paint-brush
Tránh những cạm bẫy của việc áp dụng lưới dữ liệutừ tác giả@liorb
1,471 lượt đọc
1,471 lượt đọc

Tránh những cạm bẫy của việc áp dụng lưới dữ liệu

từ tác giả Lior Barak6m2024/02/20
Read on Terminal Reader

dài quá đọc không nổi

Hãy tưởng tượng các nhóm dữ liệu sở hữu và chia sẻ dữ liệu giống như các đầu bếp cộng tác để tạo ra một món ăn ngon. Âm thanh tuyệt vời, nhưng hãy cẩn thận! Nếu không có quyền sở hữu, đào tạo và quản trị rõ ràng, nhà bếp dữ liệu của bạn sẽ biến thành Cơn ác mộng nhà bếp. Bài viết này hướng dẫn bạn vượt qua những thách thức chính và giúp bạn điều hướng chúng trong hành trình dữ liệu được gắn sao Michelin!
featured image - Tránh những cạm bẫy của việc áp dụng lưới dữ liệu
Lior Barak HackerNoon profile picture
0-item
1-item
2-item

Bạn có phải là nhà lãnh đạo dữ liệu được giao nhiệm vụ triển khai phương pháp tiếp cận Data Mesh thú vị nhưng đầy thách thức không? Với tư cách là người dẫn đầu về dữ liệu, chúng tôi nhận ra những hạn chế của việc quản lý dữ liệu tập trung, truyền thống. Việc ra quyết định chậm chạp, thông tin bị che giấu và tính linh hoạt hạn chế cản trở khả năng tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả của chúng tôi. Nhập lưới dữ liệu: một sự thay đổi mô hình đầy hứa hẹn hướng tới quyền sở hữu và cộng tác phi tập trung . Hãy tưởng tượng việc trao quyền cho các chuyên gia về chủ đề sở hữu và quản lý dữ liệu của họ, nâng cao trách nhiệm sâu sắc hơn và hiểu biết nhanh hơn. Tuy nhiên, để đạt được sự cân bằng lý tưởng này đòi hỏi phải lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận.


Bài viết này đi sâu vào những trở ngại phổ biến mà tôi gặp phải trong hành trình Data Mesh của bạn, trang bị cho bạn kiến thức để vượt qua chúng. Cuối cùng, bạn sẽ được chuẩn bị tốt để bắt tay vào triển khai thành công, trao quyền cho nhóm của bạn để khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết mang tính biến đổi cho toàn bộ tổ chức của bạn.


Bản thân Zhamak Dehghani cho biết "Thách thức lớn nhất với Data Mesh là xác định ranh giới quyền sở hữu rõ ràng . Nó không chỉ là cấp cho mọi người quyền truy cập mà còn đảm bảo trách nhiệm giải trình và trách nhiệm đối với dữ liệu. Nếu không, bạn sẽ tạo ra những phiên bản sự thật nhầm lẫn và mâu thuẫn."

Nhà bếp có nội quy, có lý do mà đầu bếp phải hét lên sau lưng khi họ vượt qua hàng


Hãy tưởng tượng Gordon Ramsay xông vào một nhà hàng, chờ đợi sự hành quyết được gắn sao Michelin từ một nhóm đầu bếp phục vụ món ăn nhanh, những người chưa bao giờ thấy áp lực của một nhà bếp cao cấp. Đó là công thức hỗn loạn dẫn đến thảm họa mà nhiều tổ chức bày ra khi lao đầu vào Data Mesh mà không có sự hỗ trợ thích hợp.


Gordon Ramsay Nấu ăn GIF


Thay vì trao quyền cho các nhóm, họ giải phóng tình trạng hỗn loạn dữ liệu. Hãy tưởng tượng ném những đầu bếp chưa qua đào tạo vào một căn bếp năm sao, mỗi người ném vào những nguyên liệu ngẫu nhiên với kỹ năng hạn chế của họ. Sự hỗn loạn bùng phát, chất lượng giảm sút và công việc kinh doanh trở nên khó khăn. Đây chính xác là những gì sẽ xảy ra khi các tổ chức thiếu một chương trình học tập và chiến lược dữ liệu mạnh mẽ trước khi triển khai Lưới dữ liệu.


Nếu không được đào tạo bài bản, ngay cả những đầu bếp tài năng cũng sẽ chùn bước trước áp lực. Tương tự, việc mong đợi các nhóm điều hướng quyền sở hữu dữ liệu và ra quyết định phi tập trung mà không có kỹ năng và kiến thức phù hợp sẽ dẫn đến nhầm lẫn, không nhất quán và cuối cùng là khó tiêu do dữ liệu. Hôm qua họ đã làm việc trên các tính năng giao diện người dùng và đột nhiên hôm nay họ cần xây dựng các sản phẩm dữ liệu dựa trên các sự kiện mà họ kích hoạt.


Chiến lược dữ liệu mạnh mẽ đóng vai trò như thực đơn của nhà hàng, nêu rõ các mục tiêu, vai trò và kỳ vọng. Các tổ chức cần đầu tư vào các chương trình hiểu biết về dữ liệu, trang bị cho các nhóm kỹ năng và kiến thức để phát triển mạnh mẽ trong nhà bếp phi tập trung.


Data Mesh không chỉ cung cấp các nguồn dữ liệu; đó là về việc thúc đẩy văn hóa hợp tác và xuất sắc. Nếu không được đào tạo phù hợp và có tầm nhìn rõ ràng, hành trình dữ liệu của bạn có thể sẽ giống một tập phim Cơn ác mộng trong bếp hơn là một câu chuyện thành công được gắn sao Michelin.


Quyền sở hữu và đo lường rõ ràng:

Đừng chỉ “bàn giao dữ liệu” mà không xác định ranh giới và kỳ vọng. Hãy coi nó như việc cung cấp các hướng dẫn chứ không chỉ là các thành phần. Thiết lập quyền sở hữu, vai trò và số liệu thành công rõ ràng để tránh các sáng kiến rời rạc và đảm bảo mọi người xử lý cùng một dữ liệu.


Nhiều nhà lãnh đạo hiểu sai về Data Mesh chỉ đơn giản là chuyển giao quyền sở hữu dữ liệu cho từng nhóm mà không có sự hỗ trợ thích hợp. Đội ngũ điều hành cần xây dựng khuôn khổ xung quanh nó và không, hiện tại tôi không kêu gọi mọi người thuê CDO (Giám đốc dữ liệu) mà tôi cho rằng đó là một hành vi xấu của các nhà quản lý cấp cao, những người cố gắng loại bỏ trách nhiệm khỏi chính họ. Tôi mong đợi đội ngũ điều hành sẽ tham gia quyết định nguồn dữ liệu thực sự mà tổ chức sử dụng là gì. Mục tiêu của tổ chức là gì và làm thế nào để đánh giá tại sao nó đi đúng hướng hay không và chia sẻ nó với mọi người? Sau đó, xác định nguồn dữ liệu thực sự của bạn, tôi không mong đợi nhóm điều hành sẽ giải quyết quyết định của Data Lake hay không, hoặc sử dụng công cụ dữ liệu A hoặc B, kỳ vọng là tạo ra sự rõ ràng về cách đo lường thành công

Nhóm điều hành cần làm gì bởi Lior Barak



Nếu đội ngũ điều hành tránh làm như vậy thì nó sẽ trở thành công thức dẫn đến thảm họa. Hãy tưởng tượng mỗi nhóm chuẩn bị dữ liệu của riêng mình bằng cách sử dụng các yếu tố và sự hiểu biết của họ mà không có sở thích hoặc thước đo thống nhất. Các nhà điều hành cần xác định "hương vị" (mục tiêu kinh doanh) mong muốn và thiết lập KPI để theo dõi thành công, ngăn chặn sự nhầm lẫn dữ liệu và các chỉ số "do FOMO điều khiển" làm mờ bức tranh.


  • "Data Mesh không phải là giải pháp bạc cho các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Nếu bạn có dữ liệu xấu được đưa vào, bạn vẫn sẽ có dữ liệu xấu xuất hiện, ngay cả với quyền sở hữu phi tập trung. Quản trị dữ liệu và tiêu chuẩn chất lượng vẫn rất quan trọng." - Hilary Mason, Nhà khoa học dữ liệu và tác giả


Trao quyền thông qua đào tạo

Việc thả những đầu bếp chưa qua đào tạo sẽ dẫn đến thảm họa. Đầu tư vào các chương trình kiến thức dữ liệu, trang bị cho các nhóm kỹ năng để phát triển trong nhà bếp phi tập trung. Hãy nhớ rằng Gordon Ramsay huấn luyện đội của mình – đừng bỏ qua bước quan trọng này!


Hãy đảm bảo rằng họ hiểu công cụ họ cần sử dụng, tôi nhớ một buổi cố vấn cách đây vài tháng với một chủ sở hữu sản phẩm, người đã yêu cầu hiểu sản phẩm dữ liệu là gì, anh ấy là thành viên của nhóm front-end và một ngày nọ, người quản lý của anh ấy đã nói với anh ấy rằng kể từ bây giờ anh ấy sở hữu các sản phẩm dữ liệu về các sự kiện của mình, vị PM tội nghiệp đã quá lạc lối và thậm chí không biết cần phải làm gì, anh ấy là một PM tuyệt vời khi thu hút và tăng cường chuyển đổi người dùng của mình, nhưng những gì anh ấy hiểu trong việc tạo ra các sản phẩm dữ liệu từ các sự kiện mà anh ấy đang thực hiện. Các tổ chức thường nhảy vào Data Mesh mà không có chiến lược dữ liệu rõ ràng, giống như việc mở một nhà hàng mà không biết nên phục vụ những món ăn nào. Chiến lược dữ liệu được xác định đóng vai trò như một menu, xác định các nguồn dữ liệu chính và điều chỉnh mọi người hướng tới các mục tiêu chung.


Việc cử các kỹ sư giao diện người dùng của bạn đi khám phá những công cụ họ có thể sử dụng để gửi dữ liệu vào hồ dữ liệu và sau đó cũng mong đợi họ xây dựng các bảng từ đó mà không cung cấp cho họ các công cụ và kiến thức được tiêu chuẩn hóa, sẽ không hoạt động tốt và bạn sẽ kéo theo nhiều thứ. vấn đề về chất lượng dữ liệu.


“Rào cản lớn nhất không phải là công nghệ mà là sự thay đổi văn hóa của tổ chức . Việc chuyển từ cách tiếp cận tập trung, từ trên xuống sang cách tiếp cận phi tập trung, tự phục vụ đòi hỏi một sự thay đổi tư duy đáng kể và có thể vấp phải sự phản đối." - Adrian Colyer, Đồng sáng lập của The Information Lab


Quản trị dữ liệu là nước sốt bí mật

Đừng đánh giá thấp tầm quan trọng của quản trị dữ liệu. Nó giống như có một thực đơn xác định, đảm bảo mọi người sử dụng đúng nguyên liệu và nấu với chất lượng ổn định. Tránh tình trạng lưu trữ dữ liệu và nhầm lẫn bằng cách thiết lập các hướng dẫn và tiêu chuẩn rõ ràng.


Các tổ chức chưa áp dụng hợp đồng dữ liệu bao gồm phương pháp xác thực lược đồ sẽ gặp phải tình trạng dữ liệu rác, rất đơn giản, quan trọng nhất là phải có một nhóm có thể xây dựng các công cụ để tạo luồng trong hệ sinh thái dữ liệu, từ yêu cầu của nhà phân tích đến dữ liệu nhà sản xuất và những thay đổi được tạo ra trong dữ liệu từ nhà sản xuất dữ liệu đến nhà phân tích và người tiêu dùng dữ liệu.


Thiết lập quản trị dữ liệu là chìa khóa để tạo ra trật tự này trong nhà bếp, không phải bây giờ mọi người đều đặt mua bột cà ri từ một nhà cung cấp khác và khi đó hương vị sẽ khác

Nắm lấy công cụ của bạn

Bảng Excel là gia vị tuyệt vời! Tập trung vào việc trao quyền cho văn hóa dữ liệu và sự cộng tác của bạn chứ không phải việc hợm hĩnh công cụ. Hãy nhớ rằng, Data Mesh nghĩa là các nhóm sở hữu tiếng nói của mình và đóng góp hiệu quả, bất kể công cụ của họ là gì. Tôi nhớ trước đây tôi đã đọc về Netflix và tôi nói họ điên à? Tại sao họ có Tableau, MicroStrategy và PowerBI, có phải vì họ không thể quyết định một công cụ cho tổ chức? Chà, tôi không biết gì về lưới dữ liệu và rất có thể đây là lý do.


Bảng tính Excel? Nhạt toẹt! Nắm bắt "Mise en Place" của Data Mesh

Các hệ thống cũ, công cụ hạn chế và những trở ngại về chất lượng dữ liệu có thể giống như cơn ác mộng trong bếp. Nhưng đừng sợ, đầu bếp dữ liệu! Hãy quên đi thói hợm hĩnh công cụ. Cho dù nhóm của bạn sử dụng trang tính Excel hay Tableau, Data Mesh sẽ giúp nâng cao văn hóa dữ liệu của họ và điều chỉnh tiếng nói của họ với tổ chức. Có thể nhóm CRM bị ám ảnh bởi chất lượng nội dung hơn là tỷ lệ chuyển đổi. Đó là Data Mesh đang hoạt động! Các nhóm có thể tự đánh giá nhưng hiểu rằng công ty có thể đánh giá hiệu suất một cách khác nhau.


Hãy nghĩ về nó giống như "mise en place" , thuật ngữ ẩm thực Pháp để chỉ việc chuẩn bị nguyên liệu trước khi nấu. Chiến lược dữ liệu mạnh mẽ sẽ đưa ra các thành phần (nguồn dữ liệu, quản trị), đảm bảo mọi người nói cùng một ngôn ngữ và đóng góp hiệu quả.

Học hỏi từ những căn bếp khác

Hiểu được những rào cản chung mà các tổ chức tương tự phải đối mặt sẽ giúp ích. Hãy tưởng tượng các đầu bếp chia sẻ câu chuyện “lửa bếp” và học hỏi từ những sai lầm của nhau. Bằng cách nêu bật những thách thức và giải pháp tiềm năng này, chúng ta có thể trang bị cho những người khác để tránh những cạm bẫy tương tự.


Data Mesh không chỉ là việc mở cửa bếp; đó là về việc tạo ra một quần thể ẩm thực được phối hợp nhịp nhàng. Học hỏi từ những câu chuyện “cháy bếp” của người khác, áp dụng các công cụ và tài nguyên hữu ích và quan trọng nhất là tiếp cận Data Mesh với tinh thần cởi mở và tinh thần hợp tác. Vì vậy, hãy loại bỏ sự nhạt nhẽo, tận dụng gia vị và chuẩn bị một kiệt tác dựa trên dữ liệu để kích thích vị giác của mọi người!