发布于: Jul 19, 2022
一个数据驱动型企业需要一个“数据驱动价值”的思维模式：文化、组织、机制与执行。
图1：基于思维模式进行的数据驱动决策
图2：数据驱动的构建
是那些想要分享数据的团队。他们是领域专家，通常与上游业务和应用程序团队保持一致。有关数据管理、产品所有权和数据治理的决策很大程度上取决于这些团队。他们对数据质量和业务元数据有最深刻的理解。
亚马逊的经验表明，让数据生产者承担这种责任是很有好处的。拥有高质量和可靠数据的生产者的影响力越来越大，这种受欢迎程度推动了积极反馈循环，吸引了更多用户。由可发现的优质数据驱动实验，其中数据以以前没有被生产者考虑到的方式结合在一起。这种方式产生了巨大优势，使得数据成为横跨内部功能的“结缔组织”，创建新的域内模型，而不是与组织的“孤岛”绑定。我们把这种结缔组织称为“数据契约”——数据生产者和数据使用者之间的协议。这份契约确保用户对数据质量、频率、业务使用和SLA服务周期终止设置合理预期。这种契约是不可变的，这意味着一旦生产者提交了一份契约，那么只能通过订立一份新合同来进行修改。
传统上，创建和维护重要数据契约历来非常复杂，但是使用机器学习技术大大减少了这方面的工作。数据剖析使数据管理员能够制定数据质量规则，现在可以大规模识别个人可识别信息（PII），而分类有助于标记数据进而便于查找。这样可以实现规模化管理授权，保证卓越的安全性和审计能力。
伴随着实验和创新，生产者进一步从数据中变现，为企业和生产者自身创造价值。
是负责“数据市场（ Data Market Place ) ” 运作的团队，属于实现数据社区的技术人员。
在亚马逊公司，自 2017 年以来，我们特意使用了“集市”（marketplace）这个词。我们认为，数据是具有内在价值的生产资料，最成功的“数据集市”拥有一系列丰富的数据产品，值得信赖，而且为生产者和使用者提供令人愉悦的体验。平台团队通常规模较小，充分利用云计算的能力，实现简单的新数据连通、轻松浏览，产品比较、可靠性、耐用性、可扩展性、极其安全的交易以及轻松购买等特点。平台团队从传统的监控、维护和打补丁的运营任务转到确保平台满足业务需求和支持社区创新的增值活动。平台团队不再是创新的瓶颈，而是创新的推动者。
Netflix 等客户已经证明了数据平台的强大力量，每天管理 7000 多亿个事件，支持数据发现文化，并向更广泛的社区开放工程化解决方案。数据生产者
是想要使用数据的个人、团队和机器，构成了一个多样化群体，包括业务分析师、数据工程师、软件工程师和数据科学家。与数据生产者类似，使用者并没有被整合到单一的IT组织中，而是成分散状态，分布到各自的业务领域。他们熟悉业务才能了解业务重点，并能够验证业务假设。数据使用者希望最大限度地减少搜索数据、请求访问和测试数据质量等非增值活动的时间，快速使用他们选择的工具去搜索和发现数据、了解数据质量、构建信任、订阅数据以及开展分析服务。
纳斯达克就是这样一家客户，纳斯达克股票交易所是全球交易量最大的股权特许经营商，其管理高数量和高速度的买家和卖家匹配，同时在以电子方式进行的贸易中提供支持股票报价的数据。他们将把来自内部运营的交易所的所有数据都放到 Amazon S3数据湖和 Amazon Redshift Spectrum 中。其中包括订单、取消、报价和交易。这些数据转变为消息并在Amazon S3中归档，并将消息推动下游计费和报告监督流程。
本篇文章我们聊到了数据驱动型组织需要考虑的数据文化与数据组织，数据文化强调基于事实进行敏捷决策，自由行动，不迎合内部范畴。数据组织中需要明确数据生产者与消费者，并利用数据平台作为中间载体。
在下一篇文章中我们将会展开数据驱动企业的机制搭建与执行方法。希望大家继续关注亚马逊云科技的系列文章《打造数据驱动型企业》！