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從五個切入點看數據中台的必要性

在上一篇《我的資料工程轉捩點，與數據中台》講完個人經驗之後，我想來拆解數據中台的本質，我在第一次看到這個名詞之後，嘗試搜尋了很多資料，但都只得到模糊的抽象，完全無法理解它葫蘆裡賣的是什麼藥。直到最近...

2018 年，阿里巴巴對社會輸出「數據中台」這個價值體系，聲稱這樣的技術架構可以解決業務與開發效率的不對稱性、落實「數據為本」、極大化企業資料價值。到了 2020，流行的可能是「拆中台」，將數據中台...

此文撰於三年多前（2017-07-2），由於最近又有新的文化（遠端工作模式）產生，很多觀念仍然適用，就做了小幅度修改重發。文化沒有捷徑。圖為貝爾格勒，這裡的歷史街區和建築極具吸引力 photo cr...

示意圖：被巨量資料開發的隕石砸到這幾年我很常聽到快畢業的學生，或是剛踏入職場的新鮮人詢問，要如何培養資料工程的實務能力，像是：我很希望自己有更好的資料工程（ETL/data pipeline）實務...

分析與模型在多數人眼中，比工程更性感「清資料很無聊、研究模型很潮」這從學生與新鮮人的角度來說，在踏入業界以前有這樣的認知是很正常的事情，對於那些已經在業界、卻不在 AI 領域的人來說，或許也是類似的...

原本上一篇應該就要結束了，但因為這篇《設計角色的光譜》The spectrum of design roles in 2018 – UX Collective 呈現的方式實在太棒了，忍不住也想來做一張...

康威定律告訴我們：設計系統的架構受制於產生這些設計的組織的溝通結構。對於求職者來說，要了解一間公司，有很多面向可以評估。對於資料科學領域，常用的一個方法就是評估它的資料工程複雜度，更簡化來說，就是科...

「資料科學家到底做些什麼？」、「為什麼這間公司的科學家也要做資料工程？」、「資料清理是誰應該做的？」、「機器學習工程師跟資料工程師有差嗎？」、「資料分析師又跟他們差在哪？」這些都是求職過程中，面試者...

這篇是以自己的面試經驗（2019/05～2019/08）做市場取樣調查，未必代表整個產業概況，如果有其他面向是我忽略的，也歡迎分享出來一起討論。系列文列表 2019 我的資料科學轉職歷程：從迷惘出發...

如果說上一篇如何定位自己，是外顯的結果，那麼這篇價值觀，就是一邊在摸索中，我自己建立起來的價值觀系列文列表 2019 我的資料科學轉職歷程：從迷惘出發的動機，以及為什麼不寫面試文 2019 我的資料...