Tartalom
- Hogyan ösztönözhetjük az adattudományt egy szervezetben
- Használd az adattudósok kezdeti csapata evangélistaként
Elvitel:
Az adattudósok táplálása érdekében a vállalatoknak inkább a kultúrára és a szervezeti struktúrára kell összpontosítaniuk.
A technológiai indulók körében az adattudós egyre inkább elterjedt kifejezés, amely olyan adatgeedekre utal, amelyek képesek áthidalni az adat intelligencia hagyományosan elkülönült funkcionális területeit. Az adattudós olyan személy, aki kényelmesen hajt végre az adat intelligenciaprojektek több (ha nem minden) aspektusát:
- Adatgyűjtés: Ehhez szükség lehet egyéni elemzők és webbejárók vagy szkriptek írására, amelyek meghatározott nem online adatforrásokhoz meghatározott webszolgáltatásokat vagy API-kat céloznak meg.
- Adatkezelés: ETL, adatok kezelése, lekérdezése és karbantartása adatbázisokban, kulcsérték-tárolókban vagy Hadoop-ban.
- Információmegjelenítés: A minták feltárása statikus megjelenítő eszközkészletek és / vagy interaktív platformok felhasználásával, Flash, JavaScript vagy Processing alapján.
- Analytics: Ez az egyszerű és összetett technikákig terjedhet a többváltozós statisztikákban, a gépi tanulásban és az NLP-ben.
- Betekintés: Kivonja, összegzi és bemutatja a legfontosabb eredményeket széles közönség számára.
Számos eszköz, készség és technikai részlet létezik, és évekig is el lehet tölteni a fent felsorolt elemek mindegyikét. Noha az adattudósoknak egyik területén sem lehetnek valós szakértői ismeretek, kényelmesen ugrik oda-vissza, és mindegyikben elvégzi az alapvető feladatokat. Az eredmény egy olyan adag geek, amelyek elég gyorsak ahhoz, hogy egy adatprojekt gyorsan kivizsgálhassák és a vezetés (magas szintű) kérdéseire válaszokat kapjanak. (Tudjon meg többet az adattudósokról a Data Scientists: A tech világ új rockcsillagai című cikkben.)
Az adattudósok táplálása érdekében a vállalatoknak inkább a kultúrára és a szervezeti struktúrára kell összpontosítaniuk. Számos adatkezelőnek elegendő készsége és képzettsége van ahhoz, hogy gyorsan eredményessé váljon az adat intelligencia több területén. A probléma az, hogy a legtöbb nem működik olyan környezetben, amely arra ösztönzi őket, hogy adattudósokká váljanak. Silókba ragadtak, és az adatok intelligenciájának egy vagy két területére korlátozódnak. Gyakran a vezetők által "jóváhagyott" eszközök használatára korlátozódnak.
Miután nagy és kicsi vállalatokban dolgoztam, számomra egyértelmű, hogy a feladatok szigorú szétválasztása a legnagyobb akadálya az adattudósoknak. A leggyakoribb megnyilvánulás az elemzés és az adatkezelés elválasztása. Sok nagyvállalatban a legtöbb elemzőnek / statisztikusnak meg kell várnia az adatokat egy kijelölt adattároló csoporttól, és sok esetben különféle adattárházak több tulajdonosának adatait kell várnia.
Hogyan ösztönözhetjük az adattudományt egy szervezetben
Az adattudósok egyelőre kisebb vállalkozásokban, internetes vállalatokban és más szervezetekben gyarapodnak, ahol kevésbé hangsúlyozzák a meghatározott szerepeket és feladatokat. De valóban nincs ok, amiért a nagy és érett szervezetek nem tudnak csatlakozni a szórakozáshoz. (Nem ok, amiért a statisztikusok nem tudják megtanulni, hogyan kell egyszerű webkaparókat írni, és miért nem tudják az adatbázis-kezelők megtanulni az egyszerű statisztikákat és a megjelenítést.) Íme néhány javaslat, hogyan lehet ezt megtenni:
Miután elkötelezte magát egy adattudósok csoportjának felállításával, először meg tudja határozni a jelenlegi alkalmazottakat, akik esetleg megfelelnek a profilnak. Legyen nyitott, csapatorientált, és rendelkezzen bizonyos programozási ismeretekkel a fentebb leírt területeken. Ideális esetben számítástechnikai, statisztikai / mennyiségi vagy adat-orientált háttérrel rendelkező emberek keveréke lenne. A csapat tagjai hajlandóak megosztani egymással az egyszerű eszközöket, csapkod és technikát. A kölcsönös megtermékenyülés akkor történik, ha a csapat tagjai izgatottak lesznek az egymástól való tanulásról. Azok a munkavállalók, akik vonakodnak megosztani a technikákat, eszközöket és ötleteket, akadályoznák a haladást.
Nem javíthatja a programozási képességeit, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
Amint a vezetők megkapják azt a hangot, hogy a csapat új adatforrásokkal játszik, megpróbálhatják akadályokat feltenni ("Mi a helyzet az adatok integritásával? Nem használják a megfelelő gépi tanulási / statisztikai technikákat! A kísérleti terv hibás! Hogyan lehet?" kombinálni az adatainkkal? "). Politikai támogatás nélkül az adattudósok csapata (nem) barátságos tüzet fog találni. Az új dolgokat általában fenyegetéseknek tekintik, ezért a legjobb, ha gyorsan megbizonyosodunk arról, hogy az adattudósok kiegészítik azt, amit csinálnak. Az adattudósok kis csoportja által feltárt betekintések felhasználhatók formálisabb adatok / elemző projektek informálására. Az adattudósok nem fogják kiküszöbölni a statisztikusok szükségességét, de különféle adatkészletekre és kérdésekre mutathatják őket.
Használd az adattudósok kezdeti csapata evangélistaként
Ha helyesen választotta ki az adattudósok kezdeti csoportját, akkor nekik kellemesnek kell lenniük, hogy eredményeiket mutassák be a társaság más tagjai számára. Még jobb, ha lelkesek lennének benne! Használja azokat annak befolyásolására, hogy a társaság többi része miként látja az adatok intelligenciáját, és lassan leütötte ezeket a silókat.
Nem mondom, hogy később új képzésre és vállalati eszközökre lesz szükség, amikor a belső adattudósokból álló csapatot formálod. De azt hiszem, hogy a kulturális és szervezeti struktúrák megoldásával sok vállalat felhasználhatja saját alkalmazottait és ingyenes eszközöket egy kis adattudósok csoportjának bevetésére. Tapasztalatból beszélek, mivel nagyvállalatoknál dolgoztam - ott van a tehetség és a technikák nehezen megtanulhatók, de a szervezeti silók nehezen oldhatók meg. Rangsorukban már van egy tehetségkészlet, amely készen áll a ragyogásra, ha nem a merev vállalati struktúrák számára, amelyek korlátozzák a képességeiket.
Újra közzétéve a http://practicalquant.blogspot.ca és a Ben Lorica engedélyével. Az eredeti cikk itt található: http://practicalquant.blogspot.ca/2010/07/how-to-nurture-data-scientists.html