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技術評估
技術評估很重要，因為它可以為您提供公司目前技術能力的地圖。評估涵蓋資料控管、資料擷取、資料轉換、資料共用、機器學習 (ML) 平台、程序和自動化。
以下是您在技術評估期間可以依團隊提出的問題範例。您可以根據自己的上下文添加問題。
數據工程團隊
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目前為您的團隊擷取資料所面臨的挑戰是什麼？
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您的團隊是否需要任何無法擷取的外部或內部資料來源？ 為什麼他們不可用？
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您從哪些類型的資料來源擷取資料 (例如 MySQL 資料庫、Salesforce API、接收的檔案、網站導覽資料)？
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從新資料來源擷取資料需要多長時間？
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從新來源擷取資料的程序是否自動化？
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對於開發團隊來說，從其應用程序發布交易數據以進行分析有多容易？
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您是否有從資料來源完全負載或增量載入 (批次或微批次) 的工具？
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您是否有用於從數據庫連續加載的更改數據捕獲（CDC）工具？
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您有資料擷取的資料串流選項嗎？
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如何針對批次和即時資料執行資料轉換？
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您如何管理資料轉換工作流程的協調流程？
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您最常執行哪些活動：資料探索與編目、資料擷取、資料轉換、協助業務分析師、協助資料科學家、資料控管、訓練團隊和使用者？
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建立資料集時，如何為資料隱私分類？ 您如何清潔它以使其對內部消費者有意義？
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資料治理和資料管理是集中化還是分散式？
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您如何強制執行資料控管？ 您有自動化流程嗎？
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管道每個階段的資料擁有者和管理員是誰：資料擷取、資料處理、資料共用和資料使用？ 是否有用於確定所有者和管家的數據域概念？
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在組織內使用存取控制共用資料集時，主要挑戰是什麼？
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您是否使用基礎結構即程式碼 (IaC) 來部署和管理資料管線？
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您有資料湖策略嗎？
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您的資料湖是分散式還是集中在整個組織中？
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您的資料目錄是如何組織的？ 它是全公司還是每個地區？
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您有資料湖畔的方法嗎？
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您是否使用或計劃使用資料網格概念？
您可以補充這些問題AWS架構良好的架構資料分析鏡頭。
事務, 分析, 隊
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您將如何描述可用於您工作的數據的以下特徵：
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清潔
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品質
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分類
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中繼資料
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業務意義
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您的團隊是否參與您網域中資料集的商業詞彙表定義？
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在您需要的時候，沒有執行工作所需的資料會有什麼影響？
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您是否有任何無法訪問數據或獲取數據需要太長時間的情況示例？ 需要多長時間才能獲得所需的數據？
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由於技術問題或處理時間，您使用的資料集比您所需要的更小的資料集多久一次？
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您是否擁有包含所需規模和工具的沙箱環境？
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你可以執行 A/B 測試來驗證假設嗎？
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您是否缺少執行工作所需的任何工具？
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哪些類型的工具？
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為什麼他們不可用？
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有沒有任何重要的活動，你沒有時間來執行？
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哪些活動最消耗您的時間？
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您的商務檢視畫面如何重新整理？
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它們是否自動排程和管理？
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在哪些情況下，您需要比獲得的數據更新的數據？
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您如何分享分析？ 您使用哪些工具和程序進行共用？
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您是否經常建立新的資料產品並將其提供給其他團隊？
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您與其他業務領域或整個公司共用資料產品的程序為何？
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資料科學團隊 (決定模型部署)
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您將如何描述可用於您工作的數據的以下特徵：
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清潔
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品質
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分類
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中繼資料
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意義
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您是否有任何用於訓練、測試和部署機器學習 (ML) 模型的自動化工具？
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在建立和部署 ML 模型時，是否有機器大小選項來執行每個步驟？
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ML 模型如何投入生產？
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部署新模型的步驟是什麼？ 他們有多自動化？
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您是否擁有用於針對批次和即時資料訓練、測試和部署機器學習模型的元件？
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您是否可以使用和處理足夠大的資料集來表示建立模型所需的資料？
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您如何監控模型並採取行動重新訓練模型？
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您如何衡量這些模型對您的業務的影響？
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您可以執行 A/B 測試以驗證業務團隊的假設嗎？
如需其他問題，請參閱AWS架構良好的機器學習鏡頭。
