《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
brzhang14 分钟前
为什么说低代码谎言的破灭,是AI原生开发的起点?
前端·后端·架构
Lx3521 小时前
复杂MapReduce作业设计:多阶段处理的最佳实践
大数据·hadoop
kfyty7251 小时前
loveqq-bootstrap 和 springcloud-bootstrap 有什么区别
后端·架构
brzhang2 小时前
干翻 Docker?WebAssembly 3.0 的野心,远不止浏览器,来一起看看吧
前端·后端·架构
数据智能老司机4 小时前
精通 Python 设计模式——分布式系统模式
python·设计模式·架构
武子康4 小时前
大数据-100 Spark DStream 转换操作全面总结:map、reduceByKey 到 transform 的实战案例
大数据·后端·spark
IT小番茄5 小时前
Docker容器间互联的Zabbix监控项目知识整理[十一]
架构
小刘大王5 小时前
while循环与死循环
架构·前端框架
数据智能老司机5 小时前
精通 Python 设计模式——测试模式
python·设计模式·架构
数据智能老司机5 小时前
精通 Python 设计模式——性能模式
python·设计模式·架构