Podaci svugdje, usklađivanje nigdje: koje nadzorne ploče pogriješe i zašto vam je potreban upravitelj podataka podataka

U proteklom desetljeću tvrtke su potrošile milijarde na podatkovnu infrastrukturu. Skladišta petabajta. Pipelini u stvarnom vremenu. Platforme strojnog učenja (ML).

Pa ipak – pitajte svoje operacije, zašto se Churn povećao prošli tjedan, a vjerojatno ćete dobiti tri sukobljene nadzorne ploče. Zamolite financije da usklade performanse u sustavima atribucije i čut ćete: “Ovisi o tome koga pitate.”

U svijetu utapanja na nadzornim pločama, jedna istina se nastavlja s pojavljivanjem: podaci nisu problem – razmišljanje o proizvodu je.

Tihi kolaps “podataka kao usluga”

Godinama su podatkovni timovi djelovali poput internih savjetovanja-reaktivne, ulaznice temeljene na ulaznicama. Ovaj model „podataka kao usluga“ (DAAS) bio je u redu kada su zahtjevi za podacima bili mali, a ulozi niski. No, kako su tvrtke postale “podaci”, ovaj je model slomio pod težinom vlastitog uspjeha.

Uzmi Airbnb. Prije pokretanja svoje platforme za metrike, timovi za proizvod, financije i OPS povukli su vlastite verzije mjernih podataka poput:

• Noći rezervirane
• Aktivni korisnik
• Dostupni popis

Čak su i jednostavni KPI varirali po filtrima, izvorima i koji su se pitali. U pregledima liderstva različiti su timovi iznijeli različite brojeve – što je rezultiralo argumentima o čijoj je metrici bio “točan”, a ne ono što treba poduzeti.

To nisu tehnološki neuspjesi. Oni su neuspjesi proizvoda.

Posljedice

• Podaci nepovjerenje: Analitičari su drugi navođeni. Nadzorne ploče su napuštene.
• Ljudski usmjerivači: Znanstvenici s podacima provode više vremena objašnjavajući odstupanja od generiranja uvida.
• Suvišni cjevovodi: Inženjeri obnavljaju slične skupove podataka u timovima.
• Povlačenje odluke: Čelnici odgađaju ili zanemaruju akciju zbog nedosljednih unosa.

Budući da je podatkovno povjerenje problem proizvoda, a ne tehnički

Većina čelnika podataka misli da imaju problem s kvalitetom podataka. Ali pogledajte bliže i pronaći ćete problem povjerenja podataka:

• Vaša eksperimentalna platforma kaže da značajka boli zadržavanje – ali vođe proizvoda ne vjeruju u to.
• Ops vidi nadzornu ploču koja je u suprotnosti s njihovim proživljenim iskustvom.
• Dva tima koriste isti metrički naziv, ali različitu logiku.

Pipelini rade. SQL je zvuk. Ali nitko ne vjeruje izlazima.

Ovo je neuspjeh proizvoda, a ne inženjerski. Jer sustavi nisu bili dizajnirani za upotrebljivost, tumačenje ili odlučivanje.

Unesite: Upravitelj podataka podataka

Nova uloga pojavila se u vrhunskim tvrtkama – Upravitelj podataka podataka (DPM). Za razliku od generalističkih PMS-a, DPM-ovi djeluju preko krhkih, nevidljivih, višefunkcionalnih terena. Njihov posao nije za isporuku nadzornih ploča. To je osigurati da pravi ljudi imaju pravi uvid u pravo vrijeme da donesu odluku.

Ali DPM -ovi se ne zaustavljaju prilikom cijevi podataka na nadzorne ploče ili kuriranja stolova. Najbolji idu dalje: pitaju: “Da li to zapravo pomaže nekome da radi svoj posao bolje?” Oni definiraju uspjeh ne u pogledu rezultata, već ishoda. Nije “Je li ovo bilo otpremljeno?” Ali “je li ovo materijalno poboljšao nečiji tijek rada ili kvalitetu odluke?”

U praksi to znači:

• Ne definirajte samo korisnike; Promatrajte ih. Pitajte kako vjeruju da proizvod funkcionira. Sjednite pored njih. Vaš posao nije isporučiti skup podataka – to je učiniti da vaš kupac bude učinkovitiji. To znači duboko razumijevanje kako se proizvod uklapa u stvarni kontekst njihovog rada.
• Vlastiti kanonski metrike i tretiraju ih kao API-je-verzija, dokumentirane, regulirane-i osiguravaju da su vezane za posljedične odluke poput otključavanja proračuna u iznosu od 10 milijuna dolara ili pokretanja proizvoda za go/bez pokreta.
• Izgradite unutarnja sučelja – poput prodavaonica značajki i API -ja čistih soba – ne kao infrastruktura, već kao stvarni proizvodi s ugovorima, SLAS -om, korisnicima i petljama za povratne informacije.
• Recite ne projektima koji se osjećaju sofisticiranim, ali nisu bitni. Podatkovni cjevovod koji nijedan tim ne koristi tehnički je dug, a ne napredak.
• Dizajn za izdržljivost. Mnogi podatkovni proizvodi ne uspijevaju od lošeg modeliranja, već iz krhkih sustava: nedokumentirana logika, pahuljasti cjevovodi, vlasništvo u sjeni. Izgradite s pretpostavkom da će vam se vaše buduće jastvo – ili vaš zamjena – zahvaliti.
• Riješite vodoravno. Za razliku od PMS-a specifičnih za domenu, DPM-ovi moraju stalno zumirati. Logika za životnu vrijednost jednog tima (LTV) je proračunski unos drugog tima. Naizgled manji metrički ažuriranje može imati posljedice drugog reda tijekom marketinga, financija i operacija. Čuvanje da je složenost posao.

U tvrtkama DPM -ovi tiho redefiniraju kako se grade, upravljaju i usvajaju unutarnji podaci. Oni nisu tamo za čišćenje podataka. Oni su tu da se organizacije ponovno vjeruju u to.

Zašto je trajalo toliko dugo

Godinama smo pogrešili aktivnost zbog napretka. Inženjeri podataka izgradili su cjevovode. Znanstvenici su izgradili modele. Analitičari su izgradili nadzorne ploče. Ali nitko nije pitao: “Hoće li ovaj uvid zapravo promijeniti poslovnu odluku?” Ili još gore: pitali smo, ali nitko nije posjedovao odgovor.

Jer su izvršne odluke sada posredovane podacima

U današnjem poduzeću, gotovo svaka glavna odluka – pomaci proračuna, nova lansiranja, restrukturiranje orga – prvo prolazi kroz sloj podataka. Ali ti su slojevi često nepostojeći:

• Metrička verzija korištena u posljednjoj četvrtini promijenila se – ali nitko ne zna kada ili zašto.
• Logika eksperimentiranja razlikuje se u timovima.
• Modeli atribucije međusobno se suprotstavljaju, svaki s vjerodostojnom logikom.

DPM -ovi ne posjeduju odluku – posjeduju sučelje koje odluku čini čitljivom.

DPMS osigurava da se mjerne podatke mogu tumačiti, pretpostavke su transparentne, a alati usklađeni s stvarnim tijekovima rada. Bez njih, paraliza odluke postaje norma.

Zašto će se ta uloga ubrzati u AI eri

AI neće zamijeniti DPMS. Učinit će ih ključnim:

• 80% AI projekata i dalje ide na spremnost podataka (Forrester).
• Kao veliki jezični modeli (LLMS) skali, troškovi unosa smeća. AI ne popravlja loše podatke – pojačava ih.
• Regulatorni pritisak (Zakon o EU AI, Kalifornijski Zakon o privatnosti potrošača) gura orge da tretira unutarnje podatke podataka strogošću proizvoda.

DPM -ovi nisu koordinatori prometa. Oni su arhitekti povjerenja, tumačenja i odgovorni AI temelji.

Pa što sada?

Ako ste CPO, CTO ili voditelj podataka, pitajte:

• Tko je vlasnik podataka koji pokreću naše najveće odluke?
• Jesu li naši interni API -ji i mjerne podatke o verziji, otkriveni i upravljani?
• Znamo li koji su podatkovni proizvodi usvojeni – a koji tiho podrivaju povjerenje?

Ako ne možete jasno odgovoriti, ne treba vam više nadzornih ploča.

Trebate upravitelja podataka.

Seojoon OH je upravitelj podataka podataka u Uberu.