数据工程团队的长期战略规划与协作

主要观点

Lior Barak 和 Gaëlle Seret 在数据工程和人工智能成功方面提出了战略性的见解。Barak 强调数据工程团队应摆脱被动反应模式，采用长期、业务驱动的战略规划。Seret 则强调了“数据即产品”的方法，并强调了跨团队协作和共享愿景的重要性。

关键信息与细节

Lior Barak 的观点

1. 数据工程团队的现状：

   • 数据工程团队通常被视为组织数据战略中的“事后补充”，成本高昂且缺乏长期投资回报。
   • 团队往往专注于即时优先级，忽视了数据对组织长期发展的影响。

2. 数据愿景板：

   • Barak 提出了“数据生态系统愿景板”作为战略规划工具，旨在确保团队与业务及其他利益相关者保持一致。
   • 建议制定为期三年的数据工程战略，通过跨利益相关者的协作实现目标。

3. 战略规划的层次：

   • 现状层：当前数据使用情况、痛点、伦理问题、成本和收入潜力。
   • 未来层：基于宏观目标、所需资源和能力，通过明确的里程碑逐步实现。
   • 成功指标：基于投资回报率、收入期望、成本目标以及数据的影响和利用率。

4. 成功的关键：

   • 通过明确成功指标，评估项目影响，确保聚焦于真正重要的事项。

Gaëlle Seret 的观点

1. 数据即产品的方法：

   • 内部团队（包括数据分析和人工智能团队）被视为客户，强调“服务型领导”的角色。
   • 与业务专家、数据生产者、数据消费者和“数据质量捍卫者”频繁合作。

2. 共享愿景与分类：

   • 与利益相关者共同定义“核心愿景”，明确目标并统一各团队的指标和领域语言。
   • 通过选择易于实施的产品领域，逐步构建和优化共享分类法。

3. 数据产品经理的角色：

   • 强调深入领域知识、可用性、发现、操作稳定性、旧系统退役和可观察性。
   • 强调构建长期能力，认为“强大的核心数据产品基础推动分析和人工智能能力。”

总结

Barak 和 Seret 共同倡导数据工程团队从被动反应转向主动、长期、业务驱动的战略规划。Barak 通过数据愿景板提供了一种系统化的规划工具，而 Seret 则强调了协作、共享愿景和数据产品管理的重要性。两者的观点均强调了明确成功指标、跨团队协作以及长期能力建设的关键作用。