Zarządzanie danymi: Czy potrzebujemy armii specjalistów?

Świat biznesu to świat danych. Od architektów systemów i infrastrultury po magików Machine Learning i AI – każda rola jest elementem ogromnej mozaiki big data. Ta specjalizacja odzwierciedla ciągłą rywalizację między zarządzaniem danymi a ich strategicznym wykorzystaniem w biznesie. Jednak ta złożoność rodzi ważne pytanie: Czy armie wyspecjalizowanych ról są najlepszym sposobem na opanowanie potopu danych? A może istnieje łatwiejsza droga? Niniejszy artykuł omawia złożony świat zawodów związanych z danymi i ujawnia, jak nowoczesna technologia może zaoferować prostszą, bardziej ujednoliconą strategię pokonywania wyzwań w big data.

Różnorodność ról

Zgodnie z raportem Deloitte, ilość danych wokół nas podwaja się co dwa lata i do przyszłego roku osiągnie 175 zetabajtów. W tym oceanie danych, każdy bajt oferuje potencjalne cenne informacje, które firmy chcą wykorzystać dla uzyskania przewagi konkurencyjnej. To spowodowało powstanie różnorodnych ról związanych z danymi, każda dostosowana do obsługi określonych segmentów zbioru danych. Data Architects tworzą infrastrukturę do przesyłania i przechowywania danych, Data Scientists stosują złożone modele do wyciągania wniosków i tworzenia prognoz, a Data Analysts tłumaczą dane na konkretne działania i rekomendacje. Do tego dochodzą jeszcze inne role. Data Protection Officers zapewniają zgodność z przepisami RODO / GDPR i chronią integralność danych, Chief Data Officers nadzorują zarządzanie danymi i strategię na poziomie organizacji, podczas gdy ML/AI Engineers opracowują algorytmy i modele do automatyzacji procesów danych i predykcji. o tylko kilka przykładów.

Ale dlaczego dane są tak skomplikowane?

MIT Sloan Management Review podkreśla, że złożoność danych wynika z ich ogromnej ilości oraz szybkości, z jaką są generowane. Zebrane dane są różnorodne – mają formy nieustrukturyzowane, półstrukturyzowane i strukturyzowane. Każda z nich wymagaja specyficznych metodologii przetwarzania i analizy. Ponadto, firmy stale dążą do dostosowania swojej oferty do potrzeb klientów i często wdrażają nowe aplikacje i systemy, aby sprostać każdemu nowemu use-case’owi (przypadkowi jej użycia). Chodzi tu o omnichannel, wizualizację danych, zarządzenie ich jakością, spełnieni wymogów prawnych etc.

Na przykład firmy retailowe wykorzystują narzędzia do segmentacji klientów dla spersonalizowanych kampanii marketingowych, korzystając z danych behawioralnych konsumentów, aby zwiększyć sprzedaż. Branża healthcare implementuje systemy zarządzania danymi pacjentów, aby poprawić plany leczenia, jednocześnie zapewniając zgodność z przepisami RODO/GDPR. Instytucje finansowe stosują analitykę w czasie rzeczywistym do wykrywania oszustw (AML, fraud detection), chroniąc się przed stratami finansowymi. A firmy logistyczne wykorzystują analizy predykcyjne do optymalizacji tras i zarządzania zapasami, zmniejszając koszty i poprawiając efektywność usług.

Konieczność Specjalizacji

Specjalizacja pozycji związanych z danymi może być postrzegana jako odpowiedź na złożone wyzwania stawiane przez big data. Badanie McKinsey na temat roli danych w innowacjach podkreśla znaczenie wyspecjalizowanej wiedzy w wydobywaniu użytecznych wniosków z ogromnych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych. Jednak ta specjalizacja często prowadzi firmy do gromadzenia wielu niszowych narzędzi i systemów, każdy w odpowiedzi na osobny use-case. To podejście, choć skuteczne w krótkim okresie, może prowadzić do sytuacji, w której integracja wszystkich danych (i skalowanie biznesu) nie są możliwe.

Czy specjalizacja to jedyny sposób?

Na początku, rosnąca złożoność danych i ich różnorodne zastosowania wymagały solidnego zestawu wyspecjalizowanych ról. Jednak w miarę postępu technologii, strategie zarządzania danymi również się zmieniły.

Nowoczesna technologia to nasz sojusznik

Dzisiejsze zaawansowane platformy zarządzania danymi są ucieleśnieniem zmiany w kierunku integracji i automatyzacji. Takie platformy są zaprojektowane tak, aby być niezależne od konkretnych use-case’ów. Dzięki temu zapewniają elastyczne, skalowalne narzędzia, które dostosowują się do przyszłych potrzeb bez ciągłego dodawania nowych rozwiązań i systemów. Wzbogacone o Machine Learning, te platformy automatyzują rutynowe zadania, jak m.in. czyszczenie danych i ich normalizacja. Zadania, które wcześniej wymagały manualnej interwencji specjalistów ds. danych.

Wnioski: upraszczanie zarządzania danymi dzięki technologii

Zarządzanie danymi ewoluuje, zmieniając się z rosnącej złożoności i specjalizacji w kierunku bardziej zintegrowanej integracji i automatyzacji. Nowoczesne technologie umożliwiają konsolidację różnych ról, zmniejszając zależność od wielu specjalistycznych narzędzi i promując holistyczne podejście do danych. Firmy coraz częściej wybierają technologie, które nie są przywiązane do konkretnych use-case’ów i które charakteryzują się wystarczającą elastycznością, by sprostać przyszłym wyzwaniom. Dzięki temu, organizacje nie tylko zwiększają swoją efektywność operacyjną, ale również stają się bardziej innowacyjne. Firmy, które poważnie traktują dane, powinny zmienić swoje priorytety z mnożenia wyspecjalizowanych ról i narzędzi na wdrażanie ujednoliconych, elastycznych technologii, które upraszczają cały proces zarządzania danymi. Takie podejście nie czyni specjalistów ds. danych zbędnymi, lecz pozwala im skupić się na strategicznych działaniach, które tworzą prawdziwą wartość, zamiast zagłębiać się w nieskończoność techniczne szczegóły. To zmienia big dana z ubocznego produktu codziennych operacji w kluczowy element strategicznych decyzji biznesowych.

Autor: Michał Kołątaj