Problem mnogości ról a ekosystem danych
Zrozumienie zespołów, ich potrzeb i celów jest kluczowe dla osiągnięcia doskonałości operacyjnej. W zależności od przyjętego modelu operacyjnego, zmienia się również zakres odpowiedzialności poszczególnych zespołów.
Poniżej przedstawiamy motywacje, potrzeby oraz najczęstsze nieporozumienia występujące między tymi zespołami w ramach ekosystemu danych.
Ponieważ model scentralizowany jest jednym z najczęściej stosowanych, przedstawione obserwacje oparte są właśnie na nim.
Role i obowiązki w ekosystemie danych
Biznes / Użytkownicy ekosystemu danych
Ta grupa interesariuszy obejmuje różnorodne role – od sponsorów i decydentów po użytkowników wewnętrznych i zewnętrznych. To właśnie oni definiują wymagania biznesowe, podejmują decyzje strategiczne i korzystają z danych oraz analiz generowanych przez ekosystem danych, aby realizować cele organizacji. Ich udział jest niezbędny do identyfikacji wpływu, śledzenia wartości oraz zapewnienia, że rozwiązania danych odpowiadają na rzeczywiste potrzeby biznesowe.
Zespół Data & AI w ekosystemie danych
Stanowi trzon inicjatyw związanych z danymi i sztuczną inteligencją. W jego skład wchodzą m.in. inżynierowie danych, analitycy danych, data scientists oraz kierownicy projektów. Zespół ten odpowiada za tworzenie rozwiązań danych, utrzymanie jakości danych, analizy oraz budowę modeli AI/ML. Ich zadaniem jest przekształcanie surowych danych w praktyczne i użyteczne informacje. Zespół ten może być podzielony na podzespoły: zespół AI, zespół BI i analiz, zespół zarządzania danymi.
Zespół operacyjny ekosystemu danych
Zapewnia ciągłość działania ekosystemu danych. Obejmuje architektów rozwiązań, inżynierów DevOps oraz menedżerów zmian, którzy odpowiadają za wdrażanie, monitorowanie i utrzymanie rozwiązań danych. Zarządzają oni operacyjną stroną systemów, dbając o ich wydajność i stabilność, a także skuteczne zarządzanie zmianą. Wspierają również rozwój kompetencji w zakresie danych i AI poprzez szkolenia.
Zespół governance
Odpowiada za nadzór nad zarządzaniem danymi oraz zgodność z politykami i regulacjami (np. RODO). Zajmuje się definiowaniem standardów jakości danych, ich bezpieczeństwa, prywatności oraz sposobu użycia. W skład zespołu wchodzą liderzy data governance, data stewards oraz eksperci dziedzinowi. Ich rola jest kluczowa dla budowania zaufania do danych i zapewnienia ich odpowiedzialnego wykorzystania.
Zespół platformy chmurowej
Zarządza infrastrukturą chmurową będącą fundamentem dla platformy danych. Inżynierowie i architekci chmurowi projektują, wdrażają i utrzymują środowiska chmurowe, zapewniając ich bezpieczeństwo, skalowalność i efektywność kosztową. Ściśle współpracują z zespołami Data & AI oraz operacyjnymi, dostarczając niezbędne usługi w zakresie przechowywania, przetwarzania i analizy danych.
Zespół właścicieli Systemów IT
Odpowiadają za systemy źródłowe, które generują i przechowują dane. Dbają o to, aby systemy te spełniały wymagania funkcjonalne i wydajnościowe oraz były dostosowane do potrzeb biznesu. Ich rola obejmuje zarządzanie pełnym cyklem życia systemów i danych – od ich powstania, przez eksploatację, aż po ich wycofanie.
Jak możesz zacząć budować kompetencje dla ekosystemu danych?
Rozpocznij od zmapowania obecnych kompetencji w organizacji oraz zidentyfikowania głównych priorytetów biznesowych (np. automatyzacja raportowania, integracja danych, wdrożenie AI). W oparciu o te potrzeby określ minimalne składy zespołów — np. analityk danych + właściciel biznesowy + osoba techniczna — które mogą wspólnie zainicjować budowę platformy danych i prostych use case’ów.
W kolejnych etapach rozwijaj zespoły wokół kompetencji:
- Data & AI – np. zatrudnienie inżyniera danych lub rozwój wewnętrznych talentów.
- Operacje i DevOps – zapewnienie, że rozwiązania będą skalowalne i stabilne.
- Governance i bezpieczeństwo – wyznaczenie osoby odpowiedzialnej za zgodność i jakość danych.
- Biznes – wybór liderów, którzy będą właścicielami przypadków użycia i źródeł danych.
Zacznij małymi krokami (np. jednym działem lub jednym raportem), ale z wizją skalowania ekosystemu w oparciu o potrzeby i doświadczenia zdobywane w pierwszych miesiącach.
Ludzie stanowią paliwo ekosystemu danych
Chciałbyś zbudować takie kompetencje? Skontaktuj się z nami!