データプラットフォーム&エンジニアリング

分析,機械学習,AIアプリケーションをサポートする信頼性のあるパイプラインと管理されたデータ製品を作成する.

疑問を投げかける

正しいデータが正しい消費者にその意味をそのまま届けるのか?

地図源,所有権,許可された用途,そして各消費者が必要とする新鮮さ.プラットフォームパターンを選択する前に,品質,配列およびアクセスにおけるギャップを特定する.データデザインを具体的な分析やAIワークロードに接続する.

配達およびストリーミング要求をすべて満たすように設計する.契約,和解チェック,故障処理,再プレイを定義する.消費者が空の結果と不完全な負荷を区別できるように,データに品質信号を添付してください.

プラットフォームを操作できるようにする文書所有,観察可能,コストドライバー,回収手続き有用なデータ製品を取り巻く段階的な採用を計画し,需要と証拠がそれを正当化するときにプラットフォームを拡張する.

話すには何を持って行けばいいのか?

必要な決断知っている制約そして秘密の例を挙げてください資源,集中的なレビュー,またはより詳細な議論が次の正しいステップかどうか合意することができます

明確な次のステップ