Зная не понаслышке о том, что такое работа с данными для различных организаций, средств исполнения и отраслей, мы оптимизировали методику подготовки и предоставления аналитических материалов. Мы называем его DataOps.

Принципы работы DataOps

Стабильная удовлетворенность клиентов:

Наш главный приоритет – удовлетворенность наших клиентов, которая достигается заблаговременным и стабильным предоставлением ценных аналитических выводов, которое может занимать от пары минут до нескольких недель.

Ценность эффективной аналитики:

Мы считаем, что главным показателем эффективности анализа данных является степень информативности предоставляемых аналитических данных, включающих в себя точные сведения, а не массивность структур и систем.

Принятие перемен:

Мы приветствуем изменения в потребностях клиентов и, на самом деле, мы поддерживаем их в создании конкурентных преимуществ. Мы верим, что самый эффективный, плодотворный и оперативный способ общения с клиентами – это разговор лицом к лицу.

Это командная игра:

Аналитические команды всегда будут иметь различные роли, навыки, любимые инструменты и названия. Разнообразие фонов и мнений увеличивает инновации и производительность.

Ежедневное взаимодействие:

Клиенты, команды аналитиков и процессы должны ежедневно находиться во взаимном контакте на протяжении всего срока реализации проекта.

Самоорганизация:

Мы считаем, что лучшие аналитические информация, алгоритмы, архитектура, требования и проекты появляются у самоорганизованных команд.

Снижение уровня героизма:

Частота возникновения и объем потребности в аналитической информации постоянно растут, поэтому мы считаем, что героизм аналитических команд должен уступить место стабильной и масштабируемой работе адаптируемых коллективов аналитиков.

Самоанализ:

Аналитические команды должны периодически регулировать свою рабочую эффективность по отзывам клиентов и своих членов, а также по своей рабочей статистике.

Аналитика – это алгоритм:

Аналитические команды используют разнообразные индивидуальные конкретные для доступа, интеграции, моделирования и визуализации данных. В целом, каждый из этих инструментов генерирует алгоритм и конфигурацию, описывающие действия, осуществляемые на основе данных, для получения полезной информации.

Синхронизация:

От первого этапа и до последнего синхронизация данных, инструментов, алгоритма, среды и работы аналитических команд – это ключевой фактор успеха аналитики.

Воспроизводимость:

Нам необходимы воспроизводимые результаты, и мы учитываем этот аспект для всего: данных, оборудования низкого уровня и конфигурации ПО, алгоритма и конфигурации каждого инструмента в комплексе инструментальных средств.

Рабочая среда под рукой:

Мы считаем, что важно минимизировать издержки на эксперименты членов аналитической команды, поэтому мы предоставляем им простую в создании, изолированную, безопасную и легкодоступную техническую среду, которая является отражением их производственной среды.

Простота:

Мы верим, что постоянное внимание к техническому совершенству и проектным возможностям повышают оперативность, и придаем большое значение простоте – искусству максимизировать количество невыполняемой работы.

Аналитика – это производство:

Аналитические процессы аналогичны экономичным производственным линиям. Мы считаем, что основополагающая концепция DataOps – это фокус на процессном мышлении, нацеленном на достижение стабильной эффективности в производстве аналитической информации.

Качество в приоритете:

Аналитические процессы должны создаваться на фундаменте, предполагающем автоматическое обнаружение аномалий (дзидока) и проблем с безопасностью в алгоритме, конфигурации и данных, а также должны предоставлять операторам постоянную обратную связь во избежание возникновения ошибок (принцип нулевой ошибки).

Мониторинг качества и эффективности:

Наша цель – иметь показатели эффективности, безопасности и качества, которые постоянно отслеживаются для обнаружения нежелательных отклонений и формирования рабочей статистики.

Повторное использование:

Мы считаем, что фундаментальным аспектом эффективности создания аналитической информации является исключение повторений предыдущей работы отдельным специалистом или командой.

Оптимизация времени цикла:

Мы должны минимизировать время и усилия для преобразования потребности клиента в аналитическую идею, ее оформление и реализацию в виде циклического производственного процесса, и наконец – переработку и повторное использование этого продукта.

Присоединяйтесь к 10000+ пользователей, которые уже зарегистрировались в Manifesto