Vzdálené data týmy jsou dnes již všude. Ať jde o obří firmy, kde jsou lidé pracující na společných projektech fyzicky v různých pobočkách, budovách, zemích nebo třeba i kontinentech. Nebo mluvíme o menších společnostech, které často upřednostní kvalitu nad blízkostí v případě najímání nových talentů. Teď už si do tohoto mixu přidejme jen globální pandemii jako další z důvodu, proč připravenost na vzdálenou spolupráci může být právě tou klíčovou výhodou dané organizace.
Existuje hned několik polemik na téma přístupu ke vzdálené práci. Pokrývají celé pestré spektrum od úplných pochybovačů, kteří tvrdí, jestli je to vůbec řešení (protože jak můžete vědět, že lidé opravdu pracují, že???) po úplné vyznavače – zatvrzelé realitní agenty (protože k čemu ti vůbec potřebují kancelář, ne???). Pro účely tohoto článku se pojďme shodnout na tom, že vzdálená práce JE opravdu reálná, a pravděpodobně více důležitá dnes než kdykoliv v minulosti.
Budu se ale snažit držet dále od běžných problémů vzdálené práce a oblíbených technik, jak na ně. Myslím, že o tom už bylo napsáno dost, zvláště v uplynulých týdnech. Zaměřím se na vzdálenou práci s daty a spolupráci vzdálených data týmů specificky. Bavíme-li se o datech, jsou zde v zásadě tři hlavní překážky, nebo časté námitky proč takto nepracovat:
- Bezpečnost
- Spolupráce
- Vzájemná závislost
Bezpečnost
Tohle je prekérka. Jaká je infrastruktura vaší firmy a jaké máte datové nástroje? Vedou všechny tyto aspekty k bezpečné vzdálené spolupráci? Datoví specialisté v kavárnách se soukromými notebooky, fyzickou kopií dat, jejich pracovního prostředí, admin propojující se k serverové konzoli vzdáleně, USB s datovými soubory a excel sheety – to všechno jsou vážné bezpečnostní problémy, které nenechají spát nejednoho bezpečnostního odborníka.
Jakmile je ale infrastruktura vaší firmy převážně založená na cloudu, pokud možno s politikou vlastních koncových zařízení, věci jsou v podstatě jednodušší – kancelář se stává jen jedním místem kam se připojíte, místo centrálního bodu, kde jsou všechna data uložena, a tím je mnoho problémů vyřešeno. Přidejte si k tomu nějaké pokročilejší autentifikační mechanismy jako například MFA s fyzickými klíči a solidním sledováním cesty přístupu, jasnou politikou hesel a váš tým je pravděpodobně víc připraven, než byste si mysleli.
Spolupráce
“Co má tohle co dělat s daty? Říkal jsi, že nebudeš mluvit o obecných věcech…”
Spolupráce na datech má svá specifika. Pokud jste se svými kolegy každý na druhé straně města, díváte se na stejnou verzi dat? Pokud uděláte změnu v kódu nebo reportu, uvidí to ten druhý? Bude se to prát s jejich aktuálními změnami? Nepracujete oba náhodou na jedné a té samé věci, aniž byste o tom věděli? Tyto problémy, jakkoli mohou být řešitelné, vytvářejí další tlak na lidi a tím si vybírají svou daň na produktivitě vzdálené spolupráce. Často to vyžaduje nasazení dalších nástrojů jen pro snížení rizika takových operací (kontrola verzí, nasazení kódu, synchronizace dat – dnes existují nástroje prakticky na všechno). A to vše navíc zvyšuje komplexnost a složitost takového nastavení.
Vzájemná spolupráce
Zní to podobně, ale je to rozdílné od spolupráce. Zatímco spolupráce je o práci s kolegy stejného zařazení, vzájemná spolupráce je o potřebě zapojit někoho z jiného oddělení, tak abyste mohli dělat svou práci. Typickým příkladem může být datový analytik v marketingu, který potřebuje set nových dat od BI týmu, nebo datový specialista, který potřebuje od IT oddělení uvolnění více paměti na své pracovní stanici, nebo upgrade verze svého nástroje. Zatímco všechny tyto příklady jsou i v běžném kancelářském nastavení otravné, v případě vzdálené spolupráce jsou to teď požadavky, které někomu visí ve frontě, zatímco ten někdo má dost pravděpodobně vlastní priority, o kterých samozřejmě nevíte, a vy se musíte vypořádat s dilema, jak moc na kolegu tlačit, nebo to již hrotit výše k nadřízenému svému či protějšku. A to vše za předpokladu, že jsou v organizační struktuře na jedné úrovni, jinak to může také vyžadovat vtažení několika vrstev lidí, aby se domluvili a shodli na prioritách.
Představte si, že tito lidé sedí v různých pobočkách a dost pravděpodobně i v různých časových pásmech. Jeden z důležitých lidí v celém řetězci odjede na dovolenou a jste v háji na několik týdnů. Ne vy, ale váš požadavek ano. Automatizovaná operativní datová platforma s tím vším počítá, a vytváří velkou nezávislost, pokud je lidem v organizaci dána možnost řešit problémy sami, samozřejmě za předpokladu dodržování firemních pravidel a požadavků. A samozřejmě vše je zaznamenáváno, což je často také důvod proč některé firmy na to doposud nepřistoupili – bezpečnostní výhrady.
Požadavky a problémy, se kterými se musí datové prostředí vyrovnávat jsou početné a komplexní. Navrhnout data stack, který to vše utáhne není pro slabochy. Zde přichází na řadu data-ops automatizovaná platforma, jejíž tvůrci si uvědomili všechny tyto problému již na počátku, a která prošla evolucí všech těchto potřeb v čase, a která svým designem vytváří konkurenční výhody společnosti v dnešním velmi distribuovaném prostředí. Podívejte se, jak na to jde Keboola zde.
