北京
蒂埃里·马丁是丰田汽车欧洲公司企业数据与分析负责人，他拥有多元化的才能。在与Computer Weekly的视频通话中，可以看到他身后书架上陈列着一些精美的素描作品。
"素描是我的放松方式，"马丁谈到这些艺术作品时说道。"这样我就能从专注于数据的高强度脑力工作状态，转换到放松状态，让我的手自由地绘画。这很享受。"
更重要的是，马丁认为高质量的插画和有效的企业数据平台之间存在相似之处："它们都关乎美学、简洁性，以及提取你想要实现目标的本质。"
数据转型之路
马丁在丰田欧洲的职业生涯经历了一些有趣的转折。他承认自己在公司的早期工作与数据毫无关系，更别提人工智能了。在这些初始岗位上，马丁专注于工程领域，花了15年时间设计汽车，然后才转向技术领域。
"数据和AI是后来的事，因为我想学习新技能，"他在反思这一转变时说道。"当你达到某个掌握了技能的水平时，你就想转向下一个技能，跨越新的边界。这就是我所做的。"
从2017年到2022年的五年间，马丁在研发部门工作，从车身工程转向动力总成仿真。在研发期间，他与IT的互动增加了。2022年，他成为数据分析高级经理，负责建立数据分析团队。
"当我到达那个职位时，没有数据平台，所以我必须从头开始构建，"他说。"这是我喜欢的那种挑战。公司为那些准备付出努力的人提供可能性。你有机会实现跳跃。"
平台建设
马丁在过去几年的优先任务是创建企业级数据网格。他说Snowflake的云技术是丰田欧洲平台的基石。
"一切都依赖于强大的数据基础和治理，"他说。"重要的是要有基于角色的访问控制、加密和平台上可用的数据，但只对授权访问的人开放。这些都是我们在Snowflake上构建的。"
除了传统的数据仓库，马丁将Snowflake描述为用于分析和AI计划的可扩展计算引擎。组织数据堆栈中的其他关键技术包括用于治理的Calibra、用于协作的Dataiku、用于摄取的Qlik、用于转换的DBT、用于可观察性的Monte Carlo以及用于分析的Sigma。
从前端领导
马丁说他在2024年晋升为丰田欧洲企业数据与分析负责人，这是对新兴技术日益重要性的认可。
他说自己监督数据和AI的角色符合Gartner对首席数据官的描述。他的职责包括处理治理、建立业务关系、提升和培训人员，以及管理数据科学和平台团队。
马?tin说首席数据官通常被视为具有挑战性的角色。行业专家同意这一观点，技术专家DataIQ表明欧洲数据主管的平均任期为1.9年。研究表明，与数据转型相关的条件通常需要三到五年才能成熟，包括建立信任、嵌入治理、发展运营模式和重塑决策实践。
展望未来
马丁说他组织的一个重要关键绩效指标是Snowflake和其余数据堆栈在整个业务中的利用率。几家工厂已经接入了Snowflake平台。现在，他的团队正在探索该技术在各个欧洲业务中的使用情况，如丰田法国、意大利、西班牙、德国和英国。
"我们确保市场本身使用Snowflake，这就是我们正在积极努力的，"马丁说，这表明通过平台进行数据集中化带来了新机遇。
马丁的团队继续寻求与AI和数据相关的机遇。Snowflake Intelligence，该技术公司用于通过自然语言利用企业知识的智能体，允许丰田欧洲的业务用户快速生成洞察。然而，马丁认识到各种形式的新兴技术仍在发展中。
"数据质量很重要，我们将看到AI带来什么，"他说。"在短期到中期，我看到更多数据用于我们业务内部的各种用途，改善人们的工作、车辆质量和制造流程。"
Q&A
Q1：Snowflake在丰田欧洲的数据平台中起什么作用？
A：Snowflake是丰田欧洲数据平台的基石，作为一个可扩展的计算引擎用于分析和AI计划。它提供基于角色的访问控制、加密等功能，确保数据只对授权人员开放，支撑着强大的数据基础和治理体系。
Q2：马丁是如何从工程师转型到数据分析负责人的？
A：马丁在丰田工作了15年的汽车设计工程师，2017-2022年期间在研发部门工作，从车身工程转向动力总成仿真，期间与IT互动增加。他主动提出转向数据和AI领域，2022年成为数据分析高级经理，从零开始构建数据平台。
Q3：丰田欧洲在数据治理方面有什么特色？
A：丰田欧洲建立了包含300-400个数据项目的积压清单，已在内部数据市场推出100个数据产品。团队注重数据架构、治理、保护和隐私，与业务部门紧密合作创建针对性强的数据解决方案，并正在探索Snowflake Intelligence等新功能。
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