Советы по созданию успешной команды по анализу данных

Управление и объединение талантов в области науки о данных и соответствующих навыков с проектами по анализу данных — это общая бизнес-задача. Но поддержание и масштабирование возможностей обработки данных требует полного спектра навыков в дополнение к пониманию того, как конкретные роли могут наилучшим образом поддержать бизнес.

Комплексная команда по науке о данных может иметь большое значение для создания единых, целенаправленных и продуктивных проектов по науке о данных. Навыки обработки данных часто структурируются вокруг конкретного проекта или бизнес-вопроса, и когда есть понимание того, как определенные роли и обязанности соответствуют бизнес-целям, это может помочь членам команды добиться более успешного результата.

Ценность правильной команды по анализу данных

Ниже приведены лишь несколько причин, почему хорошо структурированная команда по анализу данных полезна:

• Гарантирует выявление и решение правильных бизнес-проблем.
• Соответствующий анализ данных может повысить эффективность затрат и доходы, а также выявить возможности для роста бизнеса.
• Алгоритмы можно эффективно масштабировать в производстве.
• Знания о данных могут быть легко переданы для поддержки руководства и расширения возможностей бизнес-пользователей.
• Гибкая интеграция различных источников данных
• Помогите улучшить процесс принятия решений и внедрить данные и аналитику в ДНК организации.
• Понять рыночные тенденции и соответствующее влияние на операции
• Помогает лучше связать понимание данных с бизнес-действиями.
• Гарантирует эффективное масштабирование технологий искусственного интеллекта.

Обязанности и индивидуальные роли команды по обработке и анализу данных

Как дисциплина, наука о данных — это межфункциональный командный вид спорта, в котором математические, статистические, аналитические и критические навыки используются на индивидуальном уровне для использования коллективных навыков и содействия формированию высокоэффективной и продуктивной командной культуры. Команда может использовать инструменты такие как Python, Hadoop, SQL, Tableau, R и Tensorflow.

В обязанности группы по науке о данных может входить информирование заинтересованных сторон о роли данных, разработка визуализации наборов данных, сравнение результатов для подтверждения точности и определение тенденций путем исследования наборов данных, среди других задач.

На индивидуальном уровне роли и обязанности колеблются, но некоторые основные роли могут включать в себя:

Специалист по данным

Задача — генерировать актуальные и действенные идеи путем анализа и интерпретации данных с помощью различных передовых методов машинного обучения (МО), искусственного интеллекта и статистических методов. Они также разрабатывают модели и алгоритмы для анализа и организации данных.

Аналитик данных

Часто работая с данными, которые были стандартизированы и преобразованы в более доступный формат, устанавливается, что собранные данные актуальны, и может проводиться определенные типы анализа в зависимости от задачи. Кроме того, они могут создавать отчеты и визуализации.

Бизнес-аналитик

Заполняет пробел между организациями и ИТ-отделами и применяет как аналитические, так и бизнес-навыки для понимания того, как стратегии, основанные на данных, могут положительно повлиять на конечный результат в отношении услуг, продуктов, процессов, оборудования и программного обеспечения.

Инженер по машинному обучению

Сочетая навыки моделирования и разработки программного обеспечения, они разрабатывают алгоритмы и модели машинного обучения и выясняют, какие данные лучше всего подходят для каждой модели. Они также обучают, отслеживают и поддерживают модели, а также автоматизируют задачи с данными, создавая программы искусственного интеллекта.

Инженер данных

Создает основу базы данных, включая методы надежной архитектуры, реализации, тестирования производительности и непрерывного обслуживания. В их обязанности также входит управление крупномасштабными системами обработки, а также разработка протоколов набора данных, которые упрощают интеллектуальный анализ, моделирование и производство данных.

Архитектор данных

Выступая в качестве жизненно важного связующего звена между технологиями и бизнесом, они разрабатывают стратегию обработки данных, которая распространяется на поток данных, качество и безопасность. Они также преобразуют потребности бизнеса в технические требования.

Дополнительные соображения

Организации внедряют новые технологии ускоренными темпами и замена традиционных методов аналитики которые во многом зависят от исторических данных с использованием более продвинутых методов. Это часто требует специальных навыков и передовых групп данных и аналитики, которые могут использовать новый класс аналитики, который зависит от более диверсифицированных данных.

Структурирование команды по анализу данных зависит от ряда факторов: от размера организации и степени централизации ее аналитических инициатив до ее общей стратегии обработки данных, целей и бюджета.

Netflix, например, часто называют пионером в области аналитики и привлекает множество команд для выполнения различных типов анализа данных. Их подход к структурированию ролей аналитиков заключается в том, чтобы связать своих специалистов по аналитике с различными бизнес-вертикалями, такими как маркетинг, платформа или продукт, а не с функциональной горизонталью. Это позволяет их специалистам по обработке данных, таким как инженеры по аналитике и визуализации, расставлять приоритеты проектов с наибольшим эффектом, подходить к проблемам более творчески и не зацикливаться на конкретных ролях или полномочиях.

Хотите стать специалистом по данным? Посетите курс Data Science Bootcamp и пройдите сертификацию сегодня.

Развивающаяся динамика

Динамика работы команды специалистов по обработке и анализу данных будет меняться, а обязанности будут меняться вместе с развитием и тенденциями в области аналитики и новых технологий. Приоритизация постоянного профессионального роста и обучения является стратегическим активом для любого специалиста по науке о данных, в том числе занимающего руководящие должности.

Начните свою карьеру в области науки о данных с курса Simplilearn «Наука о данных» и получите глубокие знания о различных аспектах и ​​основных технологических платформах, используемых для анализа данных.