Как создать команду по науке о данных

Сегодня бизнесу необходимо делать больше, чем просто признавать большие данные. Им необходимо использовать данные и аналитику и сделать их неотъемлемой частью своей компании. Конечно, для этого потребуется создать качественную команду специалистов по обработке и анализу данных для обработки данных и аналитики в компании. Выбор подходящих членов команды может быть трудным, главным образом потому, что область настолько новая, и многие компании все еще пытаются понять, что именно должен предложить хороший специалист по данным. Собрать целую команду может быть сложнее. Следующая информация должна помочь облегчить этот процесс.

Правильные люди

Какие роли должны быть заполнены в команде по анализу данных? Вам понадобятся специалисты по данным, которые могут работать с большими наборами данных и понимают теорию, лежащую в основе науки. Они также должны быть способны разрабатывать прогнозные модели. Инженеры по обработке данных и разработчики программного обеспечения для обработки данных также важны. Им необходимо понимать архитектуру, инфраструктуру и распределенное программирование.

Некоторые другие роли, которые нужно заполнить в команде по науке о данных, включают архитектора решений для данных, администратора платформы данных, комплексного разработчика и дизайнера. Те компании, в которых есть команды, занимающиеся созданием продуктов обработки данных, также, вероятно, захотят иметь в команде менеджера по продукту. Если у вас есть команда, у которой много навыков, но мало реального опыта, вы также можете захотеть иметь в команде менеджера проекта. Они могут помочь сохранить команду на правильном пути.

Правильные процессы

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

Платформа

При создании команды по анализу данных также важно учитывать платформу, которую ваша компания использует для этого процесса. Доступен ряд опций, включая Hadoop и Spark. Hadoop является лидером рынка в области технологий больших данных, и это важный навык для всех профессионалов, работающих в этой области. Когда дело доходит до обработки данных в реальном времени, Spark становится все более важным. Также рекомендуется, чтобы все члены группы по работе с большими данными имели навыки работы со Spark.

Если в вашей команде есть люди, которые не обладают этими навыками и не знают, как использовать различные платформы, важно, чтобы они этому научились. Сертификационные курсы могут стать отличным вариантом для обучения необходимым дополнительным навыкам и для того, чтобы все члены команды 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 анализу данных для компании, вы не хотите спешить и выбирать не тех людей и платформы или не иметь качественных процессов. Не торопитесь, чтобы создать команду, которая обеспечит вашей компании качество и профессионализм, в которых она нуждается.

Чтобы принять участие в последнем вебинаре Рональда о том, как подготовить свою команду к цифровой трансформации в 2017 году. Подпишитесь здесь.

Обучите свою команду на курсах по большим данным и аналитике уже сегодня.