赛默飞打造一个将数据转化为价值的分层蛋糕式模型

数据和分析能力不能仅从IT或者业务战略中产生。由于技术和业务组织都深入了解数据的内容、原因和方式，因此企业需要创建跨职能的数据团队才能充分利用数据。因此，赛默飞首席信息官Ryan Snyder和他的同事基于一系列级联关系构建了一种“数据层蛋糕”，让IT和业务合作伙伴能够作为一个团队发挥作用。

问：您在赛默飞构建的数据架构生态系统背后的业务驱动因素是什么？

Ryan Snyder：很长一段时间以来，企业只会聘请数据科学家，向他们展示他们的数据，并期望从中获得惊人的洞察，这种策略注定会失败。启动数据战略的最佳方式，是建立一些企业可以支持的真正价值驱动的因素。在赛默飞，这些价值驱动因素分为三个不同的领域。首先，是精简我们自己的后台，另外两个是针对我们客户的高级科学发现业务，以及加速临床结果的业务。

问：这每一个类别中的数据解决方案有哪些示例？

Ryan Snyder：在后台，有一个让我们感到非常兴奋的领域是制造行业。与许多其他行业不同，生命科学制造涉及到许多定制的、不可重复的活动，因此我们最终可能会在产品制造方式方面有非常大的可变性。从历史上看，我们通过精益六西格码和优化工作流程来提高生产力。但随着工业4.0的出现，我们在制造流程中安装了传感器，这为我们的领导者提供了大量数据来重新思考这些流程。

在科学发现和临床结果方面，我们销售的许多仪器正在变得数字化。例如，显微镜和基因测序会生成大量数据，我们的客户正在尝试分析这些数据。我们越是能够打造平台来连接和简化这些数据，他们就越是能够容易地获得重要的数据，尤其是当他们拥有来自多个仪器的数据集时。他们如何将所有这些数据整合在一起？这对客户来说曾经是一大负担。但作为厂商，我们可以通过连接这些不同的数据集来加速发现。

问：您将您的数据平台比作一层层的蛋糕，那么这个蛋糕都有哪些层？

Ryan Snyder：在IT领域，我们经常会谈论技术堆栈的各个层。分层蛋糕的比喻，是把关于数据的讨论从IT转移到了业务战略和技术的交叉点上。因此，这是关于我们如何从业务概念（例如推进发现）打造不同层次，一直到技术解决方案（例如可视化工具）。

第一层是业务概念层，在这个层中，我们特意与业务合作伙伴举行会议，讨论我们的业务数据在哪些方面创造了价值，这与人力资源部门制定人才战略来支持业务战略是类似的。因此，规划出这些想法，是第一层中不可或缺的一部分。

第二层是消费层，在这个层中，内部和外部客户都可以访问和使用数据。例如，我们在这个层中会选择可视化的工具。第三层也是最复杂的一层是架构和治理，我们将其作为整合到同一层中。

在前两层中，业务是驱动力，IT发挥支持作用，但在数据治理和架构层中，IT和业务是并肩工作，共同完成有关治理和架构的复杂决策。

最后一层是原始数据，我们从源系统中获取数据，组织数据，保护数据，并确定要使用哪些数据湖。这些通常不涉及业务，主要是IT。

因此，通过分层蛋糕模型，我们在IT和业务合作伙伴之间进行了一系列级联讨论，业务在顶层驱动，IT在底层驱动。

问：您有没有什么数据问题可以举例说明一下各层工作原理的？

Ryan Snyder：例如，我们的目标是简化整个企业的收入报告，这对于通过收购发展起来的企业来说可能会变得过于复杂，其中许多收购来的公司都有他们自己的财务系统。在业务概念层，财务领导层和IT及数据工程领导层会进行一系列讨论，讨论创建企业自助收入报告所要进行的流程变更。在消费层，我们确定大家消费收入数据的方式。我们的目标是要构建一个门户吗？还是我们应该有一个用于临床收入的门户，以及一个用于我们产品业务的门户？在这个层上，我们让使用数据的总经理和更多的IT人员参与扩展解决方案。当我们查看各层的时候，我们会在组织结构图中向下逐级点击。

问：那么架构和治理层呢？

Ryan Snyder：在前两层中，我们根据业务背景构建数据解决方案，由业务部门主导讨论，但IT部门仍然参与其中。然而，在治理和架构层面，IT团队会推动对话，决定数据标准和规则，使我们能够管理可使用的层。数据存在于一个还是多个云中？我们想要为每个业务使用相同的可视化工具吗？谁访问数据的权限？

然后，在原始数据层，IT团队做出有关工程、存储、安全和其他工具的决策。

问：将数据架构和治理放在一起有什么好处？

Ryan Snyder：好处是我们可以提高速度并避免返工。当我们对数据能力进行初步评估时，我们会发现我们有很多小团队，每个团队都有很小的数据库，每个人都根据自己的世界观做出正确的数据决策，但没有人查看这些小数据库。我们需要一个将IT和业务领导者聚集在一起来纵观整个环境的层。你需要双方进行一些投入，来寻找更好的方法。

问：这种分层蛋糕式结构对公司来说有什么好处？

Ryan Snyder：这种结构会带来敏捷性。我们可以让整个企业中非常复杂的数据集变得有意义，然后让人们能够以非常本地化、但精心策划的方式解决问题。分层蛋糕结构让IT有机会看到数据可能解决的所有业务问题，以及快速解决这些问题的能力，让让企业具备了对数据决策的一定所有权。

问：把各层蛋糕放在一起的时候会面临哪些挑战？

Ryan Snyder：我们必须从项目管理转向产品管理模式，这一点非常重要，因为当你逐个项目去支持数据战略增长时，你最终会遇到走捷径带来的问题，因为你会耗尽金钱或时间。在产品模型中，团队在架构上是不受时间限制的；他们是由产品成果和项目成果驱动的，而转向产品模型可能需要花费大量的时间和精力。

另一个挑战是我曾经让团队过于依赖一些旧技术。数据空间发展如此之快，初创领域发生了如此多的事情，如果你停留在过时技术上太久的话，你可能会陷入困境。

第三个挑战是，确保我们拥有雄心勃勃的长期数据战略目标，其中包括了人工智能，但要以可管理的方式从小处开始着手，创造价值。你必须能够解决小问题，同时将其纳入整体愿景。如果你不这样做的话，你可能要花一年的时间来解决小问题，而错过更大的投资机会。

问：您对那些想要构建类似数据结构的CIO们有什么建议？

Ryan Snyder：找到一些有意愿并且有能力帮助你构建模型的内部合作伙伴，因为你要求业务合作伙伴扮演的角色不是他们传统上担任的角色。他们想要数据，但他们明白自己的目的是什么吗？业务和IT团队可以真正合为一体。关注你的第一个合作伙伴应该是谁，因为制定数据策略的最佳额外倡导者不一定是你自己；他们可能来自其他的业务同行。