《Architecting Data and Machine Learning Platforms》第三章:设计您的数据团队

在设计数据平台时,有几个技术方面需要考虑:性能、成本、运营开销、运营卓越、整合新的分析和机器学习方法等。然而,如果不解决公司文化的问题,这些技术方面将无法发挥作用------采用新技术需要员工愿意改变他们的思维模式和工作方式。另一个需要记住的关键方面是现有员工目前具备的技能以及他们需要掌握的技能。在某些情况下,学习新技能并改变工作方式的员工最终可能会进入与数据平台实施之前不同的角色。

在本章中,我们探讨了组织如何规划和协调这些思维模式、工作流程、技术技能和角色的变化。每个组织都是独特的,因此构建数据平台将涉及为每个部门和其中的员工制定详细的计划。在本章中,我们描述了不同类型组织的这种详细计划会是什么样子。

相关推荐
老蒋新思维1 小时前
创客匠人视角:智能体重构创始人 IP,知识变现从 “内容售卖” 到 “能力复制” 的革命
大数据·网络·人工智能·tcp/ip·创始人ip·创客匠人·知识变现
_oP_i2 小时前
Docker 整体架构
docker·容器·架构
canonical_entropy2 小时前
Nop入门:增加DSL模型解析器
spring boot·后端·架构
笨蛋少年派2 小时前
Flume数据采集工具简介
大数据
梦里不知身是客112 小时前
spark中如何调节Executor的堆外内存
大数据·javascript·spark
AI科技星3 小时前
质量定义方程常数k = 4π m_p的来源、推导与意义
服务器·数据结构·人工智能·科技·算法·机器学习·生活
小C8063 小时前
【Starrocks + Hive 】BitMap + 物化视图 实战记录
大数据
jinxinyuuuus3 小时前
局域网文件传输:WebRTC与“去中心化应用”的架构思想
架构·去中心化·webrtc
smile_Iris4 小时前
Day 40 复习日
人工智能·深度学习·机器学习