对于datateam的下一个重大危机

来源于Moses，Co Founder&CEOCarlo 在过去的十年里，我们建立了现代数据架构，像命悬一线一样迁移到 Snowflake，投资于无头 BI，并以惊人的速度扩展团队。然而，我们往往不确定这些工具是否真正为业务带来了价值。 我对现代数据架构持坚定信念——云原生、基于 SQL 和模块化是快速高效生成分析的最佳方式。但在如今预算紧张和团队精简的时代，单凭云的灵活性和速度已经不足以为这些工具的投资辩护。现在，当账单递到面前时，CFO 不再随意刷卡，而是仔细审查每一项开支。 对于数据团队来说，本应是机遇的情况，现在变成了危机，公司发现他们与业务的距离不够。 我们怎么会走到这一步？ 数据团队曾是最早建设八位数技术堆栈的部门之一，几乎没有被质疑。在2010年代中期，数据领导者被要求“变得数据驱动”——无论这意味着什么。当然，数据可以帮助优化成本、改善财务表现、指导产品路线图、提供出色的客户洞察，并获得竞争优势。但“数据驱动”是一个不透明的目标，缺乏明确的指标和清晰的投资回报率。 当然，数据团队并没有失控。在“无论成本如何增长”时代，列举像 Google、Netflix 和 Amazon 这样的成功企业，使得投资数据看起来是一个理所当然的选择。 我们的新兴行业建立了内部拼凑或按需购买的技术堆栈，以解决特定问题。无论这些系统和数据是否按预期与软件工程式的高可靠性集成，往往都是事后的考虑。此阶段仅拥有数据通常足以推动增长。有些数据有用，有些则没有，但至少我们有数据。到2020年，疫情进一步加剧了这一趋势，一切都变得数字化并开始产生数据。 Snowflake、Databricks 和 Fivetran 等技术仿佛魔法般出现，解决了许多“数据驱动”相关的问题。更快的洞察？没问题！更简单的摄取？没问题！更智能的模型？没问题！ 然而，最终这些解决方案开始将数据量与成本挂钩。快进到今天，你的数据每年急剧增长，数据量和成本都可能增长1000倍。在这样的市场中，这是一个难以接受的现实。 更多内容看图中，欢迎大家三连