Where Collaboration Fails Around Data (And 4 Tips For Fixing It)

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Acolo unde colaborarea eșuează în jurul datelor (și 4 sfaturi pentru a le remedia)
Imagine de creativeart pe Freepik

Echipele de date lucrează din ce în ce mai mult ca echipele de inginerie software, îmbrățișând instrumente de inginerie și dezvoltare pentru a-și gestiona munca. Acestea variază de la sisteme de control al versiunilor, cum ar fi Github, până la adoptarea de practici agile, cum ar fi Kanban și Scrum, și includ ceremonii precum standup zilnic, angajamente de sprint și demonstrații de sprint. Soluțiile concepute special (cum ar fi dbt pentru modelarea datelor, testarea și integrarea) au apărut pe piață, susținând mentalitatea ingineriei software. Aceste soluții ajută echipele mari, distribuite de date, pentru a-și face cel mai bun lucru.

Dar când vine vorba de colaborarea între echipele de date și restul afacerii, există încă mult loc pentru inovare.

Chiar și cele mai avansate organizații bazate pe date se bazează în continuare pe instrumente și practici standard de colaborare (de exemplu, Slack, e-mail sau întâlniri programate regulat) pentru a gestiona comunicarea dintre echipele lor de date și părțile interesate de afaceri. La urma urmei, de ce nu? Nu ar trebui ca echipa de date și fluxurile sale de lucru să semene cu alte funcții din organizație? Acest argument și comportament funcționează atunci când interacțiunile sunt de natură relativ generică. Dar în situațiile în care dinamica echipei este mai complexă (și datele sunt mai importante pentru fiecare conversație și decizie importantă), această dependență de soluții generice este insuficientă.

Pe măsură ce datele devin mai importante pentru operațiunile de afaceri, membrii echipei de date trebuie adesea să poarte mai multe pălării. În unele cazuri, aceștia trebuie să funcționeze ca manageri de produs prin înțelegerea nevoilor utilizatorilor de afaceri, astfel încât să poată evolua platforma de date. În alte cazuri, li se cere să gestioneze cereri ad-hoc în calitate de suport. În alte situații, aceștia trebuie să integreze noi utilizatori și să-i ajute să se implice cu activele de date disponibile.

Instrumentele de colaborare generice și abordările tradiționale de gestionare a muncii se defectează rapid în aceste scenarii. Echipele de produse și echipele de asistență au instrumente special create pentru a-și gestiona munca. Echipele de date nu au nevoie și de o soluție pentru a gestiona cel mai bine cererile părților interesate? Sau instrumente pentru gestionarea documentației de asistență sau formarea utilizatorilor finali? Cele mai bune echipe de date se confruntă adesea cu această parte a fluxului de lucru și ajung să adopte soluții create pentru alții (în acest caz, echipe de produse și asistență).

Deoarece majoritatea lucrărilor și interacțiunilor cu datele sunt interne, poate fi dificil pentru echipe să găsească modalitatea potrivită de a lucra cu părțile interesate de afaceri fără a crea confuzie și a întâmpina stânjenirea.

Dacă investigați problemele de colaborare dintre echipele de date și altele, sunteți obligat să găsiți asimetrii de informații între constructori și consumatori de active de date. Pe de o parte, aveți creatori de date cu cunoștințe profunde despre datele de bază, cum să le manipulați și să le analizați și cum să le contextualizați într-un corp mai mare de active de date. Pe de altă parte, aveți consumatori de date, care sunt de obicei experți în domeniu, cu cunoștințe bogate despre afacerea în sine, care pot fi esențiale pentru furnizarea unui context mai larg, înțelegerea datelor și evoluția platformei de date.

Luați-o pe Jane, de exemplu. Tocmai s-a alăturat unei companii din Fortune 500 ca manager de vânzări, gestionând o echipă distribuită de 15 oameni de vânzări răspândiți în sud-est. În a doua zi a noului ei loc de muncă, ea primește un e-mail de la un coleg cu mai multe link-uri către diverse resurse: o foaie de calcul cu informații despre pipeline, diverse rapoarte în Salesforce și o mână de tablouri de bord despre performanța individuală în soluția BI a companiei. După ce a petrecut câteva minute privind datele, își dă seama că habar nu are la ce se uită cu adevărat și ce înseamnă acestea. Ea trimite un mesaj managerului ei de operațiuni de vânzări, cerând ajutor, care își caută partenerul din echipa de date care a construit majoritatea acestor resurse. Analistul de date citește e-mailul, oftă și apoi își petrece următoarea oră scriind un răspuns. Ei creează un bilet pe tabloul lor JIRA pentru a „reevalua documentația”.

Cauza principală din spatele acestor tipuri de probleme de colaborare a datelor sunt asimetriile informaționale dintre constructori și consumatori, care îi lasă pe toți frustrați și nefericiți.

În mod tragic, oamenii care sunt cel mai adesea afectați de această dinamică sunt angajații juniori sau managementul de mijloc din prima linie, deoarece de obicei au mai puțină putere în organizație și cel mai puțin context pentru înțelegerea deciziilor luate în jurul datelor. Fără o pregătire intensivă, acești angajați sunt vulnerabili la tipuri de probleme de comunicare care rezultă din asimetriile informaționale. Ei sunt, de asemenea, predispuși să devină victime ale „sindromului roții scârțâite”, în care vocile directorilor și ale membrilor echipei de conducere senior sunt în mod natural auzite cel mai tare de echipele de date (și, prin urmare, solicitările și nevoile lor sunt prioritare față de cele ale altora).

Pentru a obține o rentabilitate mai bună a investiției din investițiile masive făcute în instrumente de date și echipe, trebuie să atacăm aceste asimetrii de informații în centrul problemelor noastre. A ajunge la zero este poate un obiectiv aspirațional, dar echipele de date ar trebui să se străduiască continuu să reducă acest decalaj prin practici, parteneriate și instrumente. Acest lucru va elimina fricțiunile, va crește transparența și încrederea și va permite tuturor să profite mai mult de ofertele de date ale companiei.

Iată 4 sfaturi proactive pentru liderii de date care doresc să reducă asimetriile informaționale și să obțină o mai bună colaborare în organizațiile lor:

Realinierează structurile organizaționale și de echipă la nevoile afacerii. Aceasta include nu numai modele de raportare, ci și rolurile și funcțiile echipei de date. Începem deja să vedem mai multe postări de locuri de muncă pentru roluri precum „manager de produs de date” sau „maestru de scrum de date”. Aceste noi funcții vor ajuta echipele de date să gestioneze provocările de colaborare care, la sfârșitul zilei, sunt de obicei despre oameni și procese față de problemele tehnologice subiacente.
Luați în considerare investiția într-un model matriceal unde membrii echipei dumneavoastră – sau, în unele cazuri, poduri întregi – sunt aliniați la anumite unități de afaceri. Acest lucru va permite alinierea inițiativelor de date pe termen mai lung la nevoile imediate de afaceri, va stimula schimbul de cunoștințe, precum și relații mai strânse de colaborare între analiști și cei pe care aceștia îi sprijină zi de zi.
Începe cu puțin și construiește pe succesul tău pe măsură ce mergi. puterea primelor impresii nu poate fi supraestimat. Percepțiile inițiale ale echipei de date sunt incredibil de importante pentru modul în care va fi recepționată munca lor, așa că fiți atenți la modul în care aceasta merge cu membrii cheie ai echipei din față. Concentrați-vă prin construirea de relații puternice cu 1-2 campioni cheie din organizație care vă pot ajuta să răspândiți vestea despre cât de uimitor sunteți. Extindeți de acolo.
Fiți atenți la ce instrumente de colaborare poate fi valorificat pe parcursul ciclului de viață al inițiativelor și produselor dvs. de date. De exemplu, gândiți-vă la modul în care doriți să vă adunați oamenii, procesele și sistemele pentru fiecare dintre categoriile de mai jos. Adesea, ceea ce va funcționa pentru o categorie va eșua lamentabil în altele:
- Colaborare în cadrul echipei de date
- Colaborare generală cu alți angajați din afara echipei dvs
- Întrebări ad-hoc sau solicitări de funcții noi
- Asistență continuă pentru produsele de date
- Definirea noilor inițiative de date sau produse de date
- Evoluția ofertei de date în funcție de ceea ce este valoros pentru afacere

Echipele inovatoare de date migrează deja către cele mai bune practici de inginerie software și este probabil că această tendință va continua în următorii ani. În timp ce vă uitați la investiția în infrastructura de date pentru a sprijini creșterea viitoare, gândiți-vă la instrumentele care sprijină colaborarea partenerilor de afaceri.

Nicholas Freund este un director experimentat în industrie SaaS cu peste un deceniu de experiență în conducerea startup-urilor axate pe creșterea condusă de produse. În calitate de fondator și CEO al Workstream.io, Nick conduce un startup de tehnologie de început care ajută echipele de date să gestioneze activele de date critice. Înainte de Workstream, Nick a ocupat funcția de vicepreședinte al operațiunilor pentru BetterCloud, un furnizor independent de software care oferă soluția de top pentru managementul operațiunilor SaaS. Anterior, Nick a ocupat funcții de conducere în domeniul financiar la Tesla, în timp ce obținea MBA la Harvard.