet Conversion jest zespół analityków, który pracuje nad rozwiązaniami w taki sposób, aby ich praca była powtarzalna i skalowalna. Nie ograniczamy się do jednorazowych analiz czy pojedynczego wykrywania anomalii. Wypracowujemy metodyki, które następnie wdrażamy jako standardy działania całego zespołu. Dzięki temu, gdy pojawia się podobny problem u innego klienta, możemy szybko wykorzystać gotowe rozwiązania, narzędzia i fragmenty kodu, które już wcześniej przetestowaliśmy w praktyce. Budujemy nie tylko know-how, ale również procesy i narzędzia, które pozwalają efektywnie wdrażać analitykę danych w różnych organizacjach.
Punkt dwunasty manifestu dotyczy środowiska tymczasowego. Minimalizowanie kosztów eksperymentowania w zespołach analitycznych wymaga zapewnienia łatwych do stworzenia, izolowanych, bezpiecznych i jednorazowych środowisk technicznych, które odwzorowują środowisko produkcyjne. Praktyka ta pochodzi ze świata DevOps i rozwoju oprogramowania. Kluczowe jest, by nie testować zmian bezpośrednio na zarządowym dashboardzie. Tylko takie podejście pozwala zachować bezpieczeństwo oraz wysoką jakość danych. Jednocześnie środowiska testowe powinny jak najwierniej odzwierciedlać realne warunki produkcyjne.
Punkt trzynasty: Prostota. Ciągła dbałość o doskonałość techniczną i dobry projekt zwiększa zwinność zespołu. Prostota odgrywa tu kluczową rolę. Sztuka maksymalizowania ilości pracy, której nie trzeba wykonywać, pozwala działać szybciej, taniej i stabilniej. Warto jednak pamiętać, że wartość i zadowolenie klienta są miarą tego, czy rozwiązanie nie jest zbyt uproszczone.
Punkt czternasty: Analityka to produkcja Pipelines analityczne można porównać do linii produkcyjnych w produkcji LIN. Podstawową koncepcją DataOps jest skupienie się na myśleniu procesowym, które prowadzi do ciągłego zwiększania efektywności w generowaniu wniosków analitycznych. Porównanie wniosków analitycznych do produkcji namacalnych dóbr jest trafne, ponieważ w obu przypadkach kluczowe znaczenie ma kontrola jakości zarówno na wejściu, jak i na wyjściu. W procesie analitycznym konieczne jest badanie jakości wszystkich komponentów, które są wykorzystywane na kolejnych etapach analizy. W analizie danych kluczowe jest, aby generowane insighty przekładały się na realną wartość biznesową. Nie zawsze tak się dzieje, dlatego warto zwracać uwagę na efektywność procesów analitycznych.
Procesy analityczne można porównać do różnych linii produkcyjnych, które mogą pełnić odmienne funkcje w firmie. Przykładowo, osobne procesy mogą odpowiadać za monitorowanie marży, obliczanie client acquisition cost czy analizę danych w CRM. Każdy z tych obszarów może działać niezależnie, jednak wszędzie powinny obowiązywać te same zasady jakości.
Jednym z najważniejszych aspektów skutecznej analityki jest jakość danych. Pipeliny analityczne należy budować na solidnych fundamentach, które umożliwiają automatyczne wykrywanie nieprawidłowości oraz problemów związanych z bezpieczeństwem w kodzie, konfiguracji i danych. Istotne jest także zapewnienie ciągłego feedbacku dla operatorów, co pozwala unikać błędów i stale podnosić jakość procesów analitycznych. Jakość danych jest kluczowa w analityce internetowej, szczególnie w erze rozwoju AI. Zasada GIGO (Garbage In, Garbage Out) doskonale obrazuje, jak ważne jest dbanie o solidne fundamenty w procesie zbierania danych. Jeśli u podstaw pojawią się błędy, nie można oczekiwać wiarygodnych wyników na kolejnych etapach analizy.
Porównanie do linii produkcyjnej jest bardzo trafne – kiedyś wiele procesów realizowano ręcznie, co niosło ryzyko większej liczby pomyłek. Podobnie w analityce, nawet zaawansowane narzędzia AI nie zastąpią odpowiednich procesów zarządzania danymi i roli DataOpsów. Dbanie o jakość danych to podstawa skutecznej analizy i wyciągania trafnych wniosków. DataOps to przede wszystkim proces, który dzięki AI zostaje przyspieszony i zautomatyzowany. Automatyzacja pozwala szybciej i sprawniej utrzymywać wysoką jakość danych. Rola analityków koncentruje się na kontroli jakości oraz wyciąganiu kluczowych insightów z danych.
Automatyzacja wielu procesów przypomina sytuację z produkcją tuńczyka przygotowywanego do puszek – większość etapów odbywa się automatycznie, jednak najbardziej wymagające i wrażliwe zadania pozostają w rękach ludzi. Podobnie w analityce, najważniejsze decyzje i analizy nadal wymagają zaangażowania specjalistów. Proces staje się znacznie szybszy.
Monitorowanie jakości i wydajności to kluczowy element w analizie danych. Celem jest wdrożenie miar wydajności, bezpieczeństwa i jakości, które są monitorowane w sposób ciągły. Dzięki temu możliwe jest szybkie wykrywanie nieoczekiwanych zmian oraz generowanie statystyk operacyjnych. W bardziej zaawansowanych projektach warto wdrożyć dashboardy DataOps. Pozwalają one zespołom stale optymalizować działania, wspierać refleksję nad procesami i utrzymywać wysoką jakość pracy. Coraz większą rolę w tym obszarze odgrywają narzędzia oparte na AI, które automatyzują wykrywanie anomalii i podnoszą efektywność monitoringu. Optymalizacja powinna być oparta na danych. Wszystkie działania należy mierzyć, aby uzyskać rzetelny obraz sytuacji i wdrażać skuteczne usprawnienia. Celem nie jest rozliczanie, lecz analiza i optymalizacja procesów.
Punkt 17. Ponowne wykorzystanie. Kluczowym elementem efektywności produkcji wniosków analitycznych jest unikanie powielania wcześniejszych działań przez osoby lub zespoły. Każdy element pracy analitycznej powinien być replikowany. Kluczowe jest nie tylko dokumentowanie działań, ale także umożliwienie zespołowi korzystania z wypracowanych rozwiązań. Podczas realizacji analizy nie należy tworzyć wszystkiego od nowa. Warto unikać podejścia opartego na „heroizmie” i zamiast tego dążyć do szybkiego rozwiązywania problemów oraz budowania procesów. Jeśli zespół napotyka nowy problem, należy sprawdzić, czy podobne wyzwanie zostało już wcześniej rozwiązane i wykorzystać istniejące rozwiązania. Takie podejście pozwala zwiększyć efektywność i skrócić czas realizacji kolejnych projektów.
Osiemnasty punkt manifestu Data Ops dotyczy poprawy czasu w cyklu. Celem jest minimalizowanie czasu i wysiłku potrzebnego na przekształcenie potrzeby klienta w pomysł analityczny, zrealizowanie go w fazie rozwoju, wdrożenie jako powtarzalny proces produkcyjny, a następnie refaktoryzowanie i ponowne wykorzystanie tego rozwiązania. Kluczowym efektem DataOps jest skrócenie czasu między pojawieniem się potrzeby a dostarczeniem rozwiązania, które ją adresuje.
To podejście wyznacza kierunek rozwoju nowoczesnej analityki. Wdrażanie wszystkich 18 punktów manifestu DataOps w pełni to ambitny cel. Conversion konsekwentnie buduje procesy oparte na DataOps, kładąc nacisk na ciągłe doskonalenie i szybkie dostarczanie wartości biznesowej z danych. Wierzymy, że dzięki temu klienci szybciej osiągają swoje cele, a analityka lepiej wspiera rozwój ich biznesu. Na rynku często obserwuje się, że firmy skupiają się na organizacji danych, audytach, konfiguracji czy tworzeniu dashboardów. W efekcie traci się czas na najważniejszy etap pracy z danymi: wyciąganie wniosków i formułowanie rekomendacji, które mogą realnie wpłynąć na rozwój biznesu.
W kolejnych latach w Conversion szczególny nacisk kładziemy na rozwój DataOps. Nasz zespół, a w szczególności Rafał, będący wewnętrznym promotorem tego rozwiązania, aktywnie wdraża podejście DataOps już od początku zeszłego roku. Praktyka pokazała, że to podejście jest spójne z kierunkiem rozwoju, do którego dążymy. Stąd intensywnie rozwijamy własne data produkty, które regularnie prezentujemy naszym klientom. DataOps to kierunek, w który zdecydowanie inwestujemy i rozwijamy go w naszej organizacji.
DataOps to podejście, które łączy technologię, dane i biznes. Kluczowe jest zrozumienie, jak te trzy obszary współpracują, aby wspierać rozwój organizacji. W kolejnych materiałach zostaną przedstawione praktyczne aspekty wdrażania DataOps w firmie oraz sposoby doskonalenia procesów analitycznych. Zachęcam do dzielenia się opiniami i pytaniami w komentarzach – każda perspektywa jest cenna w tej dyskusji. Technologia pozwala skrócić drogę, którą dane przynoszą wartość biznesowi – od potrzeby biznesowej do konkretnej rekomendacji. Dalsze działania należą już do zespołu biznesowego. Im szybciej pojawi się rekomendacja, tym szybciej firma może wdrożyć rozwiązania i odczuć realną wartość z danych. Szybkość działania staje się kluczowa w procesach analitycznych i coraz częściej decyduje o przewadze konkurencyjnej.
Tagi:
Historie sukcesów
Ostatnie wpisy na blogu
