Внедрение DataOps — необходимое условие трансформации в масштабах всего предприятия, потому что маловероятно, что оно сможет обойтись без этого, чтобы реализовать и масштабировать цифровые проекты. Петтери Вайникка, вице-президент по маркетингу продукции Cognite, утверждает на портале eWeek, что их движущей силой станут передовые операции с данными.

В последние годы DataOps трактуется как дисциплина, которая включает инструменты, процессы и правильную организационную структуру для поддержки предприятия, ориентированного на данные. Хотя существует множество различных определений самой практики, всех их объединяет одно: важность сотрудничества для достижения успеха. DataOps — это не продукт, который можно купить. Это практика, в которой переплетаются люди, процессы и технологии, и которая в настоящее время набирает обороты во всех промышленных операциях. Это инструмент, который в конечном итоге приведет к созданию новой категории продуктов — продуктов данных.

Согласно Forrester, продукт данных — это компонент, который принимает и доставляет данные, используемые аналитическим ПО для принятия решений и действий. Это и есть цель — дать компаниям возможность использовать контекстуализированные данные в своей деятельности для получения выгоды. Именно для этого и существует DataOps.

Изначально DataOps считался PR-уловкой или рискованным финансовым шагом, не приносящим реальной отдачи, а только долги. Но сегодня мы видим, как многие промышленные предприятия осознают его ценность, понимая, что данные, если их либерализировать и контекстуализировать, могут стать основой для устойчивой трансформации компании. Впрочем, они должны научиться понимать, как правильно их использовать.

Передовые операции с данными — вот что станет движущей силой трансформации

Большинство организаций сегодня испытывают трудности с реализацией цифровых проектов из-за отсутствия ноу-хау, технологий и инструментов для выполнения этой работы. В большинстве случаев недостатка в данных нет, но в целом отсутствует понимание того, как их извлечь, собрать воедино и использовать в практических целях. За последние несколько лет стало ясно, что этот страх и непонимание данных только задерживают трансформацию. Идея DataOps заключается в том, чтобы помочь командам преодолеть это препятствие, объединив экспертов по данным и предметных специалистов, чтобы они работали в тандеме, раскрывая ценность данных.

Одним из основных препятствий на пути превращения в организацию, управляемую DataOps, является отсутствие цифровой зрелости. Как правило, незрелые в цифровом плане компании ожидают краткосрочной выгоды от узконаправленных цифровых усилий и не думают о долгосрочной цели. Такие компании не способны масштабировать решения, и поэтому ценность их данных на ранних этапах снижается. Цифровая зрелость наступает тогда, когда вы привнесли в работу с данными цель и стратегию, сформировали правильное мышление у своих сотрудников и создали способ извлечения ценности данных в масштабах всей компании.

Убрать препятствия на пути к цифровой зрелости

Сталкиваясь с рядом внутренних препятствий, компании вынужденно не принимают стратегию, направленную на то, чтобы стать ориентированными на данные. Это происходит постоянно. Одним из самых распространенных препятствий является изолированность отделов. Выборочное масштабирование — тоже не лучший выход. Для того чтобы DataOps стал широко распространенной практикой, требуется наладить связь между отделами. Крайне важно понимать, что все они — потребители данных.

Ждать, пока DataOps принесет свои плоды, также может оказаться не лучшей идеей, особенно для совета директоров, который хочет видеть быструю окупаемость инвестиций и стабильную прибыль для акционеров. Но цифровые процессы — это не одномоментный результат, и если применять краткосрочный подход, инициатива по внедрению DataOps, скорее всего, будет загублена. В долгосрочной перспективе это означает, что вас в конечном итоге опередят конкуренты, которым удалось добиться успеха.

Три шага к внедрению DataOps в организации

Возможности, открываемые DataOps в масштабах всего предприятия, огромны. По прогнозам IDC, к 2023 г. 60% организаций начнут внедрять программы DataOps, что позволит на 80% сократить количество ошибок при работе с данными и аналитикой. Это ощутимый результат, который возможен после успешного внедрения нового способа управления данными в компании — работы с разнородными данными и совместной работы с другими компаниями для извлечения большей ценности. Для того чтобы это действительно произошло, необходимы три условия.

1. Сделайте данные предприятия доступными для всех. Ваши данные, вероятно, хранятся в чьем-то изолированном хранилище, и пришло время их оттуда достать. DataOps может помочь вам в конвергенции, начав процесс интеграции данных из нескольких источников по всей компании, объединяя их таким образом, чтобы они были доступны для всех в одном месте.

2. Сделайте данные полезными. После того как данные интегрированы, их необходимо контекстуализировать и сделать доступными для людей безопасным способом. И все потребители должны получить к ним беспрепятственный и простой доступ, это поможет им понять их ценность и как действовать в соответствии с нею.

3. Данные должны приносить ценность. Организация, управляемая DataOps, будет применять передовые модели данных, которые приведут к важным для компании инсайтам, влияя на принятие решений и направляя людей на действия, которые в конечном итоге принесут наибольшую отдачу.

DataOps — это подарок, который можно дарить бесконечно

Для того чтобы ваша организация достигла того уровня, когда данные станут новой категорией продуктов, потребуется время, люди и целенаправленные усилия по внедрению концепции DataOps во всех подразделениях. Каждый должен быть на своем месте, а данные должны быть представлены в более понятном виде, чтобы все пользователи имели возможность действовать в соответствии с ними. По аналогии с сырым тестом, данные должны «подойти», чтобы их и в конечном итоге могли «готовить» все.

В перспективе ваше стремление стать организацией, управляемой данными, станет основой цифровой трансформации. Все будет решаться или умирать в масштабном мире DataOps.