Fordele og ulemper ved at outsource big data engineering

Fordele og ulemper ved at outsource big data engineering

Stor data er overalt. Det berører alle brancher og virksomheder. Og da virksomheder kun fortsætter med at samle mere data, er der en stigende efterspørgsel efter dygtige stor data-ingeniører, der kan håndtere og analysere denne information.

Men ikke alle virksomheder er i stand til at opbygge et internt stor data-team. Mellem processen med at ansætte til et internt ingeniørteam og implementering af dine nye medarbejdere er der dusinvis af faktorer at overveje. Desuden kan opbygning af et nyt team være dyrt, og ikke mindst utrolig tidskrævende. Derfor vender mange virksomheder sig mod outsourcing for at skalere deres stor data-ingredienskapaciteter.

For at hjælpe dig med at beslutte, om outsourcing af dine stor data-kapaciteter er det rigtige for din virksomhed, lad os udforske realiteterne i stor data-outsourcing mere dybt. I denne artikel vil vi se på fordele og ulemper ved at outsource datalogi og hvordan du kan kickstarte team-opbygningsprocessen for din virksomhed.

6 Eksempler på Big Data-projekter

Så hvilken slags arbejde falder ind under kategorien ‘big data-projekter’? Big data refererer typisk til datasæt, der er for komplicerede til traditionelle behandlingsværktøjer. I stedet skal virksomheder ansætte big data-ingeniører, der specialiserer sig i at skabe, teste og vedligeholde de komplekse behandlingssystemer, der gør det muligt for virksomheder at administrere store datasæt.

For at sætte dette i kontekst, lad os hurtigt se på seks almindelige eksempler på stor data-projekter, som virksomheder som din måske arbejder på:

  • Udvikling af predictive analytics-modeller Forudsige kundeadfærd og markeds tendenser gennem databehandling.
  • Opbygning af data visualiseringsværktøjer Disse værktøjer tillader medarbejdere at fortolke komplekse datasæt mere let.
  • Skabelse af brugerdefinerede machine learning-algoritmer Automatisering af forretningsprocesser ved hjælp af avancerede maskinlæringsalgoritmer.
  • Implementering af data governance-politikker Sikring af nøjagtighed og overholdelse af databehandlingspolitikker.
  • Opbygning af data warehouses Lagring og administration af store datasæt, herunder strukturerede og ustrukturerede data.
  • Løsning af forretningsproblemer gennem data mining Identifikation af mønstre og indsigter gennem analyse af store datamængder.

Hvorfor outsource big data-projekter?

On the surface, it seems ideal to keep all your business functions in-house. However, this isn’t always an option, especially for companies that are scaling quickly, have a limited budget for team building, or lack the expertise to manage engineering projects. These are just some reasons a business may outsource its big data projects.

By outsourcing its big data projects, a company can gain access to the specialised skills and expertise they need without having to spend large amounts of time and money building an in-house team. Building an in-house team from scratch is a lengthy and complex process which requires businesses to consider how this new business function will integrate with its infrastructure, processes and culture. Outsourced teams, on the other hand, offer businesses the flexibility to scale their data projects up or down as needed.

The Pros and Cons of Outsourcing Data Management

Ikke sikker på, om outsourcing er det rigtige for din virksomhed? Lad os udforske fordelene og ulemperne ved at outsource dine store data-projekter.

5 fordele ved outsourcing af big data-projekter

  • Omkostningsbesparelser: Der er betydelige omkostningsbesparelser forbundet med outsourcing. At opbygge et internt team kan være dyrt, da du skal betale
  • Adgang til specialiserede færdigheder: Outsourcingbureauer har typisk adgang til en meget bredere talentliste – mange af dem de selv har vurderet uafhængigt – der er placeret rundt om i verden. Dette giver dig direkte adgang til talentfulde personer, som du måske ikke har kunnet ansætte internt. Dette gælder især for offshore-partnere; du kan få adgang til talentfulde specialister placeret i udlandet til en konkurrencedygtig sats.
  • Fleksibilitet: Outsourcing giver virksomheder mulighed for at skalere deres data-projekter op eller ned efter behov uden at forpligte sig til at ansætte eller afskedige medarbejdere.
  • Hurtigere time-to-market: Outsource-team er designet til at være agile og fleksible og hjælper dig med at få arbejdet udført hurtigere. Det betyder at få dine data-projekter på markedet på måneder i stedet for år.
  • Reduceret risiko: Ved at vælge en outsourcingpartner, der er velbevandret inden for datastyring og sikkerhed, kan du reducere risikoen forbundet med store data-projekter.

5 udfordringer ved outsourcing af big data-projekter (og hvordan man overvinder dem)

  • Kommunikationsbarrierer: Kommunikation kan være en udfordring ved outsourcing, især hvis der er sprog- eller kulturbarrer. For at overvinde dette er det vigtigt at etablere klare kommunikationskanaler og fastlægge forventninger på forhånd.
  • Kvalitetsbekymringer: Kvalitetskontrol kan være mere udfordrende ved outsourcing, da der kan være forskellige kvalitetsstandarder eller forventninger mellem virksomheden og leverandøren. For at imødegå dette er det vigtigt at etablere klare kvalitetskontrolprocesser og standarder.
  • Data sikkerhedsrisici: Når information deles uden for din virksomhed, øges risikoen for dataindsamlinger eller andre sikkerhedsrisici. Heldigvis kan du mindske disse risici ved at vælge en betroet outsourcingpartner og sikre, at du etablerer klare politikker og procedurer for datasikkerhed, som dit team vil følge.
  • Begrænset kontrol: Outsourcing kan begrænse mængden af kontrol, en virksomhed har over projektet, især hvis leverandøren er på en anden placering eller tidszone. For at imødegå dette er det vigtigt at fastlægge klare projektmål og forventninger på forhånd.
  • Afhængighed af tredjepartsleverandører: Når du outsourcer enhver del af dit arbejde, hvad enten det er dine HR-færdigheder eller big data engineering, gør du din virksomhed mere afhængig af tredjepartsleverandører. Hvis leverandøren oplever nedetid eller et andet problem, kan det påvirke din virksomheds drift. Sørg for at etablere backup-planer og nødforanstaltninger i tilfælde af, at det værste scenarie indtræffer.

Sådan outsourcer du dine dataingeniørprojekter

Har du afvejet fordele og ulemper og fundet ud af, at outsourcing af datastyringsprojekter er den rigtige mulighed for din virksomhed? Lad os se på de vigtigste skridt at tage, når vi nærmer os outsourcing:

  • Trin 1: Definér dine projektmål og krav. At fastlægge, hvad du ønsker at opnå, og eventuelle specifikke krav, inden du undersøger outsourcingmuligheder, vil hjælpe dig med at finde den perfekte partner hurtigere.
  • Trin 2: Vælg den rette outsourcingpartner. Forskning omhyggeligt potentielle outsourcingpartnere og vælg en med erfaring inden for din branche, ekspertise inden for big data engineering og en dokumenteret succesrækkevidde. Hos WeAssemble er vi eksperter i offshoring og kan opbygge et dedikeret team af eksperter inden for dataengineering for dig.
  • Trin 3: Udvikl en detaljeret projektplan. Arbejd sammen med din outsourcingpartner om at udvikle en detaljeret projektplan, herunder tidsplaner, milepæle, leverancer og forventninger til kommunikation og rapportering. Hvis du vælger en offshoringpartner, vil du også gennemgå de jobroller, du skal rekruttere til, og hvilke teknologier du ønsker, at dit team skal arbejde med.
  • Trin 4: Opbyg dit team. Dette er den spændende del! Baseret på de krav og jobroller, du har fastlagt i de sidste par trin, vil din offshoringpartner finde de bedste talenter til at arbejde i dit team.
  • Trin 5: Etablér klare kommunikationskanaler. Opsæt regelmæssige kommunikationskanaler med din outsourcingpartner og det nye team af big data-ingeniører for at sikre, at du holdes informeret om projektets fremskridt og eventuelle problemer.
  • Trin 6: Overvåg fremskridt og kvalitet. Overvåg regelmæssigt projektets fremskridt og kvalitet for at sikre, at dit nye team leverer arbejdet i den krævede standard.
  • Trin 7: Vokse og skalere. Forsæt med at pleje dit professionelle forhold til din outsourcingpartner og gør dig klar til at opnå projektets succes. Dit team vil vokse over tid, hvilket giver dig mulighed for at påtage dig mere komplekse projekter og udvide afdelingens evner.

Endelige tanker om outsourcing af datavidenskab

Outsourcing af big data-projekter kan give betydelige fordele, herunder adgang til specialiseret ekspertise, omkostningsbesparelser og øget effektivitet. Med WeAssembles support kan du maksimere værdien af ​​dine big data-projekter ved at bygge et dedikeret offshore-team og udnytte mulighederne for outsourcing til at nå dine forretningsmål.

FAQs

FAQs

Hvad er dataoutsourcing?
Dataoutsourcing er, når en virksomhed hyrer en tredjepart, såsom et bureau eller freelancer, til at håndtere datarelaterede opgaver på dens
Hvad er fordele og ulemper ved at outsource big data engineering-projekter?
Fordelene ved at outsource big data-projekter omfatter skalerbarhed, fleksibilitet, reduceret risiko og adgang til ekspertise. Ulemperne omfatter mangel på direkte kontrol og kommunikationsbarrierer.
Kan datavidenskabsjob outsources?
Ja, datavidenskabsjob kan outsources. Opgaver som datarensning, dataanalyse og udvikling af maskinlæringsmodeller kan outsources til tredjeparter med specialiseret ekspertise.
Hvilke virksomheder outsourcer big data-projekter?
Enhver virksomhed, der håndterer store datasæt, kan outsource big data-projekter, selvom det er mest almindeligt i finans-, sundheds-, e-handels-, telekommunikations- og transportindustrien.
FAQs

SENESTE ARTIKLER

Vi sammensætter, du opskalerer

Vi samler dit offshore arbejdshold, administration, menneskelige ressourcer og giver dig en dedikeret europæisk kontaktperson så du kan fokusere på det du er bedst til – at vokse!

WeAssemble er her for at hjælpe dig

Lad os samle dit offshore udviklingshold. Har du spørgsmål til vores processer? Klar til at skalere dit hold? Udfyld formularen – så vil vores hold kontakte dig indenfor 24 arbejdstimer.