使故事与业务目标保持一致 - AWS 规范性指导

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使故事与业务目标保持一致

在您进行业务和技术评估后,我们建议您创建一个图表,其中包含针对每个数据使用成熟度级别的一组故事。这种可视化使您可以轻松地将数据使用情况与公司的业务目标保持一致。例如,近乎实时的欺诈检测业务结果需要近乎实时的行动能力故事。  

这些故事是实现业务目标所需的技术能力、数据共享机制、人员和流程。您根据业务发现访谈在图表的右侧写下业务成果,然后根据技术评估填写每个故事的状态。然后,你可以选择你的公司应该研究的故事,并制定路线图。 

下图根据业务成果,显示每个故事是否为必填故事。它还根据您在技术评估中收集的信息,显示每个故事的当前状态。图表后面通常会有一份详细解释每种状态的报告。

可视化每个数据成熟阶段的支持故事

你从右边向后移动 (业务成果) 向左侧以启用故事。例如,要在第三阶段启用故事(见解和报告),你必须在第二阶段启用它的依赖关系(数据湖) 和第一阶段 (数据基础)。

根据评估和对业务成果的要求,每个故事分为绿色、黄色、灰色或红色。

  • 绿色意味着故事已经准备就绪,可以扩大规模以实现业务成果。例如,在图中,第一个 CDC 的摄取故事(数据基础) stage 是绿色的,这意味着公司拥有完成现有数据源故事的工具和流程。这个更好的客户体验业务成果需要采集相关的客户数据,并用公司内部的其他数据对其进行丰富,以更好地了解客户并提供个性化服务。

  • 黄色表示能力或流程存在,但尚未完全发挥作用或无法支持业务成果所需的规模。例如,在图中,集中式数据目录第二个故事(数据湖) 舞台是黄色的。这表明该公司拥有中央数据目录,但该目录中未完全填充其他阶段所需的元数据,或者仅供少数业务领域使用。这种分类会影响接下来的数据共享能力(见解和报告)舞台。

  • 灰色表示这个故事不是必需的。

  • 红色表示故事是业务成果所必需的,但尚未付诸实施。例如,在图中,数据共享里面的故事见解和报告舞台是红色的。为客户推荐创建全面的机器学习模型需要对数据集进行分组,这需要数据共享功能。但是,这个故事还没有得到实现。在此示例中,数据共享还需要以下功能数据湖至少对于作为模型一部分的数据集来说,阶段才能完全发挥作用,但你可以看出来数据管理尚未实施。

这个故事数据隐私、保护和合规性(在数据湖stage) 始终是必需的,随着新的数据保护要求推动数据隐私法规,它变得越来越重要。例如,通用数据保护条例 (GDPR)从美国开始弗吉尼亚消费者数据保护法 (CDPA)还有加州消费者隐私法案 (CCPA),并且已经在一些拉丁美洲国家实施了,例如Leal de Proteqo a Dados Pessoais (LGPD)在巴西,墨西哥数据保护在墨西哥,哥伦比亚的数据保护,第 29733 号法律在秘鲁,以及阿根廷个人数据保护法