Как создать команду по науке о данных

Сегодня компании должны делать больше, чем просто признавать большие данные. Им нужно принять данные и аналитику и сделать их неотъемлемой частью своей компании. Конечно, это потребует создания качественной команды специалистов по данным для обработки данных и аналитики для компании. Выбор правильных членов команды может быть сложным, в основном потому, что эта область настолько новая, и многие компании все еще пытаются узнать, что именно должен предлагать хороший специалист по данным. Собрать целую команду может быть сложнее. Следующая информация должна помочь облегчить этот процесс.

Нужные люди

Какие роли должны быть заполнены для команды по науке о данных? Вам понадобятся специалисты по науке о данных, которые могут работать с большими наборами данных и понимают теорию, лежащую в основе науки. Они также должны уметь разрабатывать прогностические модели. Инженеры по данным и разработчики программного обеспечения для данных также важны. Им нужно понимать архитектуру, инфраструктуру и распределенное программирование.

Некоторые другие роли, которые можно заполнить в команде по науке о данных, включают архитектора решений для данных, администратора платформы данных, разработчика полного стека и дизайнера. Те компании, у которых есть команды, сосредоточенные на создании продуктов данных, также, вероятно, захотят иметь менеджера по продукту в команде. Если у вас есть команда, которая обладает большим опытом, но у которой мало реального опыта, вы также можете захотеть иметь менеджера проекта в команде. Они могут помочь удерживать команду на правильном пути.

Правильные процессы

Когда дело доходит до процессов, главное, что нужно помнить о науке о данных, — это гибкость. Команде нужна возможность доступа и просмотра данных в режиме реального времени. Важно делать больше, чем просто измерять данные. Команде нужно взять данные и понять, как они могут повлиять на различные области компании, и помочь этим областям внедрить позитивные изменения. Их не следует привязывать к медленному и утомительному процессу, так как это ограничит эффективность. В идеале у команды будут хорошие рабочие отношения с руководителями других отделов, чтобы они работали вместе в гибких многопрофильных командах, чтобы наилучшим образом использовать собранные данные.

Платформа

При формировании команды по науке о данных также важно учитывать платформу, которую ваша компания использует для этого процесса. Доступен ряд вариантов, включая Hadoop и Spark. Hadoop является лидером рынка, когда речь идет о технологии больших данных, и это важный навык для всех профессионалов, которые приходят в эту область. Когда дело доходит до обработки в реальном времени, Spark становится все более важным. Хорошей идеей будет, чтобы все члены команды по большим данным также имели навыки работы со Spark.

Если в вашей команде есть люди, у которых нет этих навыков и которые не знают, как использовать различные платформы, важно, чтобы они учились. Сертификационные курсы могут быть отличным вариантом для обучения необходимым дополнительным навыкам и для того, чтобы все в команде были на одной волне.

Некоторые из других платформ, которые следует рассмотреть, включают Google Cloud Platform и бизнес-аналитику с использованием Excel. Понимание основ этих систем может обеспечить хорошую общую основу для членов команды.

Не торопись

Когда вы создаете команду по науке о данных для компании, вы не хотите торопиться и выбирать не тех людей и платформы или не иметь качественные процессы. Не торопитесь, чтобы создать команду, которая обеспечит вашей компании качество и профессионализм, в которых она нуждается.

Чтобы посетить последний вебинар Рональда о том, как подготовить свою команду к цифровой трансформации в 2017 году, пожалуйста, подпишитесь здесь.

Обучите свою команду курсам по большим данным и аналитике уже сегодня.