几个月前，我写了一个博客关于考虑云提供商数据质量(DQ)解决方案的影响。这个博客收到了很多反馈，但它认为组织正在寻求购买数据质量解决方案，而不仅仅是构建自己的解决方案。manbetx1.0下载一些读者问，“那我自己构建解决方案怎么样?我有开发人员和预算。”有些人甚至看到了供应商的DQ解决方案，然后说:“好吧，我可manbetx1.0下载以自己构建。”
考虑到这些反馈，我想分享构建自己的DQ解决方案与构建商用现货(COTS)解决方案的一些含义。我希望详细探讨这两种选择。
为了回顾上次的讨论，我们集中讨论了两个关键主题。这些主题考虑了技术资源质量和组织复杂性。在这些主题的基础上，该博客将最快的“DQ上市时间”量化为做出“购买”决定时的策略。我们的研究证明，你应该考虑数据智能公司提供的DQ服务，而不是点DQ服务。
我相信同样的概念也可以应用于“建造vs.购买”。作为一个关心数据质量和可观察性的领导者，在考虑您的技术时，您希望优先考虑DQ上市时间。以及它将如何扩展以确保与坏数据相关的风险最小化。
1.技术资源质量——你能负担得起构建和维护吗?
如今大多数公司都是科技公司。金融科技(Fintech)、医疗科技(Medtech)、甚至“真正的科技”(true tech)都体现了这一点。此外，公司现在开始称自己为数据公司。这些趋势与技术投资和数据货币化的实际回报相对应。但是，虽然公司寻求在其行业范围内创新，利用他们的数据，但并非每一项投资都会产生相同的回报。
产品组织会发现，通过数字化方式转变其前台办公室的一个关键方面，将数据绑定到一个集中的商店，并利用分析来击败竞争对手，这些都具有巨大的价值。但是，当他们在这些功能的基础上进行开发时，他们不太可能在Outlook、JIRA或Salesforce等应用程序上“重新发明轮子”。金融服务、医疗保健甚至能源等行业要么利用这些应用程序，要么求助于自己的行业竞争对手。
主要驱动因素是沉没成本。一个组织可以建立一个电子邮件系统，但要重新创建Outlook或Gmail已经完成的东西，需要考虑所有必要的额外资源。狗万新闻c历史表明，一些公司在几十年前就尝试了这些技术，但行业驱动的应用程序占了上风。
考虑下面构建- dq财务影响图的类比。下图显示了构建自制DQ解决方案的一些实际额外成本。每个资源都代表不同于核心组织数据功能(如管道、ETL或分析)的内容。在我作为DQ产品负责人的个人经验中，我见过数据产品构建需要数年时间，而不是几个月。你能证明以下费用的合理性吗?如果不是，那么你是否会雇佣不到足够的资源，甚至无法交付一个“工作软件”?狗万新闻c
图1。构建一个DQ解决方案需要多少成本?
如果事实证明构建它非常困难，那么想象一下维护数据质量的时间。几乎立即，任何从构建过渡到运行的组织都必须做出艰难的资源决策。在很多情况下，构建这样一个产品的团队发现他们在运行模式中质疑自己的角色。新产品特性和维护的分配是怎样的?我们最好的资源离开了吗?狗万新闻c
当这个产品团队努力成为一个数据运营团队时，有两个因素是不变的。组织将发生变化(请参阅下一节)，竞争将增加。是的，你今天构建了完美的产品，但你能跟上明天的COTS吗?特别是当这些产品正在解决您的组织从未面临过的不可预见的挑战时?想象一下，如果你的CIO突然宣布新的云迁移需要新的功能，而你已经落后于计划?
每一个新的重构、特性或升级的成本是否都与之前的预测一样多?也许!至少，可以将下图与SaaS/Cloud DQ产品进行比较。升级安装一项每年要花费你7万美元。这些资源和资狗万新闻c金远远超过了COTS DQ产品的典型供应商“托管”成本。
图2。升级一个自制DQ解决方案需要多少成本?
2.组织的复杂性——你真的能在技术上超越组织的人员和流程吗?
挑剔的读者可能会引用上述数据的例外情况，认识到一个好的轶事挑战事实。轶事通常是定性地破坏定量分析的好方法——通常以“我们是不同的……”作为前DQ产品负责人，我欢迎这种挑战，可能也承认它的真实性，但我认为这些轶事的总和并不能超过更大的成本效益分析。
也许我们可以考虑一些与组织复杂性相关的挑战。
- 我们是不同的。我们花钱请人来开发数据产品- - - - - -是的，我的第一份工作是开发金融产品，然后是金融服务的数据产品。专注于行业的产品是必要的，也是令人满意的——我个人看到了数据公司对数据产品的不同热情。作为一名产品负责人，我的谍报技术是产品、客户旅程和敏捷，而不仅仅是数据治理。因此，我想挑战的是，你们的数据产品团队在构建行业应用程序方面也同样有效。
- 我们是不同的。我可以自己做这个- - - - - -是的，我相信一个超级团队的超高表现可以经常构建伟大的技术。背后的技术新万博移动客户端数据质量和可观察性由一个20人的团队建造。但是一个伟大的团队能坚持多久呢?这些超级执行者会继续从构建到运行，还是继续他们的下一个集体计划?在这种情况下，我会挑战团队的领导力。当他们意识到他们已经垄断了您组织的数据需求时，您认为您还能负担得起同样的团队吗?
- 我们是不同的。我们的数据太复杂了- - - - - -是的，定制的体系结构是数据启用、治理或智能背后的驱动力。定制架构是阻碍自动化和数字化举措(如迁移到云端)的问题根源。然而，尽管您的组织可能很复杂，但您并不是唯一的复杂组织。一个好的COTS解决方案可以让你完成80%的工作，只需要构建最后20%的工作。任何复杂组织的一个关键主题都是构建目标状态，而不是对抗当前状态的潮流。
- 我们是不同的。我们受到高度监管- - - - - -是的，高度监管的组织在其提出的解决方案中会经历严格的审查。manbetx1.0下载虽然我们可以就审计的性质进行辩论，但我们都同意，并非每次审计都是平等的。审计人员接受过评估风险的培训，并为减轻风险的品牌命名。我想质疑的是，对高德纳评级的技术进行审计，受到的审查会少于非数据行业的竞争尝试。
- 我们是不同的。我们太政治化了- - - - - -是的，办公室政治推动了许多决定。这些决策围绕着对人员和流程的谈判看法展开。办公室政治受制于超越事实的压力，我想挑战行业政治胜过办公室政治的说法。每个主要行业都在利用COTS DQ解决方案。manbetx1.0下载你想成为一个不懂行业政治的公司吗?
图3。加速DQ解决方案的上市时间
鉴于上述情况，人们可能会想到在build-vs-buy数据中创建星号的许多挑战。虽然这些概念可能有一定道理，但许多轶事和挑战的总和并没有超过COTS盛行的历史——“规模经济”。然后，我将留给你们一个轶事来挑战之前的故事。
我们不不同。坏了的东西- - - - - -是的，数据质量会出现问题。当您等待做出决定或花时间构建自己的DQ时，情况会不断恶化。我看到DQ事件达到了8位数。因此，当您权衡您的决定时，交付DQ的时间至关重要。当购买DQ被证明能更快地投入市场时，你真的有时间等待团队构建DQ吗?
图4。构建DQ解决方案所涉及的挑战:您能承受等待吗?
数据表明，在构建自己的DQ解决方案之前，应该强烈考虑购买专注于DQ的公司构建的DQ解决方案。对于开发团队来说，这不应该是一个存在的问题，因为有很多定制数据工程师可以参与其中，以构建健康的数据管道。如果您正在寻找服务于工程师、运营和业务的DQ解决方案，请查看新万博移动客户端数据质量和可观测性．
