数据高质量采集与挖掘
很多人都明白数据是石油,是金矿。但应该有个两前提,采集的数据质量,挖掘的使用方法。如质量不高,或者存在库里不知道怎么提炼使用,那么金矿也只是一块没用的普通石头。
没有系统化思考,那么不知道去哪挖矿,挖矿注意事项是什么,没有人挥动斧子,那么一堆人指挥而没人动手,那矿也就永远埋在地下。我的身份就不停的在思考与动手,产品经理、项目经理、工程师这几个角色间切换。是是否再总体看问题了。
思考,还是要用系统化的思维,从金矿出发,从金矿的价值出发。
attention during architectrue and data design
项目后期,主要精力还是花在了如何消除BUG上。为了确保两边数据的一致性,投入了大量精力消缺,讲解业务和操作要求。对未来的启示是,数据尽可能只有一个,如果无法避免要重复存储数据,那么两边的业务和数据规则要尽可能一致,这是开发方案设计时就应该着重考虑的问题。当然,SAP对数据的严格管理和设计方案,是值得深挖和学习的。
work method
更应该关注的是我们有什么数据资产?这些能实现什么业务价值?在调动人员完成系统配置、数据录入、数据应用方面,可以让每个人获得什么收益?如何确保稳定的获取和应用数据?数据应用的价值如何提炼?
surprise and teamwork(collaboration)
陆续发现在不同的领域,可以有人发挥相应的作用,并不是完全不可依靠。依靠制度,依靠队友的力量,调动更多的人完成数据运营,是必然的选择。应该画一张作战地图和清单,明确数据获取的IT工具是否可靠、管理要求是否明确、相应的配置与系统接口是否可用,让所有人都讨论一下作战方案,明确作战计划。这也是再次OKR,也必然要坚持使用清单和图。