Kommunikaatio liiketoiminnan kanssa ja liiketoimintasääntöjen toteutus
Tämä on neljäs osa viisiosaisesta blogisarjastamme, jossa käsittelemme data engineerin työtehtäviä ja niiden haasteita. Aiemmissa osissa olemme syventyneet data-arkkitehtuuriin, tietoturvaan sekä datan transformaatioon ja optimointiin. Tässä osassa keskitymme yhteen data engineerin työssä usein aliarvostettuun mutta äärimmäisen tärkeään osa-alueeseen: tehokkaaseen kommunikaatioon liiketoiminnan kanssa ja liiketoimintasääntöjen toteuttamiseen datassa.
Miksi kommunikaatio liiketoiminnan kanssa on tärkeää?
Data engineerin työ on teknisesti monipuolista, mutta usein tärkein onnistumisen avain piilee kommunikaatiossa liiketoiminnan kanssa. Data engineer toimii usein siltana teknologian ja liiketoiminnan välillä, varmistaen, että datan hallinta ja prosessit tukevat liiketoiminnan tavoitteita. Tässä roolissa onnistuminen edellyttää vahvaa ymmärrystä sekä yrityksen liiketoimintaprosesseista että datan teknisestä käsittelystä.
Tehokas kommunikaatio liiketoiminnan kanssa auttaa data engineeriä varmistamaan, että teknologiset ratkaisut vastaavat todellisia tarpeita. Se myös vähentää väärinkäsityksiä, ja varmistaa, että dataratkaisut, kuten raportointi ja analytiikka, tarjoavat merkityksellistä ja oikea-aikaista tietoa päätöksenteon tueksi.
Kommunikoinnin avulla data engineer pystyy ymmärtämään liiketoiminnan odotuksia ja tarpeita, ja vastaavasti selittämään tekniset rajoitukset tai mahdollisuudet liiketoiminnan kielellä.
Esimerkiksi kun liiketoiminta tarvitsee reaaliaikaista dataa asiakaskäyttäytymisestä, data engineer voi keskustelujen perusteella suunnitella dataputkia, jotka vastaavat tähän tarpeeseen. Ilman tätä avointa kommunikaatiota yritys saattaa jäädä ilman tärkeää tietoa, tai heille tuotettu analyysi ei vastaa heidän strategisia tavoitteitaan.
Mitä ovat liiketoimintasäännöt?
Liiketoimintasäännöt (business rules) ovat organisaation määrittelemät ohjeet ja logiikat, jotka ohjaavat liiketoiminnan toimintaa ja päätöksentekoa. Ne määräävät, miten eri tilanteita tulisi käsitellä ja miten dataa tulisi käyttää liiketoimintaprosesseissa. Liiketoimintasäännöt voivat liittyä esimerkiksi myyntiin, asiakaspalveluun, hinnoitteluun tai vaikkapa tietojen validointiin.
Esimerkki liiketoimintasäännöstä: Yrityksellä on sääntö, jonka mukaan asiakkaille ei saa antaa alennusta, jos heillä on maksamattomia laskuja. Tämä liiketoimintasääntö varmistaa, että alennukset myönnetään vain asiakkaille, joiden laskutustiedot ovat ajan tasalla.
Toteutus: Alennuksiin liittyvät liiketoimintasäännöt on yleensä koodattu jo lähdejärjestelmään, mutta data engineer joutuu vähintään ottamaan säännöt huomioon tai toteuttamaan ne ”uudestaan”, jotta hän saa tuotettua analyytikoille ja koneoppimismalleja kehittäville analyysikelpoista dataa. Data engineer toteuttaa liiketoimintasääntöjä mm. seuraavilla tavoilla:
Tietomallinnus: Data engineer luo tietomalleja, jotka heijastavat liiketoimintasääntöjä. Tämä voi sisältää tietokantataulujen ja -suhteiden suunnittelun siten, että ne tukevat liiketoimintaprosesseja.
ETL-prosessit (Extract, Transform, Load): Data engineer kehittää ETL-prosesseja, jotka keräävät, muuntavat ja lataavat tietoa eri lähteistä tietovarastoihin. Näissä prosesseissa liiketoimintasäännöt määrittelevät, miten dataa käsitellään ja muokataan.
Liiketoimintasäännöt ovat kriittisiä myös tietojen validoinnissa ja muokkaamisessa. Niiden avulla varmistetaan, että data on johdonmukaista ja täyttää liiketoiminnan asettamat vaatimukset. Säännöt voivat määritellä esimerkiksi sen, miten asiakastietoja syötetään järjestelmiin tai mitä ehtoja on noudatettava maksuehtoja laskettaessa.
Data engineer liiketoimintasääntöjen toteuttajana
Data engineerin tehtävä liiketoimintasääntöjen suhteen on varmistaa, että ne ovat asianmukaisesti toteutettu järjestelmissä ja dataratkaisuissa. Tämä voi tarkoittaa sääntöjen koodaamista esimerkiksi tietokantakyselyihin, datamalleihin tai analytiikkaan. On tärkeää, että nämä säännöt ovat johdonmukaisia koko organisaation tasolla, jotta kaikki käyttävät samaa logiikkaa päätöksenteossaan.
Seuraavassa on muutamia konkreettisia esimerkkejä liiketoimintasääntöjen toteutuksesta datassa:
Tietojen validointi: Kun asiakkaiden tietoja tallennetaan järjestelmään, liiketoimintasäännöt voivat määrittää, että esimerkiksi puhelinnumeroiden tulee olla tietyssä formaatissa tai sähköpostiosoitteiden tulee olla oikein muotoiltuja. Data engineer vastaa siitä, että nämä säännöt toteutetaan oikein, jotta virheellistä tietoa ei päädy jatkokäsittelyyn data-alustalle.
Käyttöoikeudet ja datan luokittelu: Liiketoimintasäännöt voivat määritellä, kenellä on oikeus nähdä ja muokata mitäkin dataa. Data engineer varmistaa, että nämä säännöt toteutetaan tietoturvallisesti esimerkiksi tietokantojen käyttöoikeusasetuksilla.
Analyysien automatisointi: Jos yritys käyttää analytiikkaa esimerkiksi asiakaspoistuman ennustamiseen, liiketoimintasäännöt voivat määrätä, mitä tekijöitä ja arvoja analyysissä otetaan huomioon. Data engineer koodaa nämä säännöt datamalliin, jotta analyysit vastaavat liiketoiminnan tavoitteita.
Yhteistyön merkitys liiketoimintasääntöjen määrittelyssä
Liiketoimintasääntöjen määrittelyssä on tärkeää, että data engineer työskentelee tiiviisti liiketoimintatiimien, kuten markkinoinnin, myynnin ja talouden kanssa. Näiden osastojen kanssa käytävät keskustelut auttavat määrittämään tarkasti, millaisia liiketoimintasääntöjä tarvitaan ja miten ne tulisi toteuttaa käytännössä. Esimerkiksi markkinointitiimi saattaa tarvita sääntöjä, jotka määrittelevät, millä perusteella asiakkaat luokitellaan eri segmentteihin, ja taloustiimi voi asettaa tarkat kriteerit luottoriskin arvioinnille.
Ilman tiivistä yhteistyötä riskinä on, että liiketoimintasäännöt jäävät liian yleisiksi tai niitä ei toteuteta dataratkaisuissa, mikä voi johtaa virheellisiin analyyseihin tai vääriin päätöksiin.
Tämä oli neljäs osa viisiosaisesta blogisarjastamme, jossa syvennymme data engineerin työhön ja sen haasteisiin. Viimeisessä osassa tarkastelemme kustannushallintaa. Pysy mukana!