《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
西邮彭于晏6 小时前
图文详解:Git分支创建、合并与冲突解决|新手零门槛完整教程
大数据·git·elasticsearch
香菜TTT6 小时前
Kafka_深度解析_从架构原理到生产实践
分布式·架构·kafka·linq
陳陈陳7 小时前
🚀 前端流式输出革命:SSE + BFF 架构从零到一实战指南
vue.js·架构·node.js
布鲁飞丝7 小时前
彩笔运维勇闯机器学习--cpu与qps的线性关系
运维·人工智能·机器学习
IanSkunk7 小时前
企业AI办公落地技术拆解:从WorkBuddy任务引擎到JOTO实施路径
大数据·人工智能
LayZhangStrive7 小时前
线性代数 - 第1章 行列式
人工智能·线性代数·机器学习
Xvisio诠视科技8 小时前
从“感知”到“理解”:空间计算如何成为具身智能世界模型的“数据底座”?
大数据·空间计算
张永伟营销8 小时前
从SEO到GEO:技术人视角下的生成式引擎优化架构与实践
搜索引擎·ai·架构
小柒儿3368 小时前
AI原生架构:企业IT从“业务数字化”到“AI原生重构”
重构·架构·ai-native
jerryinwuhan8 小时前
数据预处理技术 2026-2027-1 开篇-课程介绍
大数据·python