大数据时代 一种创新型的大数据管理组织_光环大数据培训
6页1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/大数据时代大数据时代 一种创新型的大数据管理组织一种创新型的大数据管理组织_光环大数据培训光环大数据培训有人问我,随着大数据,人工智能的到来,新的数据管理团队应该如何组成的?比如岗位职责、配置及人员数量等等,这个问题不好回答,因为不同企业的实际情况不同,这里给出笔者的一些思考,希望于你有益。中国移动很早就提到 IT 要成为业务的使能者,由此可以套用到大数据,对于大 数据来讲,早期的使能者是大数据平台,随着业务的深入,大数据的支撑就要 逐步过渡到软硬兼顾,这个时候,数据管理能力就变得举足轻重,其对上要支 撑好业务,对下要承接好平台,将是未来大数据运营的发动机。但大数据时代的数据管理团队建设对于很多传统企业是比较难的,为什么呢?但大数据时代的数据管理团队建设对于很多传统企业是比较难的,为什么呢?首先,虽然很多传统企业都想往大数据转型,但其数据管理团队的职责主要还 是报表取数,其数据支撑的特点是需求导向,要求准确、快速及稳定,而大数 据运营则特别强调创新和价值挖掘,在新老交替期间,如果
2、一只团队要兼顾两 套使命,的确是有挑战的。其次,两者的具体工作内容也有所不同,虽然在数据运维、数据质量、元数据管理等方面的工作是雷同的,但 一般的报表取数团队定位主要是数据平台的使 用者,而新的数据管理团队则不仅是使用者,更是数据中台的建设者,因为大 数据对于数据、模型及平台方面的要求较以往有很大不同,很多数据管理工作 需要推倒重来,数据管理团队迎来新的建设期。比如要进行非结构数据的采集了、要求元数据、数据质量管理平台能同步对接 各类大数据技术组件了,又比如原来的数据仓库模型支撑报表取数就可以了, 现在要支撑价值变现了,这对建模提出了新的要求,也许自顶向下的关系模型 方法不再适应新的要求,也许内容、位置、社交建模等将成为新的建模重点, 诸如此类很多。最后,从技能的角度讲,虽然两者有相通性,比如都包括数据处理、数据运维,数据管理等等,但内涵和范围也有了很大不同,在建模技能、挖掘技能、管理技能、平台技能要求光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/方面已经不可同日日语,特别是诸如人工智能等方面,当前很多企业数据管理团队在这方面
3、的储备是不够的。大数据时代,数据管理团队要与时俱进,新的生产力需要新的生产关系来适配。那么,新时期理想的数据管理团队该如何组成呢?那么,新时期理想的数据管理团队该如何组成呢?这里,笔者给出一种团队框架,列出以下六个核心职责:其实跟足球的后位,中场及前锋配置还有点类似,后卫即数据运维,要保证数据稳定,质量可靠,这是根本,中场包括资产管理、技术研发和培训体系三个方面,这是能力,以往企业对于这块是不太重视的,因此数据管理往往缺乏后劲,前锋包括内外部运营,这是产出,也是评估数据管理成效的唯一标准,特别强调要形成闭环,当然不同的企业所处的大数据阶段不同,需要灵活调整,要注意的是,这里未将基础平台建设纳入,主要是考虑到诸如私有云等平台建设非常重,很多企业往往单独设置部门,因此不再列出。数据运维数据运维笔者在大数据运维的思考中有过详细的阐述,其与传统的数据运维有传承也有改进,毕竟平台不同了,技术要求也不一样,以前是在 DB2,ORACLE 上,现在是在hadoop、MPP 及流处理之上,同时数据量与复杂度大幅提升,规范性要求其实更高,比如上线时候增加一个字段都可能带来巨大的潜在影响,因此,运维对于工
4、具的依赖将进一步增大,数据运维机器换人的趋势越加明显,大数据时代靠事务驱动进行人肉数据保障的方式将越来越不可靠,其甚至要兼顾优化建设。术业有专攻,大数据平台技术和数据管理技术其实是两大分支,现在很多企业平台的管理部门与数据管理部门并不是一个团队,比如阿里云的建设运维部门肯定跟事业部的数据团队是两拨人,因此,双方要做好沟通衔接。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/资产管理资产管理数据资产管理很多工作可以纳入运维的职能,但笔者还是建议独立设置职责,因为数据运维趋向于做短期的事物,而资产管理则侧重长远,侧重管控及建设。笔者这里列出了数据,模型和标签三类数据实体的资产管理职能,它们到底管什么呢?第一, 管数据体系的建设,即传统数据仓库数据采集、数据建模这层,你可以认为是数据架构,这个工作建议企业自己员工做,因为中台的东西是核心竞争力,牵一发而动全身,而标签则可以提倡百花齐放,因为其与应用相关,可以借助更多的外力。第二, 管数据规范的落地,一个就是制定数据管理规范,数据目录怎么做,标签目录怎么做,如何形成闭环,都应该定义清楚,
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