Databricks
·
高管指南：数据、分析与人工智能转型，第七部分：进入生产阶段并扩大采用
💡
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
本文是一个多部分系列的第七部分，旨在与领导数据和人工智能转型项目的高级执行官分享关键见解和策略。文章强调了在利用新的数据生态系统时，组织必须保持纪律，管理和使用数据，以实现推动业务价值的用例。同时，建议建立一套清晰的指标来衡量采用情况，并跟踪用户体验的改善。文章还提到了数据集注册的重要性，以及业务和技术元数据、数据质量规则和血统解决方案的作用。最后，文章列举了一些关键指标，如消耗的数据量、源系统贡献数据的百分比、策划数据表的数量和注册数据集的百分比。
🎯
关键要点
-
本文是一个多部分系列的第七部分，旨在与领导数据和人工智能转型项目的高级执行官分享关键见解和策略。
-
组织必须保持纪律，管理和使用数据，以实现推动业务价值的用例。
-
建议建立一套清晰的指标来衡量采用情况，并跟踪用户体验的改善。
-
数据集注册的重要性，以及业务和技术元数据、数据质量规则和血统解决方案的作用。
-
关键指标包括消耗的数据量、源系统贡献数据的百分比、策划数据表的数量和注册数据集的百分比。
-
成熟的组织开发一系列软件和数据的开发、管理和交付流程和标准。
-
DevOps文化包括持续集成（CI）和持续交付（CD），确保软件始终处于可用状态。
-
DataOps旨在提高数据质量，自动化和简化大数据的生命周期管理任务。
-
MLOps将DevOps方法应用于机器学习和深度学习领域，关注模型的迭代和实验。
-
沟通计划在数据转型过程中至关重要，尤其是在进入生产阶段时。
-
选择合适的现代数据架构对于未来投资至关重要，Databricks Lakehouse平台提供简单、开放和多云的架构。
➡️
