TGViewer
Reliable ML Reliable ML @reliable_ml · 6.61K subscribers
Post #236 5.47K
Советы для CDO - Part #1
Обзор книги Carruthers, Jackson - The Chief Data Officer's Playbook

Прочитала CDO Playbook и хочу поделиться моментами, которые показались интересными.

В целом в книге ну очень высокая доля воды относительно полезной информации, поэтому обзор может быть полезным :-)

Итак, что - по мнению авторов - важно понимать, если вы CDO.

Общее - про выстраивание работы в целом:

- Не бывает много коммуникации: прогресс, фидбек, объяснения. Ты не обязательно должен делать работу в совершенстве, но все должны быть в курсе о том, что ты делаешь.

- Первое дело в работе CDO - понять бизнес. При проведении интервью спрашивать не про дату, а про проблемы в бизнесе. И, отталкиваясь от них, предлагать решения на основе данных.

- Для успеха надо вовлекать людей в активности, и особенно искать евангелистов своих идей в бизнесе. Много маленьких поддерживающих армий лучше одной большой. Это становится очень важным при внедрении изменений: одна коммуникация на всех про новые правила не приведёт к результату. Много индивидуальных коммуникаций и продажи своих идей с учётом особенностей и интересов стейкхолдеров даёт сильно больше результата. И развивается и помогает в долгосрочном периоде.

- Важно не увлекаться the empire-building trap. Дело, в первую очередь, не только в том, сколько у вас людей, а в том, какое value вы можете принести.

- Лучше недокоммититься и принести больше, чем наоборот. Это должно быть в основе. Такая вот непреложная истина 😄

Про роль CDO и немного про дата офисы:

- Авторы выделяют два основных типа CDO с точки зрения их роли в компании: first CDO и second CDO. FCDO это risk-averse чувак (фундамент пирамиды), а вот SCDO - это value-add чувак (монетизация данных). Первый должен выстроить технологический и архитектурный фундамент + запустить процессы data governance, но и не забыть про квик вины, ибо ожиданий у бизнеса от роли будет много, так как инвестируют в неё тоже много. Второй CDO - больше рискует и очень плотно общается с бизнесом, а бизнес по идее уже понимает на опыте первого CDO, что от улучшения технологий можно подвинуть границы возможного.

- Нужно понимать, какого типа ты CDO, какие навыки в тебе сильнее. Как минимум, технические (и какие), навыки управленца, бизнес-ориентированности и понимания бизнес-процессов. Слабые стороны нужно подкреплять союзниками и наймом людей. И постоянно анализировать, всё ли ок. Нельзя предавать себя. Стоит понимать, кто нужен организации, и идти туда, где будут применяться твои сильные стороны.

- При централизованной структуре чаще всего бизнес теряет оунершип над развитием дата дривен проектов. Считает, что дата должна все делать сама, а так не бывает.

- Data literacy. Обязательно должна быть база по данным у всех - понимание данных, способность их правильно понимать, уметь интерпретировать и аргументировать свою точку зрения по ним. В компании чаще всего есть значительный слой data unaware людей. В них кроется золотая жила, CDO нужно работать с ними. Они могут дать много value и идей использования данных, когда получат базовый уровень грамотности данных. При этом нужно учитывать, какой уровень грамотности нужен на каких уровнях: операционная деятельность, тактическое принятие решений, стратегическое принятие решений. На операционном важно уметь быть информированным, уметь читать данные, т.е. иметь базовые навыки. На тактическом и стратегическом нужны более индивидуальные программы обучения, плюс обязательно совместная работа с CDO над вовлеченностью к работе с данными - зачем мы это делаем, что можем классного получить.
Важно мониторить и работать над тем, чтобы на всех уровнях развивать нужную степень грамотности данных, и их использования. Плохо, когда на стратуровень поступают классные выверенные данные, но не используются, и плохо, если используются невыверенные.

Вот такие заметки. Будем рады обсудить в комментариях ваши мысли.

Во второй части обзора напишу про рекомендации для бизнеса - как найти себе подходящего CDO.

Ваш @Reliable ML

#business #обзор_книги #cdo
  • 👍 47
  • ❤ 21
  • 🔥 7
  • ❤‍🔥 2
More from @reliable_ml
  1. Sep 18, 2026Наслаждаюсь работой на конференции дата-аналитиков на экономическом факультете МГУ. Тут со…
  2. Sep 18, 2026Конференция дата-аналитиков на Экономфаке МГУ Новости за сегодня) Перепост ниже. Прийти на…
  3. Aug 4, 2026Не в тему - но про ИИ Тут пришли ребята (на самом деле девчата, @Antonina_Zhiteneva) - они…
  4. Jul 15, 2026LLM Evaluation как задача Causal Inference #1 Первая заметка серии, посвященной современны…
  5. Jul 14, 2026Ура, доклады с Датафеста! Секция ReliableML Датафеста доступна на сайте ods.ai https://ods…
  6. Jun 17, 2026Каникулы Бонифация Или ML System Design - наше все В этом году устроила для себя необычный…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →