Comprendere i guardrail che supportano l’innovazione

Immagine: Progresso (Unsplash)

Sei un analista o un data scientist presso una grande organizzazione?

Alzi la mano chi ti è mai capitato di imbatterti in questi grattacapo:

  • Trovare dati mi sentivo come se stessi andando avanti Sherlock spedizione.
  • Comprendere la derivazione dei dati era incredibilmente frustrante.
  • Accesso ai dati divenne una resa dei conti con il mostro della burocrazia.

Ecco una battuta comune che sento sia dai cittadini che dagli analisti professionisti:

“Quei ragazzi della governance dei dati sanno sicuramente come rendere la vita interessante…”

È ora di dargli un po’ di tregua.

Attingendo alla mia esperienza come ingegnere e scienziato dei dati presso uno dei giganti bancari australiani per mezzo decennioHo avuto il privilegio di stare a cavallo di entrambi i lati di questo recinto riscaldato: essere un consumatore affamato di dati e allo stesso tempo fungere da custode per gli altri.

In questo articolo, farò un’analisi in tre parti di…

  1. Fondamenti: Come dati flussi attraverso le organizzazioni. È disordinato!
  2. Comprensione punti dolenti comuni incontrati dagli utenti dei dati.
  3. Illuminismo: Lo capisco i guardrail supportano l’innovazione.

Il terzo punto è davvero importante.

Le organizzazioni in tutto il mondo lo sono rimescolando diventare aziende basate sui dati. Esiste una tensione costante tra la promozione dell’innovazione e l’adozione di controlli adeguati per proteggere i clienti, il personale e la reputazione di un’azienda.

Man mano che arrivano nuovi casi d’uso dei dati, questo è tutto tutto il tempo — strutture di governance dei dati Tentativo evolvere in tandem. Ed è tipicamente una lotta, perché l’innovazione sfrenata non ha limiti di velocità naturali.

Un buffet di dati a volontà sembra una buona idea finché la tua azienda non riceve una multa multimilionaria dalle autorità di regolamentazione per aver fatto trapelare i dati dei clienti nel dark web.

Ops, avrebbero dovuto avere quei controlli.

I dati scorrono come un fiume a valle attraverso un’organizzazione.

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