Vereinheitlichung von Geschäft, Daten und Code

Vereinheitlichung von Geschäft, Daten und Code

by Ron Itelman, Juan Cruz Viotti
Released September 2024
Publisher(s): O'Reilly Media, Inc.
ISBN: 9781098196097

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Book description

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com

In der modernen Unternehmenssymphonie müssen alle Bereiche - von der Technik bis zum Management - in Harmonie spielen. Die Autoren Ron Itelman und Juan Cruz Viotti stellen eine kühne Methode vor, mit der du deine geschäftlichen und technischen Teams synchronisieren und zu einer einzigen, leistungsstarken Einheit machen kannst.

Wenn Geschäfts- und Technikteams nicht übereinstimmen, werden Innovationen blockiert. Du lernst, wie du die Hauptursachen für das Scheitern von Projekten überwinden kannst - Unklarheit, Wissenslücken und blinde Flecken, die zu vergeblichen Bemühungen führen.

Die vereinheitlichende Methodik in diesem Buch vermittelt dir diese Werkzeuge und mehr:

  • Die vier Facetten von Datenprodukten: Ein einfaches Schema, das Daten und Geschäftslogik kapselt, hilft, die häufigsten Ursachen für Zeitverschwendung und Missverständnisse zu beseitigen
  • Der Konzeptkompass: Ein einfacher Weg, um die größten Ursachen für eine Fehlanpassung zu identifizieren
  • Erfolgsspektren: Definiere das erforderliche Wissen und den Fahrplan, den dein Team braucht, um erfolgreich zu sein
  • JSON-Schema: Nutze JSON und JSON Schema für die technische Umsetzung der Strategie in großem Maßstab, einschließlich der Erweiterung von JSON Schema mit benutzerdefinierten Schlüsselwörtern, dem Verständnis von JSON Schema-Annotationen und dem Hosting deiner eigenen Schema-Registry
  • Datenhygiene: Lerne, wie du qualitativ hochwertige Datensätze entwirfst, die auf die Schaffung eines echten Geschäftswerts ausgerichtet sind, und dein Unternehmen vor den häufigsten Problemquellen schützt.

Table of contents

  1. Vorwort
    1. Was du nicht siehst, kann dich töten, und das gilt auch für Daten
      1. Versteckte Bedrohungen für Organisationen: Eine moderne Parallele
      2. Deine KI ist nur so gut wie deine Daten
      3. Problemlösungsstrategien, Daten und KI aufeinander abstimmen
    2. Ein neues Paradigma zur Optimierung von Datenmanagement und Geschäftsstrategie für das Zeitalter der KI
    3. Die Entstehungsgeschichte von Unifying
    4. Angleichung auf organisatorischer Ebene organisieren
    5. In diesem Buch verwendete Konventionen
    6. O'Reilly Online Learning
    7. Wie du uns kontaktierst
    8. Danksagungen
  2. 1. Die Notwendigkeit einer einheitlichen Datenstrategie
    1. Deine Suche nach datengesteuerten Durchbrüchen beginnt
      1. Normalerweise gibt es mehrere, widersprüchliche Nordsterne
      2. Das Gute, das Schlechte und das Hässliche von Datenproblemen
      3. Das Problem mit den Problemen
      4. Einheitliche Konzepte: Der Schlüssel zur Innovation
    2. Was eine einheitliche Datenstrategie für Agilität bedeutet
      1. Agil sein definieren
      2. Agiles Theater
      3. Agil, Wasserfall und Vereinheitlichung
      4. Festlegung eines einheitlichen Ansatzes für die Datenstrategie
    3. Die Phrase "datengesteuert sein" verstehen
      1. Um datengesteuert zu sein, musst du datenzentriert sein
      2. Engpässe, die verhindern, dass Teams datengesteuert arbeiten
    4. Das Projekt in diesem Buch: Intelligence.AI Kaffeebohnen
    5. Zusammenfassung
  3. 2. Die Lingua Franca der Daten: JSON
    1. Einführung in JSON
      1. Ein einfaches JSON-Beispiel
      2. JSON-Anzeige- und Autorentools
    2. Überblick über die JSON-Grammatik
      1. Booleans
      2. Zahlen
      3. Strings
      4. Arrays
      5. Objekte
      6. Null
      7. Mehr lernen
      8. Minifizierung
      9. Alternative Darstellungen
    3. Ein JSON-Dokument erstellen
      1. Ein Produkteintrag
      2. A Store Bestellung
    4. Zusammenfassung
  4. 3. Datenzentrierte Innovation: Ein Leitfaden für Daten-Champions
    1. Datenumwandlungen erfordern Datenchampions
    2. Der Aufstieg des Datenproduktmanagers
    3. Angleichung ist eine Reise, kein Ziel
      1. Bewertung der Ausrichtung aus einer ganzheitlichen Perspektive
      2. Das Ziel ist nicht die Ausrichtung, sondern die wirksame Ausrichtung
      3. Strategien, um Teams zum Erfolg zu führen
    4. Eine Denkweise des Produktmanagements einführen
      1. Die Bedürfnisse der Datennutzer definieren
      2. Produktmerkmale definieren
      3. Erfolg definieren und messen
    5. Vereinheitlichung versus Angleichung
    6. Zusammenfassung
  5. 4. Concept-First Design für Datenprodukte
    1. Verpackungen und Produkte: Ein Beispiel mit Kaffee
    2. Die vier Facetten eines Datenprodukts
    3. Erste Schritte mit Concept-First Design
    4. Eine Blaupause für die Vereinheitlichung
    5. Kartierung des konzeptionellen Terrains: Bewertung von Konzepten
    6. Erleichterung der Bewertung der konzeptionellen Übereinstimmung zwischen technischen und nichttechnischen Teams
    7. Glatt ist langsam, langsam ist schnell
    8. Zusammenfassung
  6. 5. Eine universelle Sprache für Daten
    1. Was ist JSON Schema?
      1. Was ist ein Schema?
    2. Die Bausteine des JSON-Schemas
      1. Vokabularien und Dialekte
      2. Meta-Schemas: Schemas, die andere Schemas beschreiben
    3. JSON-Schemata verstehen
      1. Schritt 1: Bestimmen des Schema-Dialekts: Das $schema-Schlüsselwort
      2. Schritt 2: Festlegen der Schemavokabulare
      3. Schritt 3: Schema-Vokabularien verstehen
      4. Schritt 4: Schema-Schlüsselwörter verstehen
    4. JSON-Schema als rekursive Datenstruktur
    5. Schemata referenzieren
      1. Wie sieht Duplikation aus?
      2. Lokale Referenzierung
      3. Fernreferenzierung
    6. Dein erstes JSON-Schema-Projekt
      1. Ein Schema schreiben: Schritt für Schritt
      2. Erzeugen eines Webformulars
    7. Zusammenfassung
  7. 6. Die Kunst des Ausrichtens
    1. Feinde der Angleichung: Zweideutigkeit und Annahmen
      1. Zweideutigkeit: Der Schuldige an der Illusion der Kommunikation
      2. Annahmen: Der beste Freund der Zweideutigkeit
    2. Erfolg definieren: Symmetrie zwischen Konzepten und JSON-Schema bedeutet minimale Zweideutigkeit
    3. Mit einem Konzeptkompass die Schieflage beleuchten
      1. Schritt 1: Das Was harmonisieren
      2. Schritt 2: Den Weg harmonisieren
      3. Schritt 3: Das Wie harmonisieren
      4. Harmonisierte Konzepte
    4. Validierung von Konzepten: Bewertung von Überzeugungen und Hypothetischen
      1. Kontrafaktische Daten
      2. Bewertung der Überzeugungen
    5. Zusammenfassung
  8. 7. Die Wissenschaft der Synchronisation
    1. Eine Einführung in das Denken in Netzwerken
      1. Beispiel für das Denken in Netzwerken: Athleten vs. Künstler
      2. Graphen: Die visuelle Sprache der Netzwerke
    2. Netzwerke von Entitäten: Wissensgraphen
      1. Ein einfacher Wissensgraph
      2. Herausforderungen mit Wissensgraphen
      3. Wissen für die 99% ausrichten
    3. Grundlagen der CLEAN Data Governance
      1. Kollaboration
      2. Wissen
      3. Geschäftslogik
      4. Aktivität
    4. CLEAN Data Governance in der Praxis
    5. Die vier Facetten von Datenprodukten und CLEAN
    6. Die vier Reiter des Datentods
      1. Unwissenheit
      2. Siloed Incentives
      3. Kurzsichtigkeit
      4. Unentschlossenheit
    7. Die Macht des Designs in kollaborativen Netzwerken
    8. Zusammenfassung
  9. 8. Die zwei grundlegenden Operationen von Schemas
    1. Validierung der Datenstruktur
      1. Einen Online-Validator verwenden
      2. Beispiel für die Validierung
      3. JSON Schema als Einschränkungssprache
      4. Boolesche Schemata
      5. Heterogene Datenstrukturen
      6. Das Format Schlüsselwort
    2. Anmerkungen zur Definition von Bedeutungen
      1. Beispiel für die Extraktion von Kommentaren
      2. Ein einfacher Anwendungsfall: Verwerfungen
      3. Laufzeit-Extraktion
      4. Standard-Ausgabeformate
      5. Überarbeitung des Formats Schlüsselwort
      6. Einen Online-Validator verwenden
    3. Denken in Schemata
    4. Zusammenfassung
  10. 9. Wege der Akzeleration erhellen
    1. Wie Mehrdeutigkeit, Wissenslücken und blinde Flecken Entscheidungen und Fortschritte bei der Zielerreichung beeinflussen
    2. Was ist größer? Grönland oder die USA?
    3. Wege der Prozesse und des Fortschritts kartieren
      1. Fortschritte bei der Zielerreichung messen
      2. Entscheidungen und Schritte mit Prozesskarten festlegen
      3. Wie Prozesslandkarten Ambiguität aufdecken
    4. Visualisierung und Beseitigung von Mehrdeutigkeiten in Prozessen
      1. Anreicherung von Prozesslandkarten mit Kommentaren
      2. Prozesskarten offenbaren Innovationsmöglichkeiten
    5. Zusammenfassung
  11. 10. Spektren des Erfolgs
    1. Eine Einführung in Wissensrahmen
      1. Wissenserfahrungen und -pfade
      2. Ein Werkzeug für die Gestaltung von Wissenserfahrungen
      3. Vom strukturierten Wissen zum computergestützten Wissen
    2. Erfolgsspektren
      1. Kartierung von Fortschritt und Wert
      2. Visualisieren und Hinzufügen von "Next Best States"
      3. Blinde Flecken beseitigen
      4. Mehrperspektivisches Design und Fahrpläne einbeziehen
      5. Festlegung von KPIs für Erfolgsmaßnahmen und Metriken (Bewertungen)
      6. Dämonen und magisches Denken für Innovation nutzen
      7. Schnellere Pferde
      8. Die Vorstellung magischer Möglichkeiten
      9. Problemlandschaften: Quantifizierung von Schmerzpunkten, die den Wert bedrohen
    3. Nudges: Die richtigen Informationen zur richtigen Zeit
    4. Eine reale Problemlandschaft und ein Demon-Beispiel, das zu einem einheitlichen Datenproduktmodell führte
      1. Die Problemlandschaft verstehen
      2. Die erschütternden Auswirkungen
      3. Ein Treffen der Köpfe und die Geburt einer Lösung
    5. Jenseits von Datenprodukten: Datenproduktmanagement
    6. Die zirkuläre Natur der Vereinheitlichung
    7. Zusammenfassung
  12. 11. Einsatz einer JSON-Schema-Registry
    1. Schemas über HTTP
    2. Schritt 1: Einrichten eines GitHub-Repositorys
      1. Ein GitHub Repository anlegen
      2. Dein erstes Schema hochladen
    3. Schritt 2: Bereitstellen auf Cloudflare Pages
      1. Ein neues Cloudflare Pages Website-Projekt erstellen
    4. Schritt 3: HTTP-Header konfigurieren
      1. Prüfen der aktuellen HTTP-Header
      2. Benutzerdefinierte HTTP-Header auf Cloudflare-Seiten deklarieren
      3. Prüfen der Ergebnisse
    5. Schritt 4: Eine Landing Page erstellen
      1. Hinzufügen eines HTML-Einstiegspunkts
    6. Schritt 5: Hinzufügen einer benutzerdefinierten Domain
      1. Konfigurieren einer benutzerdefinierten Domain in Cloudflare Pages
      2. Einrichten eines CNAME DNS-Eintrags
      3. Prüfen der Ergebnisse
    7. Bewährte Methoden
      1. Schemas sind unveränderlich
      2. Versionierungsstrategie einführen
    8. Zusammenfassung
  13. 12. Datenprodukte mit JSON-Schema entwerfen
    1. Erste Facette: Daten
      1. Ein Beispiel für einen CSV-Datensatz
      2. Eine JSON-Zeilendarstellung
    2. Zweite Facette: Struktur
      1. Konzepte für allgemeine Zwecke
      2. Anwendungsspezifische Konzepte
      3. Datensatz-Einträge
      4. Das Datensatzschema
    3. Dritte Facette: Bedeutung
      1. Zeitstempel
      2. IP-Adresse
      3. E-Mail
      4. US-Bundesstaat
      5. Währung
      6. Preis
      7. Meilenstein
      8. Analytik Eintrag
    4. Vierte Facette: Kontext
      1. Das Signup Analytics Schema
    5. Zusammenfassung
      1. Automatisierte Schemaextraktion
      2. Nächste Schritte
  14. 13. Erweiterung des JSON-Schemas
    1. Einfacher Fall: Unbekannte Schlüsselwörter
      1. Unbekannte Schlüsselwörter als Anmerkungen extrahieren
      2. Vor- und Nachteile dieses Ansatzes
    2. Komplexer Fall: Erstellen von Vokabularen
      1. Das JSON-Schema-Vokabularsystem
      2. Schritt 1: Schreiben einer Spezifikation
      3. Schritt 2: Ein Meta-Schema für das Vokabular schreiben
      4. Schritt 3: Erweitern einer Implementierung
    3. Verbrauchen von Vokabularen
      1. Einen Dialekt definieren
      2. Den Dialekt nutzen
      3. Beispiel: Anmerkungen mit Hyperjump extrahieren
    4. Zusammenfassung
  15. 14. Einführung in JSON Unify
    1. Einführung in das Datensatz-Vokabular
      1. Überarbeitung des Beispiels für die Anmeldeanalyse
    2. JSON Schema Bündelung
      1. Der Bündelungsprozess
      2. Unser Beispiel-Datenprodukt bündeln
    3. Referenzierung von Ferndaten
      1. Das Problem des Streaming von JSON
      2. Einführung in die JSON-Zeilen
    4. Bedeutung extrahieren
      1. Ein einfaches Beispiel
      2. Logische Operatoren verwenden
      3. Das Beispiel für die Anmeldungsanalyse
    5. Datensatz Abstammung
      1. Filtern
      2. Verwandeln
      3. Aggregation
    6. Zusammenfassung
  16. 15. Grundsätze der Gestaltung von Intelligenz
    1. Dein bisheriger Weg zur Vereinigung
    2. Eine Konstellation von tieferen Prinzipien führt zu einer einheitlichen
    3. 1. Das Prinzip der Angleichung
      1. Das Abstrakte ins Konkrete verwandeln
      2. Was du siehst, kann dich töten, und das Gleiche gilt für Daten
    4. 2. Das Prinzip der Information
      1. Ungewissheit verstehen
    5. 3. Das Prinzip des Lernens
      1. Lernen definieren
      2. Definieren von Fehlern
    6. 4. Das Prinzip der integrierten Einfachheit
      1. Komplexitätsreduzierung
      2. Zersetzung
      3. Komprimierung
      4. Memoisierung
      5. Integration in Kommunikationsnetzwerke
    7. 5. Das Prinzip des Kontinuums
      1. Dinge messbar machen
      2. Die Gefahren des Missbrauchs von Messwerten
      3. Ein kontinuierliches Beispiel für ein Kontrollstrategieproblem
    8. 6. Das Prinzip der staatlichen Übergänge
      1. Ein einfacher Zustandsautomat
      2. Vereinfachung der Zustandsübergänge
    9. 7. Das Prinzip der Entscheidbarkeit
      1. Was ist Entscheidbarkeit?
      2. Zwei wichtige Problemlösungsansätze
      3. Informierte Entscheidungen treffen
      4. Entscheidungsfähigkeit in der realen Welt zur Verringerung von Fehlanpassungen in Teams
    10. 8. Das Prinzip der Heuristik
      1. Sensibilisierung und ethische Überlegungen
      2. Verbindung zur Entscheidungsfindung in der Wirtschaft
    11. 9. Das Prinzip der Beherrschung
      1. Stufen der Beherrschung von Wissen
      2. Strategien für die Bewältigung
    12. 10. Das Prinzip der Weisheit
    13. Zusammenfassung
  17. 16. Auf dem Weg zur Unified Intelligence
    1. Funktionale Künstliche Intelligenz
      1. Deine KI ist nur so gut wie deine Daten
      2. Hüte dich vor Illusionen im Rahmen von Überprüfungsprozessen
      3. Frage Annahmen
    2. Kollektive Intelligenz
    3. Kollaborative Intelligenz
    4. Unified Intelligence
      1. Netzwerke für kollaboratives Lernen
      2. Personalisiertes Wissen
      3. Antizipatorisches Design: Personalisierung und digitale Zwillinge
    5. Kodifizierungsprinzipien der Intelligenz
      1. Kontinuierliche Mensch-Maschine-Lernschleifen
      2. Weisheit in der Praxis anwenden
      3. Konzeptionelle Zoomfähigkeit
    6. Weisheitsgraphen: Konzepte, Handlungen und Ergebnisse miteinander verbinden
      1. Kognitive Primitive: Standardisierung der Gestaltung kognitiver Erfahrungen
    7. Der Wert der Vereinheitlichung
      1. Vorrang für Wissen vor KI
      2. Eine Geschichte von einfachem Wissen und komplexer Intelligenz
      3. Befolge das Prinzip der integrierten Einfachheit
    8. Zusammenfassung
    9. Über dieses Buch hinausgehen
  18. Index
  19. Über die Autoren

Product information

  • Title: Vereinheitlichung von Geschäft, Daten und Code
  • Author(s): Ron Itelman, Juan Cruz Viotti
  • Release date: September 2024
  • Publisher(s): O'Reilly Media, Inc.
  • ISBN: 9781098196097