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データ メッシュ導入の落とし穴を回避する@liorb
1,493 測定値
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データ メッシュ導入の落とし穴を回避する

Lior Barak6m2024/02/20
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長すぎる; 読むには

おいしい料理を共同で作るシェフのように、データ チームがデータを所有して共有しているところを想像してみてください。素晴らしく聞こえますが、注意してください。明確な所有権、トレーニング、ガバナンスがなければ、データ キッチンはキッチンの悪夢と化します。この記事では、主要な課題をガイドし、ミシュランの星を獲得したデータの旅に向けて課題を解決するのに役立ちます。
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あなたは、エキサイティングかつ挑戦的なデータ メッシュ アプローチの実装を任されたデータ リーダーですか?データリーダーとして、私たちは従来の一元的なデータ管理の限界を認識しています。意思決定の遅れ、情報のサイロ化、機敏性の制限により、データを効果的に活用する能力が妨げられています。データ メッシュの登場:分散型所有権とコラボレーションへの有望なパラダイム シフト。対象分野の専門家がデータを所有および管理できるようになり、より深い責任と迅速な洞察が促進されることを想像してみてください。ただし、この理想的なバランスを達成するには、慎重な計画と実行が必要です。


この記事では、データ メッシュの導入中に私が遭遇した一般的な障害について詳しく説明し、それらを克服するための知識を提供します。最終的には、導入を成功させる準備が整い、チームがデータの可能性を最大限に引き出し、組織全体に革新的な洞察を提供できるようになります。


Zhamak Dehghani氏自身も、「データ メッシュの最大の課題は、明確な所有権の境界を定義することです。それは、全員にアクセスを許可するだけでなく、データに対する説明責任と責任を確実にすることです。そうでないと、真実のバージョンが混乱して矛盾することになります。」と述べています。

キッチンにはルールがあり、シェフがラインを通過するときに後ろで叫ぶのには理由があります


ゴードン・ラムゼイがレストランに押し入り、高級キッチンのプレッシャーを一度も経験したことのない燃え尽きた短期注文の料理人チームからミシュランの星を獲得することを期待しているところを想像してみてください。これは、多くの組織が適切なサポートなしでデータ メッシュに真っ先に飛び込むと、大惨事が発生する混沌としたレシピです。


ゴードン・ラムゼイ 料理 GIF


チームに権限を与える代わりに、データの無秩序を解き放ちます。訓練を受けていない料理人を5つ星のキッチンに放り込み、それぞれが限られたスキルでランダムな食材を投入するところを想像してみてください。混乱が勃発し、品質は急落し、ビジネスは破綻してしまいます。これはまさに、組織がデータ メッシュを実装する前に強力な学習プログラムとデータ戦略を欠いている場合に起こることです。


適切な訓練を受けていなければ、才能のある料理人でもプレッシャーに怯えてしまいます。同様に、適切なスキルや知識なしにチームがデータの所有権と分散型の意思決定を行うことを期待すると、混乱や矛盾が生じ、最終的にはデータ主導型の消化不良につながります。昨日はフロントエンド機能に取り組んでいましたが、今日は突然、発生したイベントに基づいてデータ製品を構築する必要があります。


堅牢なデータ戦略はレストランのメニューとして機能し、目標、役割、期待を明確に概説します。組織はデータ リテラシー プログラムに投資し、分散型キッチンで成功するためのスキルと知識をチームに提供する必要があります。


データ メッシュは、データ ソースを配布するだけではありません。それは、コラボレーションと卓越性の文化を育むことです。適切なトレーニングと明確なビジョンがなければ、データの旅はミシュランの星を獲得した成功物語というよりも、キッチンの悪夢のようなエピソードになってしまう可能性があります。


明確な所有権と測定:

境界や期待を定義せずに、単に「データを引き渡す」ことはしないでください。単なるコンポーネントではなく、ガイドラインを提供するものであると考えてください。明確な所有権、役割、成功指標を確立して、ばらばらの取り組みを回避し、全員が同じデータを確実に調理できるようにします。


多くのリーダーは、データ メッシュを、適切なサポートなしに単にデータの所有権を個々のチームに引き渡すものであると誤解しています。経営陣はそれを中心に枠組みを構築する必要があります。いいえ、私は今、CDO (最高データ責任者) の雇用を求めているわけではありません。これは、責任を自分たちから外そうとする上級管理職の悪い行動だと思います。私は、組織が使用するデータの真のソースが何かを決定するために経営陣が参加することを期待しています。組織の目標は何で、それがなぜ正しい方向に進むのか、なぜそうでないのかをどのように評価し、人々と共有するのか。次に、データの真のソースを 1 つ特定します。私は経営陣がデータ レイクを使用するかどうか、またはデータ ツール A または B を使用するかどうかの決定に対処することを期待していません。期待されているのは、成功を測定する方法を明確にすることです。

経営陣が取り組むべきこと リオール・バラク氏



経営陣がそうすることを避ければ、それは災いを招くことになるだろう。各チームが、統一された好みや測定を持たずに、独自の要素と理解を使用して独自のデータを準備しているところを想像してください。経営者は、望ましい「フレーバー」(ビジネス目標)を定義し、成功を監視するための KPI を確立し、データの混乱や「FOMO 主導の」指標によって全体像が曇ることを防ぐ必要があります。


  • 「データ メッシュは、データ品質の問題に対する特効薬ではありません。不正なデータが入力されると、たとえ分散所有権であっても、依然として不正なデータが出てくることになります。データ ガバナンスと品質基準は依然として重要です。」 -ヒラリー・メイソン、データサイエンティスト、著者


トレーニングによるエンパワーメント

訓練を受けていない料理人を野放しにすると、大惨事につながります。データ リテラシー プログラムに投資し、分散型キッチンで成功するためのスキルをチームに備えさせます。ゴードン ラムゼイがチームを訓練していることを忘れないでください。この重要なステップをスキップしないでください。


彼らが使用する必要があるツールを理解していることを確認してください。数か月前のあるプロダクト オーナーとのメンタリング セッションで、データ プロダクトとは何かを理解するように求められたことを覚えています。彼はフロントエンド チームの一員で、ある日マネージャーが彼にこう言いました。今では彼は自分のイベントのデータ製品を所有しています。哀れな PM は途方に暮れていて、何をする必要があるのかさえわかりませんでした。ユーザーを引きつけてコンバージョンを増やすという点では、彼は素晴らしい PM でしたが、彼が理解していること彼が起こしたイベントからデータ製品を作成する際に。多くの場合、組織は明確なデータ戦略を持たずにデータ メッシュに飛び込むことがよくあります。たとえば、提供する料理がわからないままレストランを始めるなどです。定義されたデータ戦略はメニューとして機能し、主要なデータ ソースを特定し、全員を共通の目標に向けて調整します。


標準化されたツールや教育を与えずに、フロントエンド エンジニアを派遣してデータ レイクにデータを送信するために使用できるツールを調査させ、その後、そこからテーブルを構築することも期待しても、うまく機能せず、多くの労力を費やすことになります。データ品質の問題。


「最大のハードルはテクノロジーではなく、組織の文化を変えることです。集中型のトップダウンのアプローチから分散型のセルフサービスのアプローチに移行するには、抵抗を受ける可能性がある大幅な考え方の転換が必要です。」 -エイドリアン・コリアー氏、The Information Lab 共同創設者


データガバナンスが秘訣

データ ガバナンスの重要性を過小評価しないでください。それは、全員が適切な食材を使用し、一貫した品質で料理することを保証する、明確なメニューがあるようなものです。明確なガイドラインと標準を確立することで、データのサイロ化と混乱を回避します。


スキーマ検証方法を含むデータ契約を採用していない組織は、ゴミデータを抱えることになります。非常にシンプルですが、最も重要な部分は、アナリストのリクエストからデータへの流れをデータエコシステム内に作成するツールを構築できるチームを持つことです。データプロデューサーからアナリストおよびデータコンシューマーまで、データ内で作成された変更までを対象としています。


データ ガバナンスを設定することが、キッチンでこの注文を作成するための鍵となります。誰もが別のプロバイダーにカレー粉を注文すると、味が変わるわけではありません。

ツールを活用する

Excel シートは素晴らしいスパイスです。ツールの俗物化ではなく、データ文化とコラボレーションを強化することに焦点を当ててください。データ メッシュとは、ツールに関係なく、チームが自分たちの意見を主張し、効果的に貢献することを目的としているということを忘れないでください。以前、Netflix について読んだとき、「Netflix はクレイジーなのか?」と言ったのを覚えています。 Tableau、MicroStrategy、PowerBI を使用しているのはなぜですか。組織に適したツールを決定できないためでしょうか?そうですね、私はデータ メッシュについて何も知らなかったので、おそらくこれが理由です。


エクセルシート?汗かいていない!データメッシュの「Mise en Place」を採用する

レガシー システム、限られたツール、データ品質の問題は、キッチンの悪夢のように感じるかもしれません。しかし、データシェフ、恐れることはありません。道具の俗物を忘れてください。チームが Excel シートを使用しているか、Tableau を使用しているかに関係なく、Data Mesh はデータ文化を強化し、チームの意見を組織と一致させることを目的としています。おそらく CRM チームはコンバージョン率よりもコンテンツの品質に執着しているのでしょう。それが実際に動作しているデータ メッシュです。チームは自己評価を行うことができますが、会社がパフォーマンスを異なる方法で評価する可能性があることを理解した上で行ってください。


これは、調理前に材料を準備することを意味するフランス料理用語の「ミズ アン プレイス」のようなものだと考えてください。強力なデータ戦略では、要素 (データ ソース、ガバナンス) が定められ、全員が同じ言語を話し、効果的に貢献できるようになります。

他のキッチンから学ぶ

同様の組織が直面する共通の障害を理解することが役に立ちます。シェフたちが「キッチン火災」の話を共有し、お互いの失敗から学んでいる様子を想像してみてください。これらの課題と潜在的な解決策を強調することで、他の人が同様の落とし穴を回避できるようにすることができます。


データ メッシュは、キッチンのドアをただ開けるだけではありません。それは、うまく調整された料理のアンサンブルを作り出すことです。他の人の「キッチンの火事」の話から学び、役立つツールやリソースを採用し、そして最も重要なこととして、オープンな心と協力的な精神を持ってデータ メッシュにアプローチします。味気のないものを捨て、スパイスを取り入れて、誰もが味覚をそそるデータ主導の傑作を準備しましょう。