selección difícil
Como persona de datos, personalmente voté con ambas manos por el concepto de " datos en Taiwán " , que se originó en China. Pero el concepto, que está a la altura de las expectativas de la transformación digital, ha tropezado en el camino, no siempre sin problemas.
En opinión de Lao Peng, esto se debe en realidad al hecho de que el concepto de " plataforma intermedia de datos " es demasiado bueno y está profundamente arraigado en los corazones de las personas, y el mercado carece de estándares de medición , lo que lleva a estar lleno de monstruos y fantasmas. e incluso " plataforma intermedia falsa " .
Peng You, que ha estudiado un poco de economía, sabe que bajo este patrón de " el dinero malo expulsa al dinero bueno " , no es amigable tanto con la oferta como con la demanda. El tiempo de toma de decisiones y el riesgo del comprador han aumentado considerablemente , y la tasa de éxito del proyecto ha disminuido; la presión de costos competitivos del vendedor es enorme , y el pedido debe obtenerse aumentando el POC .
El departamento comercial necesita la plataforma intermedia de datos (u otros productos) para mejorar la competitividad, pero el departamento de TI/ datos responsable de la construcción debe evitar los enormes riesgos que conlleva la selección de " plataforma intermedia falsa " . Así que tengo que repetir PUA Party B una y otra vez : "¿ Cuál es la diferencia entre su producto y otros competidores? ¿Cuál es el uso de esta función para el negocio? ¿Qué valor puede aportarnos? "
De hecho, esto no tiene la culpa de su hipocresía. Los meseros encargados de ordenar y los cajeros del restaurante no prestan atención a qué herramientas se utilizan en la cocina, solo les importa si pueden brindar platos que satisfagan a los clientes. Cuando la cocina trasera compra cuchillos de cocina y tablas de cortar, siempre hay una sola cosa a la que prestar atención: si es fácil de usar .
Entonces , el centro de datos tiene diferentes sentimientos por los diferentes roles de la Parte A. Al departamento comercial no le importa qué productos usar o qué proyectos desarrollar, lo que le importa es si puede ayudar al departamento comercial a desarrollar una capacidad lo suficientemente sólida.
El departamento de TI/datos está preocupado por si el producto es fácil de usar y si puede hacerlos más libres de preocupaciones y ahorrando mano de obra en el proceso posterior de construcción e implementación .
En términos generales, al seleccionar productos, prestaremos atención a factores como la solidez de la empresa, las funciones del producto, las capacidades de implementación y las cotizaciones.
La tabla anterior parece muy profesional, pero cualquiera que haya hecho la selección sabe que estas dimensiones de selección convencionales no pueden permitir que el departamento de datos seleccione un buen producto que sea fácil de usar y sin preocupaciones. Porque los zapatos calzan o no, solo los pies lo saben .
La selección del modelo es algo muy difícil, porque una vez que tomas una decisión, debes asumir la responsabilidad de esta elección . Una vez que se toma la decisión equivocada, las consecuencias son muy graves. Como mínimo, el proyecto fracasa y, en el peor de los casos, son aniquilados.
Un centro de datos adecuado
¿Qué tipo de centro de datos es el más adecuado? Puede probarse los zapatos uno por uno cuando compra zapatos, pero ¿cómo puede probarlos uno por uno en el centro de datos?
Entonces, la forma general es lanzar una red amplia e invitar a los fabricantes a visitar uno por uno, primera adoración, demostración, prueba, demostración , POC , ronda tras ronda, prolongada y prolongada. Para el pedido, el fabricante hará todo lo posible, se utilizan todo tipo de conspiraciones y esquemas, y los negocios y las relaciones son múltiples.
Para ser honesto, en este caso, es probable que la decisión final supere las expectativas originales y se convierta en una " toma de decisiones integral y de múltiples funciones " . Es como comprar zapatos cuando era niña, aunque los usaba, no pedí mi permiso, y ni siquiera me quedaban en los pies , porque mi madre decía que si los compraba más grandes, los podría usar para dos años más.
Por lo tanto, al seleccionar un modelo, debemos entender lo que quiere nuestro departamento de TI/ datos . ¿Es la reputación del proveedor? ¿Es una experiencia similar en la industria? ¿Es un servicio de ventanilla única? ¿O es el resultado de tener que comprometerse con un presupuesto limitado?
El contenido anterior es el contenido que debe tenerse en cuenta al tomar decisiones integrales. No hay correcto o incorrecto, e incluso puede ser sabio y seguro. Por ejemplo:
Es bueno que el proveedor sea conocido, incluso si el proyecto falla al final, puedes decirle al jefe: esto es lo mejor del país, esta empresa no puede hacerlo, realmente es causado por una mala sincronización. /datos / condiciones del mercado .
Los proveedores tienen los mismos beneficios que la experiencia en proyectos de la industria, al menos pueden ver cómo lo hacen otros y luego hacer lo mismo y referirse a él.
Si no tenemos suficientes desarrolladores, es muy necesario elegir un equipo con fuertes capacidades de implementación, de lo contrario, es como comprar verduras, pero no puedes cocinar una mesa de platos sin un cocinero.
Desde la perspectiva de un responsable del departamento de datos, creo que elegir una plataforma de datos es lo mismo que comprar zapatos, la dimensión más importante de la selección es: la comodidad .
Entonces, solo nos queda una pregunta central para elegir una plataforma de datos: ¿ cómo sentirse cómodo? ¿Cómo hacer que el equipo se sienta cómodo?
Colaboración eficiente: la postura más cómoda para los equipos de datos
Como pescador profesional, el truco del pescador de Lao Peng es crear un mecanismo eficiente de resolución automática de problemas de datos : un equipo de datos que irrumpe en el interior del enemigo + un flujo de trabajo de datos estandarizado + herramientas flexibles y eficientes.
Eso es organización, proceso y herramientas .
La clave de esta implementación radica en la herramienta de centro de datos. Como portador de todo el trabajo de procesamiento de datos, el centro de datos debe ser muy fácil de usar, de lo contrario, no se mejorará la eficiencia, no se resolverá el problema y todo será inútil .
Por lo tanto, la capacidad más crítica del centro de datos es la " sinergia " . Un buen centro de datos debe lograr tres sinergias:
1. Colaboración entre datos y datos
2. Colaboración entre productos
3. Colaboración entre datos y negocio
Entre ellos, la colaboración de datos a datos es una capacidad básica , y OneID , el procesamiento de datos fuera de línea + en tiempo real y el modelado de datos unificado son todas categorías de colaboración de datos.
Estas capacidades son las más básicas y la mayoría de los productos del centro de datos pueden tener estas capacidades. Si ninguna de estas habilidades se puede lograr, es un buen truco para vender carne de perro.
La colaboración de producto a producto se refiere a la colaboración entre centros de datos y BI , pantallas grandes, portales de datos y otros productos . Si la colaboración en este paso no está en su lugar, traerá una gran carga de trabajo de integración del sistema e incluso hará que algunos efectos sean imposibles de lograr.
Muchos proveedores se detienen en este paso y solo se conectan con otros productos proporcionando interfaces. Esto es sinérgico, pero no lo suficientemente eficiente. Por ejemplo, para las diversas interfaces de API proporcionadas por el centro de datos , es difícil lograr una " visualización de API " y captar la invocación de servicios de datos por parte de BI de nivel superior y pantallas grandes en tiempo real.
La sinergia entre los datos y el negocio significa que los cambios en el negocio pueden retroalimentarse en los datos de manera oportuna.Del mismo modo, la optimización de datos puede empoderar al negocio de manera oportuna.
En el equipo de datos, una de las cosas más problemáticas es cómo administrar los indicadores comerciales en constante aumento y cómo desarrollar la lógica de cálculo de indicadores simultáneamente.
La mayoría de los productos separan la gestión y el cálculo de indicadores, como resultado, después de ajustar el calibre del indicador en la capa de BI , la lógica de cálculo del indicador en la plataforma de datos no cambia en consecuencia. Tú dices la tuya, yo hago la mía.
De lo contrario, se desarrollará nuevamente en BI y luego se desarrollará nuevamente en Zhongtai, lo que resultará en una construcción redundante muy seria. Esta es también la razón fundamental por la que muchos centros de datos no se han utilizado bien. El equipo de desarrollo medio y de Taiwán está agotado, y el equipo de análisis de datos todavía está agotado. No refleja en absoluto la superioridad de Zhongtai.
NetEase Shufan ha hecho un buen trabajo en este sentido, conectando directamente su BI (NetEase Youshu BI ) y su plataforma intermedia de datos ( EasyData , una plataforma de gestión y desarrollo de datos ), para un modelado y llamada unificados de indicadores comerciales. El mismo trabajo, después de que se realiza la estación intermedia, BI puede llamarla directamente. Esto también promueve la colaboración dentro del equipo de datos .
Fuera de tema: Curiosamente, la ley mágica de Conway funciona aquí nuevamente. La razón fundamental por la que el BI de Netease Shufan y China Taiwán están conectados es que estos dos productos son desarrollados por un equipo. Haga clic aquí para ver la Ley de Conway: Ley mágica de Conway : la organización determina la forma del producto .
Además, puede fortalecer la colaboración entre el equipo de datos y el equipo comercial . Hay muy pocos centros de datos que pueden hacer esto.
La situación más molesta en la negociación entre el departamento de datos y el departamento de negocios es que el negocio requiere que el departamento de datos coopere incondicionalmente sobre la base de " necesidades comerciales " . ¿Cómo podemos proporcionar un punto de partida para que el equipo de datos ayude al equipo de datos a tomar la iniciativa al comunicarse con el departamento de negocios?
Por ejemplo, esta pequeña gran herramienta: calcula automáticamente el costo y el uso de cada informe.
En esta imagen, se puede ver de manera muy intuitiva: si este informe se usa con frecuencia, es valioso para el negocio y se debe pagar el costo. Si no se usa durante mucho tiempo, el valor para el negocio no es tan obvio y la relación insumo-producto no es alta, lo que puede optimizarse.
Con este resultado, no solo podemos decirle con confianza al departamento de negocios el valor del informe para el negocio, sino también cuantificar aún más el costo del informe y proporcionar referencia de datos para que el departamento de datos cambie de un centro de costos a un centro de ganancias. .
Al igual que la "visualización de API" mencionada anteriormente, aquí la llamo " visualización del valor de la plataforma en los datos ". El diseño de esta función es tal que las personas que no han manipulado personalmente los datos no pueden plantear esta demanda en absoluto.
Dimensión de selección fácil de usar y sin preocupaciones
En resumen, creo que se pueden agregar dos dimensiones más: la capacidad despreocupada y la capacidad de colaboración . Se pueden añadir contenidos específicos según la situación real del equipo.
Por ejemplo, en la tabla anterior, también agregué un contenido que genera automáticamente el linaje de datos Un punto de función aparentemente pequeño en realidad causará una gran carga de trabajo de operación y mantenimiento en la etapa posterior.
Un amigo de Peng se quejó de un proyecto en el que se usaron dos productos en el centro de datos y BI , lo que resultó en el problema de que el linaje de datos no se podía conectar y necesitaba generarse manualmente, lo que generaba errores en los datos del informe. y era muy difícil rastrear la fuente.
De esta manera, hemos resuelto una dimensión de selección de plataforma de datos completa, que incluye:
1. Fortaleza integral de la empresa
2. Capacidad del producto
3. Implementación de capacidades de operación y mantenimiento
4. Cotización de productos
5. Capacidad sin preocupaciones
6. Capacidad de colaboración
Entre ellos , 1-4 se utilizan como referencia integral para la toma de decisiones, y 5 y 6 son los indicadores básicos para la selección final del departamento de datos . Solo los productos de datos de gama media que cumplen con estos dos indicadores pueden hacer que nuestros datos funcionen sin preocupaciones y con ahorro de mano de obra.