पिछले साल, एमिली शारियो और टेलर मर्फी ने "अपनी डेटा टीम को एक उत्पाद टीम की तरह चलाने" के इस अद्भुत विचार का प्रस्ताव रखा था। लेख का मुख्य आधार यह था: उत्पाद टीमों के पास बहुत सारी बेहतरीन प्रथाएँ हैं जिन्हें अपनाने से डेटा टीमों को लाभ होगा। लेकिन रास्ते में कहीं न कहीं, हमने इस बिंदु को खो दिया और खुशी-खुशी इसे स्ट्रॉमेन के साथ बदल दिया: हमारी डेटा परिसंपत्तियों के लिए उत्पादन-ग्रेड सिस्टम बनाए रखना , अधिक डेटा उत्पादों का निर्माण करना , या श्रमसाध्य रूप से परिभाषित करना कि सख्त डेटा अनुबंधों की सेवा में उत्पादन का क्या मतलब है। ये सभी निश्चित रूप से विचार करने योग्य हैं, लेकिन वे डेटा टीमों के बजाय डेटा और डेटा परिसंपत्तियों के उचित संचालन से अधिक चिंतित हैं जो वास्तव में प्रभाव को चलाते हैं।

यहां केंद्रीय विचार कभी भी "डेटा उत्पाद" की परिभाषा और सीमाओं पर या डेटा उत्पादकों के लिए SLA निर्धारित करने के लिए नहीं था, बल्कि हमें इस बात पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर करना था कि डेटा टीम एक मॉडल के रूप में उत्पाद टीमों का उपयोग करके कैसे काम करती है।

मैं आपकी डेटा टीम को उत्पाद टीम की तरह चलाने के तरीके के बारे में ठीक से चर्चा करने में कुछ समय बिताना चाहता हूं।

दो मुख्य विचार: उपयोगकर्ता-केंद्रितता और सक्रियता

दो मुख्य सिद्धांत हैं जो उत्पाद टीमों में शामिल हैं - उपयोगकर्ता-केंद्रितता और सक्रियता। आइए प्रत्येक पर बारी-बारी से चर्चा करें।

उपयोगकर्ता के केन्द्रित

सर्वश्रेष्ठ उत्पाद टीम उपयोगकर्ता-केंद्रित हैं। वे अपने ग्राहकों के साथ नियमित रूप से बात करते हैं और प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया को सीधे उनके रोडमैप को प्रभावित करने देते हैं। यह चक्का किसी भी अच्छे उत्पाद की जीवनदायिनी है - यह सुनिश्चित करता है कि वे न केवल शिपिंग सुविधाएँ हैं बल्कि समस्याओं को हल कर रहे हैं।

डेटा टीमों को उसी तरह काम करने की जरूरत है। हमारा काम तकनीकी रूप से कितना दिलचस्प हो सकता है, इस पर हम बहुत अधिक प्रभावित हुए हैं, और हम यह भूल गए हैं कि हम वैज्ञानिक/इंजीनियरिंग गतिविधियों के लिए स्वतंत्र स्वर्ग नहीं हैं - हम व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने के लिए काम पर रखी गई एक व्यावसायिक इकाई हैं। और अगर हम, उत्पाद टीमों की तरह, डेटा के साथ व्यावसायिक समस्याओं का समाधान नहीं करते हैं, तो हमारा रूपक "डेटा उत्पाद" (सभी डेटा कार्य जो हम करते हैं) विफल हो रहा है।

इसका मतलब यह नहीं है कि तदर्थ अनुरोधों का प्रतिक्रियात्मक रूप से जवाब दिया जाए। न ही इसका मतलब पूरी तरह से वैज्ञानिक प्रयासों से बचना है। इसका सीधा सा मतलब है कि व्यवसाय को क्या चाहिए और उस अंत तक अवसरों का पीछा करने के लिए तैयार रहना। जबकि टेलर और एमिली सुझाव देते हैं कि आपके सहकर्मी आपके ग्राहक हैं, मुझे नहीं लगता कि यह काफी है - व्यवसाय आपका ग्राहक है। आपको इसे जानने, इसे समझने और इसके चारों ओर जो कुछ भी आप करते हैं उसे उन्मुख करने की आवश्यकता है।

सक्रियता

दूसरे, उत्पाद-निर्माण प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए सर्वोत्तम उत्पाद टीमों के पास सक्रिय प्रक्रियाएं हैं। वे ग्राहकों के अनुरोधों को सीधे क्षेत्ररक्षण के दायरे से बाहर रखने वाली जुनून परियोजनाओं को आगे बढ़ाने के लिए, विज़न सेट करने के लिए, विचार-मंथन के लिए जानबूझकर स्थान प्रदान करते हैं।

दूसरी ओर, विश्लेषिकी दल शायद ही कभी इस तरह काम करते हैं। कम से कम, हमें इनबाउंड अनुरोधों के बाहर डेटा की खोज में कुछ समय बिताना चाहिए। और टीम स्तर पर, हमें पैटर्न की तलाश में रहना चाहिए ताकि हम जानबूझकर अपना रोडमैप तैयार कर सकें और उच्च-लाभ वाला काम कर सकें।

उस ने कहा, प्रतिक्रियाशील कार्य निश्चित रूप से अभी भी अपना स्थान रखता है - विश्लेषक प्राथमिक साधन हैं जिसके माध्यम से व्यवसाय डेटा का पता लगा सकता है, इसलिए हम अक्सर खुद को एक सहायक भूमिका में पाएंगे। लेकिन इस काम के पीछे के संदर्भ को समझने के लिए कुंजी लगातार जोर दे रही है, और इस संदर्भ को रणनीतिक, उच्च-लाभ वाली परियोजनाओं को प्रेरित करने दे रही है।

लेकिन आप शुरुआत कैसे करते हैं?

मूल एलओ लेख में यह सब संभव बनाने के लिए कुछ महान संगठन-स्तर के सुझाव हैं: पर्याप्त संख्या में कर्मचारियों की संख्या ताकि आपके पास रणनीतिक होने के लिए पर्याप्त बैंडविड्थ हो; प्रेरणा लेने के लिए एक बहु-विषयक टीम इकट्ठा करें। इसे जोड़ने के लिए, यहां कुछ ठोस प्रक्रिया -स्तर परिवर्तन दिए गए हैं जिन्हें आप तुरंत कर सकते हैं:

1. ज्ञान समेकन के लिए एक प्रक्रिया स्थापित करें

उपयोगकर्ता-केंद्रित होने के लिए अपनी टीम के कार्य को एक स्थान पर रखना एक पूर्वापेक्षा है। आपके कार्य को उपयोगकर्ता-केंद्रित होने के लिए, आपको उन सभी कार्यों के बारे में एक दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो आपसे करने के लिए कहा जा रहा है। एक साझा स्थान में अपने काम को व्यवस्थित करने से आपकी टीम के काम में पैटर्न-मिलान सक्षम हो सकता है - विचार-मंथन से पहले यूएक्स शोध निष्कर्षों का अध्ययन करने वाली उत्पाद टीम के बराबर।

यह आपकी सबसे बड़ी बाधा होगी क्योंकि गैर-अनुपालन एक बहुत बड़ा मुद्दा है। लोग यथास्थिति से चिपके रहने का प्रयास करते हैं, और बहुत बार मैंने दस्तावेज़ीकरण/ज्ञान-साझाकरण पहलों को विफल होते देखा है। विकि कार्यक्षेत्र में प्रकाशन कार्य जैसे कि नॉटियन, कॉन्फ्लुएंस, या ड्रॉपबॉक्स पेपर (और एक एनालिटिक्स-विशिष्ट समाधान, हाइपरक्वेरी के लिए) इस बाधा को तोड़ सकता है।

व्यापक रूप से अपनाने को सुनिश्चित करने के लिए यहां प्रमुख घटक:

• उपयोग के लिए घर्षण कम करें। गिट और एक सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया का उपयोग करने के लिए आकर्षक के रूप में, प्रक्रिया की परतें कठोरता सुनिश्चित नहीं करेंगी - वे गोद लेने को कम कर देंगे। कुछ आसान, हल्का करें और यह सुनिश्चित करने पर ध्यान दें कि आपकी टीम अपना काम टूल में रखेगी।
• संगठनात्मक मचान स्थापित करें । फिर से, एक विकी संरचना के साथ हाइपरक्वेरी, नोटियन या कॉन्फ्लुएंस जैसे टूल का उपयोग करें, जो आपकी टीम को न केवल केंद्रीकरण, बल्कि संगठन के आसपास अभ्यास स्थापित करने में सक्षम बनाएगा। उचित, कार्यात्मक श्रेणियों पर सहमत हों, और एक केंद्रीय "यहां प्रारंभ करें" दस्तावेज़ बनाएं जो आपके अभ्यासों पर नए विश्लेषकों को शामिल करे।

2. व्यवसाय की जरूरतों को गहराई से समझें।

हम सिर्फ तकनीकी कर्मचारी नहीं हैं। हम डेटा और बाकी कारोबार के बीच एक सेतु हैं। और अगर हम अपने आप को डेटा में डुबो दें - जो इस बातचीत का सिर्फ एक पक्ष है - हम लगभग उतने प्रभावी नहीं होंगे जितने हमें होने चाहिए।

हम अपने तकनीकी कौशल पर गर्व करते हैं, लेकिन हम केवल तभी प्रभावी होते हैं जब तक हम जानते हैं कि हम अपना काम क्यों कर रहे हैं। गहरी व्यावसायिक कुशाग्रता के बिना, हम विश्लेषण के बाद व्यर्थ विश्लेषण लिखेंगे जब तक कि हम स्टोरेज बी में स्थानांतरित नहीं हो जाते हैं, हमारी बातचीत डेटा खींचने के लिए फिर से शुरू हो जाती है।

यह कैसा दिखता है, व्यावहारिक रूप से बोल रहा हूँ:

• हमेशा पूछें क्यों । इससे पहले कि आप SQL में डंपस्टर गोता लगाएँ, सुनिश्चित करें कि आप व्यावसायिक उद्देश्यों पर अपने हितधारकों के साथ संरेखित हैं। इसे लिख लें, एक दृष्टिकोण पर सहमत हों, और उसके बाद ही काम करें। यह एक मिसाल कायम करता है कि निर्णय लेने की प्रक्रिया में आपकी भागीदारी तकनीकी कार्य तक सीमित नहीं है - कम से कम, आपको कम से कम एक अनुवादक के रूप में देखा जाएगा, और सबसे अच्छा, एक विचार भागीदार के रूप में।
• व्यापार की परवाह करें। यह स्पष्ट लगता है, लेकिन बहुत बार मैंने देखा है कि विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों ने व्यवसाय पर आंखें मूंद ली हैं और अपने काम के तकनीकी पहलुओं में खुद को डुबो दिया है। यह व्यवहार वास्तव में निष्क्रिय, कम प्रभाव वाले विश्लेषण संगठन का अग्रदूत है। उच्च प्रभाव आम तौर पर बेहतर विश्लेषण से नहीं आता है, लेकिन रणनीतिक निष्पादन के उच्च स्तर पर डेटा-संचालित प्रभाव से होता है।

निष्कर्ष

डेटा विश्लेषण की प्रकृति पिछले एक दशक में काफी विकसित हुई है। हमारे पास पहले से कहीं अधिक डेटा, अधिक गणना शक्ति और अधिक टूल तक पहुंच है। लेकिन हमने अभी तक यह नहीं सोचा है कि हमें अपनी नई शक्तियों के साथ एक संगठन के भीतर काम करना चाहिए। अन्य डोमेन से सफल प्रथाओं को आगे बढ़ाने के लिए यहां मददगार हो सकता है। उत्पाद टीमों से, विशेष रूप से, उपयोगकर्ता-केंद्रितता और सक्रियता पर ध्यान देने का मतलब हेल्प डेस्क एनालिटिक्स टीम और वास्तव में रणनीति चलाने वाली टीम के बीच अंतर हो सकता है। और उपयोगकर्ता-केंद्रितता और सक्रियता व्यावसायिक आवश्यकताओं और बेहतर ज्ञान-साझाकरण प्रथाओं के बारे में तीव्र जागरूकता से आती है।

हाइपरक्वेरी पर प्रकाशित मूल ब्लॉग पोस्ट।