Data Mesh - это жизнь!

Согласно определению, данному автором, Data Mesh - это социотехнический подход к управлению аналитическими данными. Из известных мне случаев попыток его использования, абсолютное большинство делает акцент на «технический», забывая про первую часть. И крайне редко, на мой взгляд, кому-то удается найти некий баланс. Разница между этими двумя вариантами примерно как между обычным евролагером и пивом крафтовым, или же по-другому: для первых - это любимая, но работа, для вторых - это жизнь.

Я уже писал про то, что Data Mesh есть результат выполнения некоей функции, результатом которой для футбола, например, будет Total Football. «Кто этого не чувствует, - сказал бы Освальд Шпенглер, - тот вообще не способен проникать в глубину вопроса».

А значит, мы в очередной раз можем обратиться к лучшему сериалу всех времен и народов для дата-специалистов и изучить опыт внедрения Data Mesh в отдельно взятом ФК «Ричмонд». Путь нелегок и тернист, готовых рецептов нет, можно лишь попытаться «отбросить все лишнее и довериться интуиции».  

Обучение команды тотальному футболу тренерский штаб начинает с объяснения четырех ключевых принципов, на которых он основан (в Data Mesh ключевых принципов тоже четыре, совпадение? Не думаю…). На каждом из них мы сейчас остановимся подробнее, попутно проведя параллели с миром больших данных.

№ 1. Состояние

«Нужно подтянуть физическую форму» - так объясняет Тед первый принцип. Применительно к миру корпоративному «состояние» означает совокупность hard и soft skills. На одних «хардах» сейчас далеко не уедешь. Да и грань между ними все больше размывается. На мой взгляд, применительно к инженерам данных, любопытство и гибкость мышления уже можно смело относить к категории hard. Возможно, даже стоит прекратить это лишенное смысла деление и начать применять «целостный» подход имени товарища Фредерика Лалу.

С футбольным клубом все относительно просто («фью-фью, будем бегать из конца в конец, а потом обратно в начало»), а вот как организовать «тренировочный процесс» в мире корпоративном? Data Mesh точно не подойдет тем, кто считает, что обучение - это, в первую очередь, прерогатива самих сотрудников. Непрерывное развитие должно стать частью культурного кода компании, встроиться в ее ДНК. «Организации должны инвестировать в повсеместное создание и реализацию программ повышения грамотности в области работы с данными» - пишет Жамак Дегани.  

Как известно, любая культура рекурсивна и рано или поздно должна будет выполниться терминальная ветвь - пресловутое «начать с себя». Без внутренней мотивации сотрудников расширить мастерство работы с данными до универсального специалиста данное начинание ждет фиаско. 

Следующий шаг - появление различных стандартов: к оценке компетенции, планированию профессионального развития и проведению код-ревью (да-да, это тоже часть процесса обучения). 

Нужно помнить при этом, что, как и в спорте, простое увеличение «нагрузки» может завести в тупик, к возникновению эффекта «тренировочного плато» - состоянию, когда результаты перестают расти, к выгоранию, в общем.

В большинстве случаев эффект плато возникает из-за однообразных тренировок: курс за курсом, книга за книгой, технология за технологией, рутинные, набившие оскомину задачи на работе, однообразные конференции… 

Выход достаточно прост: «Нужно сбросить все оковы, навязанные обществом и вами самими». Делайте то, чего никогда раньше не делали (нужное подчеркнуть). Начните читать с сотрудниками художественную литературу, сходите в театр, посетите музей или картинную галерею, дегустацию оранжей малых отечественных виноделен или же устройте коллективный просмотр «Гражданина Кейна». 

 «Гибкие процессы требуют гибких людей» - слова автора Data Mesh, должные стать девизом организаций методологию внедрить пытающихся. 

№ 2. Универсальность

«Физические кондиции» (мастерство) являются ключом к номеру 2 - универсальности. Все согласно «конспектам Лобановского». Или Виктора Маслова. Или Бориса Аркадьева. Ибо Data Mesh другими словами есть не что иное, как «организованный беспорядок», явленный Туманному Альбиону «одиннадцатью молчаливыми мужчинами в синих пальто». «Это просто безостановочное движение, переход от позиции к позиции, пока позиций просто больше не останется… Это одновременно и риск, и поддержка выбора своего товарища… Все быстро, текуче, легко…» 

Здесь прослеживается прямая связь с книгой Жамак Дегани, где она возвещает скорое появление новой роли в мире больших данных - data product developer - специалистов широкого профиля, «не ограниченных рамками, подобно десятилетним пацанам с силой и щетиной взрослого парня», десятиборцев, умеющих буквально все, легко справляющихся с задачами архитектурными, инженерными и аналитическими, не без помощи систем искусственного интеллекта, местами, конечно же.

Подобные специалисты - большая редкость, и дело здесь даже не в том, что «невозможно объять необъятное», а во въевшемся в подкорку головного мозга еще с махабхаратовских времен шаблоне - «всяк сверчок знай свой шесток», из-за чего универсальность в процессе найма рассматривается часто в негативном ключе: «ты, че, самый умный?». 

Но, как писал классик: «Чтобы построить многополярный мир, нужно самому сначала стать многополярным», научившись «понимать и ценить функции, каждого, кто есть в команде». 

А значит, «в дополнение к обучению в области работы с данными необходимо разработать новые пути карьерного развития для людей, которые планируют попробовать себя на новых ролях, появляющихся в связи с переходом на Data Mesh».

№ 3. Осознанность

Продуктовые команды должны в Data Mesh должны быть децентрализованы, самостоятельны, слабо связаны и практически независимы друг от друга. Но не изолированы… «Нужно знать, что делают другие. Постоянное движение требует постоянной концентрации». 

Большую роль в этом играет появление сообществ, в которых специалисты смогут обмениваться опытом, лучшими практиками, рассказывать о своих достижениях и факапах (куда ж без них) и даже ставить амбициозные планы по развитию своей профессии в компании. Такие сообщества не должны быть закрытыми ни для представителей специальностей из мира данных, ни для любых других в компании. Управлением ими, в идеале, должна заниматься супергруппа (вроде «Emerson, Lake & Palmer» или «Me first and the Gimme Gimmes») из представителей разных команд, не только платформы данных. Выражаться работа в сообществах может как в виде регулярного общения в чатиках корпоративных мессенджеров, так и в проведении периодических внутренних митапов.  

«Вишенкой на торте» (я вырос на текстах Юрия Цыбанева в «Советском спорте») может стать взаимный дружеский технический аудит и код-ревью продуктов между различными дата-командами. Нужно поощрять внесение предложений по развитию платформы данных и даже реализацию таких предложений со стороны ее пользователей. «Голос каждого должен быть услышан». 

Прекрасной иллюстрацией этого служит выступление Джейми Тарта («только не называйте меня кретином»), олицетворяющего в данном случае команду платформы данных, в перерыве матча с «Арсеналом». «Играть нужно не «на», а «через»...» - говорит он, формулируя тем самым суть децентрализованного подхода.  

Только так это работает.