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技术评估
技术评估很重要，因为它可以为您提供公司当前现有技术能力的地图。评估涵盖数据治理、数据摄取、数据转换、数据共享、机器学习 (ML) 平台、流程和自动化。
以下是您在技术评估期间可以按团队提出的问题示例。您可以根据自己的上下文添加问题。
数据工程团队
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当前您的团队在采集数据方面面临哪些挑战？
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您的团队需要哪些外部或内部数据源不可提取？ 为什么它们不可用？
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你从哪些类型的数据源提取数据（例如，MySQL 数据库、Salesforce API、收到的文件、网站导航数据）？
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从新数据源提取数据需要多长时间？
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从新来源获取数据的过程是否自动化？
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开发团队从其应用程序发布交易数据进行分析有多容易？
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您是否有用于从数据源进行满负载或增量加载（批量或微批量）的工具？
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您是否有用于从数据库持续加载的变更数据捕获 (CDC) 工具？
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您是否有用于数据摄取的数据流选项？
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如何对批量和实时数据进行数据转换？
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您如何管理数据转换工作流程的编排？
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您最常执行哪些活动：数据发现和编目、数据摄取、数据转换、帮助业务分析师、帮助数据科学家、数据治理、培训团队和用户？
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创建数据集时，如何对其进行数据隐私分类？ 如何对其进行清洁，使其对内部消费者有意义？
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数据治理和数据管理是集中式还是分散式？
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您如何实施数据治理？ 你有自动化流程吗？
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谁是管道每个阶段的数据所有者和管理者：数据摄取、数据处理、数据共享和数据使用？ 是否有用于确定所有者和监管者的数据域概念？
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通过访问控制在组织内共享数据集的主要挑战是什么？
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您是否使用基础设施即代码 (IaC) 来部署和管理数据管道？
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你有数据湖战略吗？
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您的数据湖在整个组织中是分布式还是集中式？
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您的数据目录是如何组织的？ 是全公司范围还是按区域划分？
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你有数据湖室方法吗？
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您是否使用或计划使用数据网格概念？
你可以用这个来补充这些问题AWS架构完善的框架数据分析镜头。
业务分析小组
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你将如何描述可用于你的工作的数据的以下特征：
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清洁度
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Quality
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分类
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元数据
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商业意义
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您的团队是否参与了您所在领域数据集的业务词汇表定义？
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在需要时没有完成工作所需的数据会产生什么影响？
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你有没有例子说明你无法访问数据或者获取数据需要太长时间？ 获取所需数据需要多长时间？
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由于技术问题或处理时间，您使用的数据集小于所需数据的频率有多高？
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您是否有一个具有所需规模和工具的沙盒环境？
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你能进行 A/B 测试来验证假设吗？
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你缺少完成工作所需的任何工具吗？
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哪些类型的工具？
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为什么它们不可用？
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有没有什么重要的活动是你没有时间进行的？
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哪些活动最消耗您的时间？
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您的业务观点是如何刷新的？
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它们是自动安排和管理的吗？
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在哪些情况下，你需要比你获得的数据更新的数据？
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你如何分享分析？ 您使用哪些工具和流程进行共享？
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您是否经常创建新的数据产品并将其提供给其他团队？
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您与其他业务领域或整个公司共享数据产品的流程是什么？
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数据科学团队（确定模型部署）
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你将如何描述可用于你的工作的数据的以下特征：
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清洁度
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Quality
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分类
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元数据
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意义
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你有用于训练、测试和部署机器学习 (ML) 模型的自动化工具吗？
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您是否有用于执行 ML 模型创建和部署 ML 模型的每个步骤的计算机大小选项？
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机器学习模型是如何投入生产的？
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部署新模型的步骤是什么？ 它们的自动化程度如何？
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您是否有用于训练、测试和部署批量和实时数据的机器学习模型的组件？
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您能否使用和处理足够大的数据集来表示创建模型所需的数据？
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如何监控模型并采取措施对其进行再训练？
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您如何衡量这些模型对业务的影响？
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您能否进行 A/B 测试来验证业务团队的假设？
有关其他问题，请参见AWS架构完善的框架机器学习镜头。
