איפה שיתוף הפעולה נכשל סביב נתונים (וארבעה טיפים לתיקון זה)

תמונה מאת creativeart ב- Freepik 

צוותי נתונים עובדים יותר ויותר כמו צוותי הנדסת תוכנה, מאמצים כלי הנדסה ופיתוח לניהול עבודתם. אלה נעים ממערכות בקרת גרסאות כמו Github, ועד לאימוץ פרקטיקות זריזות כמו Kanban ו- Scrum, וכוללות טקסים כמו סטנדאפ יומי, התחייבויות ספרינט והדגמות ספרינט. פתרונות ייעודיים (כמו dbt למידול נתונים, בדיקות ואינטגרציה) הגיעו לשוק, התומכים בהלך הרוח של הנדסת תוכנה. פתרונות אלה מניחים צוותי נתונים גדולים ומפוזרים לבצע את עבודתם בצורה הטובה ביותר.

אבל כשזה מגיע לשיתוף פעולה בין צוותי נתונים ושאר העסקים, עדיין יש הרבה מקום לחדשנות.

אפילו הארגונים בעלי החשיבה קדימה-נתונים עדיין מסתמכים על כלים ושיטות עבודה סטנדרטיות לשיתוף פעולה (למשל Slack, אימייל או פגישות קבועות) כדי לנהל את התקשורת בין צוותי הנתונים שלהם לבין בעלי העניין העסקיים. אחרי הכל, למה לא? האם צוות הנתונים וזרימות העבודה שלו לא צריכים להידמות לפונקציות אחרות בארגון? טיעון זה, וההתנהגות, פועלים כאשר האינטראקציות הן כלליות יחסית בטבען. אבל במצבים שבהם הדינמיקה של הצוות מורכבת יותר (והנתונים מרכזיים יותר בכל שיחה והחלטה חשובה), ההסתמכות הזו על פתרונות גנריים אינה מספקת.

ככל שהנתונים הופכים מרכזיים יותר בפעילות העסקית, חברי צוות הנתונים צריכים לעתים קרובות לחבוש כובעים רבים. במקרים מסוימים, הם צריכים לתפקד כמנהלי מוצר על ידי הבנת צרכי המשתמשים העסקיים, כדי שיוכלו לפתח את פלטפורמת הנתונים. במקרים אחרים, הם נדרשים לטפל בבקשות אד-הוק במסגרת תמיכה. במצבים אחרים, הם צריכים להכניס משתמשים חדשים ולעזור להם לעסוק בנכסי הנתונים הזמינים להם.

כלי שיתוף פעולה כלליים וגישות מסורתיות לניהול עבודה מתקלקלים במהירות בתרחישים אלה. לצוותי מוצר ולצוותי תמיכה יש כלים ייעודיים לניהול העבודה שלהם. האם צוותי נתונים לא צריכים גם פתרון לניהול הטוב ביותר של בקשות בעלי עניין? או כלים לניהול תיעוד התמיכה שלהם, או הדרכת משתמשי קצה? צוותי הנתונים הטובים ביותר מוצאים את עצמם לעתים קרובות נאבקים בחלק זה של זרימת העבודה שלהם, ובסופו של דבר מאמצים פתרונות שנבנו עבור אחרים (במקרה זה, צוותי מוצר ותמיכה).

מכיוון שרוב עבודת הנתונים והאינטראקציות הן פנימיות, זה יכול להיות קשה לצוותים למצוא את הדרך הנכונה לעבוד עם מחזיקי עניין עסקיים מבלי ליצור בלבול ולהיתקל בסרבול.

אם אתה חוקר את בעיות שיתוף הפעולה בין צוותי נתונים ואחרים, אתה חייב למצוא אסימטריות מידע בין בונים וצרכנים של נכסי נתונים. מצד אחד, יש לך בוני נתונים עם ידע עמוק על הנתונים הבסיסיים, כיצד לתמרן ולנתח אותם וכיצד להקשר אותם בתוך גוף גדול יותר של נכסי נתונים. מצד שני, יש לך צרכני נתונים, שהם בדרך כלל מומחי תחום עם ידע עשיר על העסק עצמו, מה שיכול להיות קריטי למתן הקשר רחב יותר, הבנת הנתונים ופיתוח פלטפורמת הנתונים.

קח את ג'יין, למשל. היא בדיוק הצטרפה לחברת Fortune 500 כמנהלת מכירות, ומנהלת צוות מבוזר של 15 אנשי מכירות הפרוסים על פני הדרום מזרח. ביום השני לעבודה החדשה, היא מועברת אימייל מעמית עם מספר קישורים למשאבים שונים: גיליון אלקטרוני עם מידע על צינורות, דוחות שונים ב-Salesforce וקומץ של דשבורדים על ביצועים בודדים בפתרון ה-BI של החברה. לאחר שהקדישה כמה דקות לעיון בנתונים, היא מבינה שאין לה מושג על מה היא באמת מסתכלת, ומה זה אומר. היא שולחת הודעה למנהל מבצעי המכירות שלה בבקשה לעזרה, שמחבר את השותף שלהם בלולאה בצוות הנתונים שבנה את רוב המשאבים הללו. מנתח הנתונים קורא את המייל, נאנח ואז מבלה את השעה הבאה בכתיבת תשובה. הם יוצרים כרטיס על לוח ה-JIRA שלהם כדי "להעריך מחדש את התיעוד".

הסיבה העיקרית מאחורי סוגים אלה של בעיות שיתוף פעולה בנתונים היא אסימטריה של מידע בין בונים לצרכנים, שמותירה את כולם מתוסכלים ואומללים.

באופן טרגי, האנשים שמושפעים לרוב מהדינמיקה הללו הם עובדים זוטרים או הנהלת ביניים בחזית, מכיוון שבדרך כלל יש להם פחות כוח בארגון והכי פחות הקשר להבנת ההחלטות המתקבלות סביב הנתונים. ללא הכשרה אינטנסיבית, עובדים אלו חשופים לסוגי בעיות תקשורת הנובעות מאסימטריות מידע. הם גם נוטים ליפול קורבן ל"תסמונת הגלגל החורקת", שבה קולם של המנהלים וחברי צוות ההנהגה הבכירים נשמעים באופן הכי חזק על ידי צוותי נתונים (ולכן הבקשות והצרכים שלהם מקבלים עדיפות על פני אלה של אחרים).

על מנת לקבל החזר טוב יותר על ההשקעה מההשקעות המסיביות שנעשו בכלי נתונים וצוותים, עלינו לתקוף את אסימטריות המידע הללו בלב הבעיות שלנו. להגיע לאפס הוא אולי יעד שאיפה, אבל צוותי נתונים צריכים לשאוף ללא הרף לסגור את הפער הזה באמצעות שיטות עבודה, שותפויות וכלים. פעולה זו תסיר חיכוכים, תגביר את השקיפות והאמון, ותאפשר לכולם להפיק יותר מהצעות הנתונים של החברה.

להלן 4 טיפים יזומים למובילי נתונים שרוצים לצמצם אסימטריות מידע ולהשיג שיתוף פעולה טוב יותר בארגונים שלהם:

1. התאמה מחדש של מבנים ארגוניים וצוותיים עם צרכי העסק. זה כולל לא רק מודלים של דיווח, אלא גם תפקידים ופונקציות של צוות נתונים. אנחנו כבר מתחילים לראות עוד פרסומי דרושים עבור תפקידים כמו "מנהל מוצר נתונים" או "מאסטר סקרום נתונים". הפונקציות החדשות הללו יסייעו לצוותי נתונים לנהל אתגרי שיתוף הפעולה, אשר, בסופו של יום, עוסקים בדרך כלל באנשים ובתהליכים לעומת בעיות טכנולוגיות בסיסיות.
2. שקול להשקיע במודל מטריצה שבו חברי הצוות שלך - או במקרים מסוימים תרמילים שלמים - מיושרים ליחידות עסקיות ספציפיות. זה יאפשר התאמה של יוזמות נתונים לטווח ארוך יותר לצרכים עסקיים מיידיים, לטפח שיתוף ידע, כמו גם קשרי שיתופיות הדוקים יותר בין אנליסטים לאלו שהם תומכים בהם יום יום.
3. התחל בקטן, ובנה על ההצלחה שלך תוך כדי. ה כוחם של הרושם הראשוני אי אפשר להפריז בהערכה. התפיסות הראשוניות של צוות הנתונים חשובות להפליא לאופן שבו העבודה שלהם תתקבל, אז קחו בחשבון איך זה הולך עם חברי צוות מפתח מראש. התמקד על ידי בניית קשרים חזקים עם 1-2 אלופי מפתח בארגון שיכולים לעזור להפיץ את הבשורה על כמה אתה מדהים. הרחב משם.
4. שימו לב אילו כלי שיתוף פעולה ניתן למנף לאורך מחזור החיים של יוזמות הנתונים ומוצרי הנתונים שלך. לדוגמה, חשבו כיצד אתם רוצים לרכז את האנשים, התהליך והמערכות שלכם עבור כל אחת מהקטגוריות שלהלן. לעתים קרובות מה שיעבוד עבור קטגוריה אחת ייכשל כישלון חרוץ באחרות:
   • שיתוף פעולה בתוך צוות הנתונים
   • שיתוף פעולה כללי עם עובדים אחרים מחוץ לצוות שלך
   • שאלות אד-הוק, או בקשות תכונות חדשות
   • תמיכה שוטפת במוצרי נתונים
   • היקף של יוזמות נתונים או מוצרי נתונים חדשים
   • פיתוח היצע הנתונים שלך על סמך מה בעל ערך לעסק

צוותי נתונים חדשניים כבר עוברים לשיטות עבודה מומלצות להנדסת תוכנה ומגמה זו צפויה להימשך בשנים הקרובות. כשאתה מסתכל על השקעה בתשתית נתונים כדי לתמוך בצמיחה עתידית, חשוב על כלים התומכים בשיתוף פעולה עם שותפים עסקיים.

 
 
ניקולס פרוינד הוא בכיר ותיק בתעשייה של SaaS עם ניסיון של למעלה מעשור בהובלת סטארטאפים המתמקדים בצמיחה מונחית מוצר. כמייסד ומנכ"ל Workstream.io, ניק עומד בראש סטארט-אפ טכנולוגי בשלבי התחלה המסייע לצוותי נתונים לנהל נכסי נתונים קריטיים. לפני Workstream, ניק שימש כסמנכ"ל תפעול של BetterCloud, ספקית תוכנה עצמאית המציעה את הפתרון המוביל לניהול תפעול של SaaS. בעבר, ניק כיהן בתפקידים בכירים בתחום הפיננסים בטסלה, בזמן שרכש MBA בהרווארד.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.kdnuggets.com/2023/01/collaboration-fails-around-data-4-tips-fixing.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=where-collaboration-fails-around-data-and-4-tips-for-fixing-it