De integratie-uitdaging: data engineering versus data analyse
22 maart 2024 | 5 minuten leestijd
In dit tweede artikel uit een serie van drie kijken we naar de integratie-uitdaging van engineering en analyse. In het vorige artikel is de synergie tussen de rollen in een datateam uiteengezet.
Hoewel elk van de rollen unieke sterke punten met zich meebrengt, is de synergie daartussen niet vanzelfsprekend. Laten we eens kijken naar de uitdagingen die zich voordoen bij het integreren van deze diverse functies in een team.
Het integreren van verschillende functies zoals data-engineering en analyse in een organisatie brengt unieke uitdagingen met zich mee. Bedrijven brengen de data afdeling vaak onder bij IT of bij Marketing. De organisatorische plaatsing van het datateam heeft een aanzienlijke invloed op de middelen, tools en methodologieën waarover zij beschikken.
Bij grotere organisaties zijn deze data-afdelingen vaak ook nog eens onderverdeeld in eigen teams voor data engineering (of data-integratie), data-analyse en/of data science. Of, afhankelijk van de agile aanpak, in chapters, guilds en squads.
Een groot probleem ontstaat wanneer de technische en de business zijden in een bedrijf elkaars verwachtingen en doelstellingen niet begrijpen. Er kunnen misverstanden ontstaan tussen afdelingen als marketing en IT, tussen teams op een data afdeling of tussen managers en data professionals, waardoor problemen en verwarring ontstaan.
Misverstanden tussen business en data engineering
- Starheid: Marketingmanagers vinden de data-engineering processen mogelijk te rigide of te traag. Ze begrijpen de noodzaak van strikt databeheer, informatiebeveiliging en de complexiteit van het opzetten van schaalbare data pipelines niet.
- Onmiddellijke toegang tot data: Voor de business kan het frustratie veroorzaken wanneer er vertragingen zijn bij het verkrijgen van toegang tot data of het implementeren van wijzigingen in datasystemen. Het kan zijn dat ze de technische vereisten voor het garanderen van data-integriteit en systeemstabiliteit niet onderkennen.
Misverstanden tussen IT en data analisten
- Toolkeuze: IT-managers zien de keuze van data analisten voor specifieke analytische of BI-tools meer dan eens als ondergeschikt aan IT oplossingen. Ze beseffen misschien niet dat de mogelijkheden van de tools voor datavisualisatie en -verkenning, van cruciaal belang zijn voor analisten.
- Gestructureerde vs. flexibele workflows: IT-afdelingen kunnen de fluide aanpak door data-analisten van het gebruik van gestructureerde tools als Git of Jira verrassend vinden. Het werk van analisten vereist echter een meer trial-and-error aanpak, waardoor ze zich kunnen aanpassen terwijl ze zich verdiepen in data-analyse. Deze behoefte aan flexibiliteit, essentieel voor het blootleggen van inzichten, verschilt van de meer gestructureerde methoden van IT.
- Data toepassing: Er kan verwarring ontstaan wanneer data analisten met ongestructureerde data omgaan zonder de strikte regels voor databeheer en beveiliging van IT te volgen. Deze perceptie gaat voorbij aan het verkennende karakter van het werk van analisten, wat een andere benadering van datamanagement noodzakelijk maakt.
Meer generieke misverstanden
- Reikwijdte van het werk: Er kan een gebrek aan inzicht zijn over de reikwijdte van het werk dat elke rol omvat. Dit leidt tot onrealistische verwachtingen of onderwaardering van de complexiteit die gepaard gaat met datataken.
- Waarde van inzichten: Inzichten van data analisten zijn cruciaal voor het nemen van beslissingen. Als je niet actief aan het proces deelneemt, begrijpt je mogelijk het belang ervan niet.
- Technische taalbarrière: Het gebruik van technisch jargon of dataspecifiek taalgebruik kan communicatiebarrières opwerpen, waardoor effectieve samenwerking en begrip tussen afdelingen wordt belemmerd.
Strategieën voor verbeterde integratie
Om deze integratie-uitdagingen aan te pakken, worden organisaties aangemoedigd om:
- Faciliteer een open dialoog: Regelmatig geplande bijeenkomsten tussen afdelingen kunnen helpen de verwachtingen te verduidelijken en de processen van het datateam te demystificeren.
- Bevorderen van cross-functionele kennis: Workshops en gedeelde learning sessies kunnen het wederzijds begrip van de methodologieën en hulpmiddelen van elke afdeling vergroten.
- Implementeer duidelijke communicatiekanalen: Het opzetten van duidelijke communicatiekanalen kan frustraties die voortvloeien uit niet op elkaar afgestemde verwachtingen verlichten en de projectcoördinatie verbeteren.
- Moedig samenwerkingsprojecten aan: Gezamenlijke projecten waarvoor input van marketing, IT en het datateam nodig is, kunnen dienen als platforms voor het verbeteren van teamwork.
Bedrijven kunnen een respectvolle en collaboratieve omgeving creëren. U kunt dit doen door potentiële punten van misverstand aan te pakken en de kloof tussen technische processen en bedrijfsdoelstellingen te overbruggen. Dit zorgt voor een succesvolle integratie van datagerichte strategieën in de hele organisatie.
Een voorgestelde oplossing: het cultiveren van een geïntegreerd maar onafhankelijk datateam
Bij het zoeken naar een oplossing om de geïdentificeerde verschillen te overbruggen, moeten wij het onderliggende thema van deze discussie in gedachten houden. Dat is het harmonieuze evenwicht tussen diepgaande specialisatie en het potentieel van interdisciplinaire samenwerking.
Om mogelijke problemen tussen het datateam en andere afdelingen op te lossen, raden we aan een gecombineerd en onafhankelijk data team te vormen. Dit team fungeert als een facilitator dat IT en business units overbrugt, waardoor de technische capaciteiten in sync worden gebracht met de bedrijfsdoelstellingen. Dit model helpt data professionals zich te concentreren op hun expertise en tegelijkertijd in lijn te blijven met de algemene doelstellingen van de organisatie.
De rol van het leiderschap bij het faciliteren van deze omgeving is van cruciaal belang. Het heeft betrekking op:
- Het waarderen van diverse bijdragen: het herkennen en waarderen van de unieke vaardigheden en inzichten die data engineers, analisten en analytics engineers met zich meebrengen. Begrijpen dat, hoewel hun methoden en benaderingen kunnen verschillen, elk een cruciale rol speelt in de data life cycle.
- Specialisatie aanmoedigen: de valkuil vermijden van het zoeken naar ‘het schaap met vijf poten’ waarbij van individuen wordt verwacht dat ze uitblinken in meerdere, gevarieerde domeinen. In plaats daarvan moet een diepgaande specialisatie binnen elke rol worden bevorderd om excellentie en innovatie te bevorderen.
- Bevordering van communicatie en begrip: Actief werken aan het overbruggen van eventuele kennislacunes binnen het team en tussen afdelingen. Dit omvat het faciliteren van regelmatige multifunctionele bijeenkomsten en workshops om een gedeeld begrip van doelen, methodologieën en uitdagingen te bevorderen.
- Gestructureerde flexibiliteit implementeren: terwijl je de onafhankelijkheid van het team behoudt, introduceer je gestructureerde flexibiliteit in de workflows. Dit erkent de behoefte aan zowel de georganiseerde aanpak die typisch is voor IT als het verkennende, meer fluïde karakter van data-analyse werk. Het benadrukken van aanpasbare raamwerken die tegemoetkomen aan de onvoorspelbare aard van datawerk, terwijl de samenhang en afstemming met organisatorische standaarden behouden blijft.
Een bedrijf kan een bekwaam datateam samenstellen door deze principes te volgen. Dit team zal in staat zijn om interne uitdagingen effectief aan te pakken. Bovendien zullen ze een aanzienlijke impact kunnen maken met datagestuurde strategieën.
Deze methode vermindert echter de diepte in kennis niet, maar draagt er juist aan bij door een bredere blik te werpen op het werken over verschillende disciplines heen. Leiders moeten een cultuur creëren die specialisatie en teamwerk waardeert om succes te behalen door data effectief te gebruiken.
Wanneer het vormen van een intern datateam niet haalbaar is, biedt i-spark haar Data Team as a Solution (DTaaS) service. Deze service verkleint de noodzaak om voor elke data discipline individueel personeel aan te nemen door on-demand toegang te bieden tot een uitgebreide reeks data-experts, waaronder engineers, analisten en scientists. DTaaS fungeert als een wendbaar, extern verlengstuk van een organisatie, waardoor een snelle, kosteneffectieve implementatie van datagestuurde projecten mogelijk wordt gemaakt zonder de overhead van het onderhouden van een toegewijd intern team. Dit model biedt schaalbaarheid en flexibiliteit om data-uitdagingen efficiënt aan te pakken, waardoor organisaties gespecialiseerde vaardigheden precies kunnen inzetten wanneer dat nodig is, zonder compromissen in lijn te brengen met strategische doelen.
Lees verder over het opzetten van de uniforme basis voor data teams