В наши дни предприятия больше не следуют устаревшим бизнес-процессам. Основное внимание уделяется внедрению новейших технологий и использованию нового программного обеспечения и инструментов для повышения производительности и рентабельности инвестиций. Но работа с передовыми системами подразумевает наем специалистов, имеющих опыт в указанной области.
Данные являются важной частью любого бизнеса. Будь то искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка или бизнес-аналитика, эти технологии работают с огромными объемами данных. Организациям нужны сотрудники, которые могут работать с данными и новейшим программным обеспечением для получения информации и создания отчетов. Обеспечение качества данных помогает организации принимать более обоснованные решения.
Многие из вас уже слышали об ученых данных. Предполагается, что специалист по данным должен знать все и управлять всем этим. Но это вряд ли возможно. Несмотря на то, что один и тот же человек должен обладать разным набором навыков, одного специалиста по данным будет недостаточно. Предприятиям нужна полностью укомплектованная команда по анализу данных.
Что такое наука о данных?
Прежде чем мы подробно поговорим о том, почему и как вы должны создать успешную команду по анализу данных, давайте сначала посмотрим, что это такое на самом деле. Самое простое определение -
Наука о данных — это область обучения, в которой знания математики, статистики, навыков программирования и предметной области объединяются для обработки больших объемов данных и извлечения значимой информации.
В компьютерных науках аналитика данных — это процесс анализа необработанных данных, чтобы сделать выводы о них.
Компания, занимающаяся наукой о данных, предлагает множество услуг, связанных с аналитикой данных, инфраструктурой данных, стратегией данных, большими данными, глубоким обучением, машинным обучением, искусственным интеллектом и многим другим. Технологии и услуги взаимосвязаны с командами, работающими над различными аспектами науки о данных и расширенной аналитики.
Не каждый бизнес имеет подходящую инфраструктуру для создания команды специалистов по обработке и анализу данных. Кому-то это легко, а кому-то приходится прикладывать много усилий. Глобальная цифровая структура может ввести управление, социальную среду, бизнес и технологии. В таких случаях наем услуг компании, занимающейся наукой о данных, является лучшим вариантом.
Чем специалисты по данным отличаются от архитекторов данных?
Роль архитектора данных постоянно меняется, поэтому стандартной программы сертификации в отрасли не существует. Как инженеры данных, эксперты по данным или архитекторы решений, люди обычно приобретают опыт работы в области проектирования данных, управления данными и хранения данных по мере того, как они продвигаются к роли архитектора данных.
Важность создания правильной команды по науке о данных
Что, если вы хотите создать команду для проектов по науке о данных? На каком этапе вы должны внедрить науку о данных на своем предприятии? В большинстве случаев решение оказывает наибольшее влияние только на ранних стадиях.
Насколько важно создать правильную команду?
Внедрение ролей специалистов по обработке и анализу данных в ваши бизнес-процессы требует тщательного планирования. Вы должны быть уверены, что у вас достаточно бюджета для инвестиций в системы, людей и процессы. Вы также должны быть уверены, что ваши существующие сотрудники будут приветствовать изменения и примут их. Если ваши сотрудники не оценят идеи, предлагаемые специалистами по данным, цель будет потеряна.
Многие компании ожидают, что аналитики данных смогут преобразовывать отчуждающие числа, чтобы предоставить осязаемую информацию.
Ниже приведены некоторые причины, по которым вам следует инвестировать в создание науки о данных для вашего бизнеса.
- Расширение прав и возможностей сотрудников и руководства
- Рекомендация будущих действий на основе информации, полученной из прошлых данных и данных в реальном времени.
- Выявление возможностей роста на рынке
- Помощь в принятии решений на основе отчетов на основе данных
- Помощь сотрудникам в освоении лучших отраслевых практик
- Анализ и оценка решений, принимаемых руководством
- Определение целевых аудиторий
- Выявление проблем клиентов и поиск решений
- Помощь в подборе нужных талантов для бизнеса
Роли в команде по науке о данных
В команде по науке о данных есть несколько экспертов, каждый из которых занимается разными аспектами области. Роли и обязанности членов команды зависят от их опыта в предметной области, технических знаний и количественных навыков.
- Руководитель группы — директор по аналитике или директор по данным
- Стратег данных
- Специалист по данным
- Инженеры данных и архитекторы
- Аналитики данных
- Инженер по машинному обучению
- Бизнес-аналитик
- Журналисты данных
- Инженер по визуализации данных
Фактические позиции в командах могут различаться в зависимости от типов групп по анализу данных, которые предприятие хочет создать, и от того, сколько оно может в них инвестировать.
Как структурировать команду Data Science?
Структуру команды по науке о данных можно дополнительно классифицировать. Сначала вам нужно будет решить, какую команду вы хотите создать в своей организации, а затем нанять подходящих экспертов, которым требуются аналитики данных с проверенными на рынке навыками.
- Децентрализовано. Лучше всего подходит для краткосрочных, первоначальных мероприятий по интеграции науки о данных и малых и средних предприятий, которые не хотят становиться полноценным бизнесом, управляемым данными. Выбор децентрализованной модели полностью зависит от бизнес-целей.
- Централизовано. Это группы специалистов по обработке и анализу данных, которые работают над несколькими проектами, разбросанными по разным отделам предприятия. Эта структура хорошо работает для предприятий, ориентированных на долгосрочный рост и развитие.
- Функциональность. Одна команда работает с одним отделом, например, с маркетингом или логистикой. Сфера деятельности ограничена этим отделом. Эта структура лучше всего подходит для стартапов, где нет необходимости анализировать каждый фрагмент информации.
- Центр передового опыта (CoE): похож на централизованную структуру, но с отдельным подразделением для специалистов по данным. Она известна как одна из самых сбалансированных структур, поскольку между командами наблюдается более высокий уровень координации.
- Консалтинг: это похоже на наличие компании по анализу данных внутри предприятия. Команда инженеров данных может быть нанята разными отделами для работы над конкретными проектами. Эта структура работает на малых и средних предприятиях, где руководство не может выделить командам много внешних ресурсов.
- Демократичность: позволяет комбинировать и интегрировать простую или специализированную модель обработки данных с другими системами предприятия. Сотрудники имеют доступ к системам обработки данных и могут вносить в них изменения. Это работает, когда предприятия сосредоточены на создании инфраструктуры обработки данных для предприятия.
- Федеративный: это похоже на использование команды SWOT в организации. Федеративная структура представляет собой комбинацию децентрализованного и CoE типов.
Заставляет ли это вас задаться вопросом, перед кем должна отчитываться команда специалистов по обработке и анализу данных? Что ж, ответ кроется в структуре команды, выбранной предприятием. На крупных предприятиях команда отчитывается перед главным операционным директором, техническим директором, главным директором или финансовым директором (дальнейшая отчетность по нескольким командам). В централизованной модели команда отчитывается перед руководителем отдела аналитики данных.
Навыки работы с данными, которые следует учитывать при создании команды
Не случайно создаются команды по науке о данных. Вам нужно будет учитывать множество факторов при выборе каждого члена команды и назначении им соответствующих командных ролей.
Методы и точки зрения, которые мы используем, различаются в зависимости от набора навыков и опыта людей в нашей команде. Кроме того, наука о данных — это командный вид спорта, поэтому важна точная командная работа!
Как создать команду по анализу данных с нуля?
- Наймите экспертов и специалистов
- Команда должна быть автономной
- Оправдайте ожидания
- Не делайте ничего наполовину
- Сначала нацельтесь на низко висящие плоды
Взгляните на факторы, упомянутые ниже.
1. Лидерские качества
Одной из основных причин наличия в вашей организации группы специалистов по обработке и анализу данных является балансировка нагрузки моделей машинного обучения в рамках всего бизнеса. Ответственность за управление командой и обеспечение того, чтобы они предоставляли необходимую информацию о данных, лежит на руководителе группы или директоре по аналитике / директоре по данным.
В конце концов, они становятся бизнес-лидерами.
Хотя большинство специалистов по данным и аналитиков исключительно талантливы в своей работе, мы также должны подчеркивать их лидерские качества при выборе руководителя группы по анализу данных. На эту роль подойдет тот, кто обладает сильным опытом в предметной области, способностями к решению проблем, мышлением и навыками принятия решений на основе данных, а также тот, кто может общаться с сотрудниками на разных уровнях.
Помимо управления тем, как эффективно работает наука о данных, желательно, чтобы люди также хорошо разбирались в бизнес-анализе. Harvard Business Review предоставляет исключительную информацию о новых идеях и о том, каким должно быть лидерство в момент возникновения проблем в бизнесе.
2. Портфолио проектов
Исследователи данных, инженеры по машинному обучению и другие аналитики (инженеры-программисты в редких случаях) должны были поработать хотя бы над несколькими полевыми проектами по работе с большими данными и наукой о данных. Они должны были успешно построить модели для сбора и сбора данных, их обработки и получения точных выводов.
Эксперты, которые работали с прогностическими аналитическими моделями, ориентированными на глубокое обучение, НЛП и анализ настроений, принесут команде хороший опыт. Специалист по данным с разнообразным портфолио должен быть предпочтительным дополнением к команде успешных инженеров по визуализации данных.
Подготовка данных наиболее интерактивным способом подразумевает преобразование бизнес-ожиданий в полезную информацию вместе с группой обработки данных.
3. Разнообразие в академических кругах
Чтобы команда данных была всесторонней, вам нужно будет нанять людей с различной академической квалификацией, связанной с этой областью. Например, инженер по машинному обучению имеет инженерное образование. Работа инженера по машинному обучению может включать определенные задачи в механизмах рекомендаций.
Бизнес-аналитик должен иметь опыт работы со статистикой и математикой.
Вам понадобятся сильные навыки программирования на определенных языках. Журналист данных — это тот, кто работает с языками программирования, инструментами визуализации данных и программными решениями для управления базами данных. Чем разнообразнее общая академическая квалификация команды, тем выше ее эффективность и выше результаты.
Необходим сильный язык программирования.
4. Внутренний талант
При создании возможностей для обработки и анализа данных для вашего предприятия начните с рассмотрения внутри предприятия. Прежде чем нанимать внешних талантов, убедитесь, что вы искали варианты внутри бизнеса. Некоторые из ваших сотрудников могли проходить сертификационные курсы или работать над моделями машинного обучения в качестве личного проекта. Они хорошо знакомы с модельным обучением и имеют более глубокое понимание.
Вы также можете перечислить потенциальных сотрудников, которых можно обучить работе с внешними экспертами и стать частью проектов по науке о данных и большинства сложных задач по науке о данных. Это облегчит внедрение новых процессов на предприятии. И самое главное, это даст вам точное представление о дефиците талантов, с которым вы сталкиваетесь.
5. Осведомленность о бизнесе
Хотя задача команды специалистов по обработке и анализу данных состоит в том, чтобы собрать ценную информацию из большого объема данных, это не означает, что они не должны знать о бизнесе. Некоторые команды инженеров данных действительно работают с данными, не зная, к чему они приходят и как это поможет бизнесу (если вообще поможет).
Кроме того, существуют различные аспекты на операционном уровне, которые могут решать бизнес-проблемы в повседневной деятельности по устному переводу. Руководители проектов вместе со всей командой несут разные обязанности и тесно сотрудничают, поэтому такой подход предполагает наилучший способ использования для случаев, связанных с данными.
Но правильная команда по науке о данных — это та, в которой роль аналитика данных знает цель своей работы. Знание того, что ищет руководство, поможет команде более эффективно анализировать источники данных. Построенные ими модели также будут точными и надежными.
6. Знание предметной области
Знание предметной области обязательно для любой работы. Тот человек, которого вы нанимаете, должен иметь опыт в той области, в которой он работает. Они должны владеть темами, инструментами, методами, процессами и системами, которые относятся к их предметной области.
Например, техническим аспектом может быть «Центральная тенденция» — отдельное значение, которое определяет центральную точку в наборе данных в попытке описать этот набор данных в целом.
Знание предметной области является обязательным, по крайней мере, для руководителя группы, хотя мы рекомендуем инициировать процесс найма группы экспертов в предметной области. Это гарантирует, что показатель успешности проектов увеличится, а анализ данных и несколько моделей ML, адаптированных командой, будут иметь небольшие недостатки или вообще не будут иметь их. У команды также будет возможность масштабировать и обновлять модели с течением времени.
7. Технические возможности
Управление базами данных, программирование, вычисления, непрерывная интеграция инструментов и систем, работа на облачных платформах и т. д. возможны только тогда, когда ваш менеджер по науке о данных или вся команда также обладают необходимыми техническими навыками.
Например, группа экспертов по науке о данных должна иметь практический опыт работы с функциями, связанными с данными, используемыми в Python, которые могут играть важную роль в сложных проектах.
Визуализация данных — еще одна часть процесса. Ваш специалист по данным должен быть сертифицированным специалистом, умеющим работать с программным обеспечением для визуализации данных, таким как Tableau или Power BI. Навыки работы с AWS, Azure, GCP так же важны, как и знание JavaScript, Python, R и т. д. Конечно, их наличия в резюме будет недостаточно. Профессионалы должны подтверждать свои способности количеством успешно завершенных проектов.
Наряду с навыками программирования важны и навыки визуализации данных (навыки презентации).
8. Внимание к деталям
Это обычно указывается в личных навыках, наряду со знанием предметной области, общением, интуицией данных, переходом к обучению и интеллектуальным любопытством. Работа с большими данными, машинным обучением, НЛП и т. д. требует от членов команды повышенной бдительности, чтобы не допустить мелких ошибок, способных нанести ущерб всей модели. Почти всегда те крошечные детали, которые мы упускаем, в конечном итоге вызывают максимальные проблемы.
Еще одна вещь может заключаться в реализации «Командного процесса обработки данных (TDSP)». Это адаптивный подход к науке о данных для создания приложений прогнозной аналитики и интеллектуальных программ.
9. Коммуникативные навыки
Многие команды не достигают своих целей из-за недопонимания и отсутствия надлежащего сотрудничества между членами команды. Это привело к тому, что несколько транснациональных компаний придумали упражнения по построению команды в качестве части передового опыта успешных команд по науке о данных.
От организации выездных мероприятий до облегчения многоуровневого общения внутри организации — предприятия сосредотачиваются на создании команд, в которых члены команды могут выражать свои взгляды, быть услышанными и учиться друг у друга.
10. Страсть к работе
Как вы можете построить правильную науку о данных, если у профессионалов нет страсти к созданию новых моделей, обнаружению идей и предоставлению ценных отчетов для предприятия? Вы также должны убедиться, что команда всегда мотивирована на то, чтобы сделать все возможное.
От работы над новыми алгоритмами до решения задач персонализации, ориентированных на данные. Инженер строит конвейеры данных и задает соответствующие вопросы, которые дополняют индивидуально разработанное решение. Например, если у кого-то есть предыдущий опыт создания систем рекомендаций, то этот человек вносит свой вклад в общую картину, будь то в одной категории или в более чем двух типах.
Правильные люди часто подходят для многих ролей в управлении домом данных.
Заключение
Создание подходящей команды специалистов по обработке и анализу данных для вашего бизнеса — это трудоемкий и дорогостоящий процесс. Вам нужно будет учитывать несколько элементов, прежде чем нанимать каждого члена команды. Более простой альтернативой было бы связаться с компанией по обработке и анализу данных в Индии и нанять их специалистов.
Фирмы, занимающиеся наукой и аналитикой данных, думают о будущем, когда создают группы экспертов для помощи различным МСП и организациям со всего мира. Вот как они предоставляют лучшие услуги по анализу данных на рынке. Использование услуг фирм, занимающихся аналитикой данных, может дать вашему бизнесу необходимую силу, чтобы опередить своих конкурентов.
