Как управлять командой по науке о данных за 6 шагов
12 августа 2021 г.
Создание сплоченной команды может помочь сделать проекты более унифицированными и повысить производительность. Наука о данных требует усилий многих, чтобы расшифровывать закономерности, создавать прогнозы и делать выводы из наборов данных. Понимание того, как управлять командой специалистов по обработке и анализу данных, является ключевым навыком для специалиста по обработке и анализу данных, поскольку оно помогает им использовать лидерские качества для повышения производительности команды. В этой статье мы объясним, что такое команда по анализу данных, объясним, почему она важна, и предложим шесть шагов для управления ею.
Что такое команда по науке о данных?
Команда специалистов по обработке и анализу данных — это группа специалистов по обработке и анализу данных, которые вместе анализируют и интерпретируют данные. Предприятия используют данные для понимания тенденций и влияния на бизнес-операции. Специалисты по данным работают вместе, чтобы собирать и анализировать эти данные, чтобы получить ощутимый результат, такой как интерпретация тенденций или графиков. Как правило, они обладают отличными навыками критического мышления, математическими способностями и навыками анализа. Это делает их ценным активом для компании, где члены команды могут работать вместе, чтобы максимизировать свои коллективные навыки.
Группы по науке о данных обычно выполняют следующие обязанности:
Исследуйте наборы данных для выявления тенденций
Сравните результаты, чтобы проверить точность
Перевод сложных наборов данных для руководителей компаний
Создавайте визуальные элементы наборов данных для облегчения чтения
Объясните руководителям роль данных в бизнесе
Анализ данных компании на предмет неэффективности или ошибок
Почему важно иметь команду по науке о данных?
Наличие команды специалистов по обработке и анализу данных важно, поскольку анализ данных требует определенных навыков и знаний, а правильный анализ данных может помочь предприятиям сократить расходы, увеличить доходы и определить свою целевую аудиторию. Специалисты по данным также могут помочь бизнесу улучшить свою деятельность и выявить тенденции, влияющие на производительность бизнеса. Руководя командой специалистов по обработке и анализу данных, вы сможете создать более эффективную рабочую силу и следить за прогрессом и целями команды.
Как управлять командой по науке о данных
Управление командой специалистов по обработке и анализу данных часто требует практики и навыков. Вот шесть шагов, которые помогут вам эффективно управлять командой:
1. Выберите структуру команды
Выбор конкретной структуры команды для вашей команды по обработке и анализу данных может помочь вам максимизировать производительность и создать сеть подотчетности, в которую входят руководители предприятий и заинтересованные стороны. Структура команды также помогает вам создавать определенные роли для членов команды и назначать задачи в зависимости от навыков и должности. Вот некоторые типичные структуры команд по науке о данных, которые следует рассмотреть при выборе:
Децентрализованная: децентрализованная структура команды создает меньшие группы для определенных функций и выделяет ресурсы для этих отдельных функций. Эта структура часто эффективна для компаний, которым нужен простой анализ данных, поскольку она распределяет ресурсы данных только там, где они нужны компании.
Централизованная: централизованная командная структура представляет собой единую команду специалистов по науке о данных, которые обслуживают все потребности организации в науке о данных. Эта структура лучше всего подходит для компаний, которые хотят создать отдел анализа данных или планируют включить анализ данных во все будущие операции.
Гибрид: Гибридная командная структура представляет собой сочетание централизованной и децентрализованной командных структур. В этой структуре менеджер рассматривает группу данных как единое целое, но каждый специалист выполняет задания в рамках определенных бизнес-функций или отделов.
Демократичность: демократичная структура помогает децентрализовать данные, которые собирает команда, и позволяет всем сотрудникам организации получать доступ к данным с помощью портала. Это помогает повысить прозрачность и коммуникацию с руководителями и заинтересованными сторонами и делает всех в организации частью команды специалистов по обработке и анализу данных.
Центр передового опыта (CoE): модель CoE назначает единый центр передового опыта для надзора за аналитикой данных внутри компании, но группа по науке о данных функционирует как децентрализованная группа в определенных бизнес-функциях или отделах. Это помогает создать лучшие стандарты качества для команды и позволяет компании расширять операции по обработке данных.
Федеративная: эта структура позволяет группе аналитиков работать из ЦП, но назначает экспертов по обработке и анализу данных для выполнения конкретных задач или других частей компании. Эта модель сочетает в себе децентрализацию и координацию модели CoE для более широкой и эффективной команды.
Консалтинг: структура консалтинга объединяет команду в консультантов, которые при необходимости предоставляют свои услуги для конкретных бизнес-запросов или отделов. Это помогает компаниям сократить расходы на централизованную систему и обеспечивает большую гибкость для запросов задач.
Функциональный: функциональная структура назначает группу по науке о данных одному функциональному отделу, где команда распределяет свои ресурсы и навыки. Эта структура обычно применяется к предприятиям, которым требуется простой анализ данных для небольших операций, таких как стартапы.
2. Назначьте конкретные роли членам команды
После того, как вы выберете структуру команды, основанную на потребностях компании, вы можете назначить роли каждому члену группы аналитики данных. Индивидуальные роли помогают выделить ключевые навыки ваших сотрудников в тех ролях, где они могут быть наиболее эффективными. Это также создает ответственность для каждого члена команды. Вот некоторые общие роли, которые вы можете назначить командам по обработке и анализу данных:
Исследователь данных. Исследователи данных используют такие инструменты, как статистические методы и машинное обучение, для анализа и интерпретации данных. Эти специалисты обычно составляют основу группы аналитики данных в организации, собирая, интерпретируя и документируя данные.
Инженер данных: инженеры данных создают и тестируют конвейеры данных для максимальной эффективности. Конвейер данных — это ряд элементов обработки, которые помогают автоматизировать перемещение данных для получения ощутимого результата, такого как график или диаграмма.
Архитектор данных. Архитекторы данных похожи на инженеров, поскольку они помогают проектировать и контролировать конвейеры данных и другие инструменты сбора данных. Архитекторы тесно сотрудничают с учеными по данным, чтобы предоставлять ценные данные и улучшать методы сбора данных.
Инженер по машинному обучению: инженеры по машинному обучению разрабатывают и создают алгоритмы и модели машинного обучения. Эти инженеры, по сути, обучают программное обеспечение считывать данные и разрабатывают программы искусственного интеллекта для автоматизации задач с данными.
Бизнес-аналитик. Бизнес-аналитики помогают анализировать потребности бизнеса и использовать данные для внесения полезных изменений в компанию. Например, бизнес-аналитик может проанализировать показатели производительности бизнеса, чтобы определить базовый уровень производительности, которого бизнес должен достичь, чтобы получать прибыль.
Переводчик данных: переводчики данных работают переводчиками в группе бизнес-операций. Они помогают команде понять сложную информацию, предоставленную группой аналитики данных, чтобы каждый мог понять, как эта информация может повлиять на компанию.
3. Взаимодействие с заинтересованными сторонами
Взаимодействуйте с заинтересованными сторонами, чтобы помочь установить лучшие отношения между группой обработки данных и заинтересованными сторонами. Это помогает укрепить доверие и убедиться, что обе стороны бизнес-операций согласуются с одними и теми же целями. Заинтересованные стороны в компании часто ожидают обновлений по проектам, что требует частого общения между заинтересованными сторонами, группами по анализу данных и другими экспертами по бизнес-операциям. Общайтесь с заинтересованными сторонами, когда проект начинается, и предоставьте заинтересованным сторонам возможность задавать вопросы на встречах, в электронной почте или по телефону. Большая ясность между отделами в компании может создать более ориентированную на команду и коммуникативную среду, что может привести к увеличению прибыли и производительности.
4. Создайте позитивную командную культуру и рабочую атмосферу
Позитивная командная культура и рабочая среда могут помочь максимизировать навыки вашей команды и создать более профессиональную и поддерживающую рабочую силу. Менеджеры могут создать позитивную командную культуру, укрепляя такие ценности, как честность, порядочность, пунктуальность, профессионализм и новаторство. Сосредоточьтесь на отображении этих ценностей во время повседневных задач и проектов, чтобы подать хороший пример своей команде. Прислушивайтесь к потребностям и опасениям вашей команды, чтобы показать им, что вы их поддерживаете и готовы внести изменения, чтобы все чувствовали себя комфортно и были счастливы.
5. Помогите членам команды развить свои навыки
Развитие командных навыков может помочь команде стать более инновационной и улучшить свою работу. Как менеджер, вы можете помочь своей команде развить их навыки, предлагая профессиональное наставничество или коучинг с точки зрения лидерства. Это включает в себя сосредоточение внимания на развитии сильных сторон и устранении слабых мест команды. Например, если ваша команда умеет работать в сжатые сроки и нуждается в улучшении управления стрессом, вы можете сосредоточиться на развитии их навыков управления стрессом и временем. Помощь членам команды в развитии их навыков также может создать более доверительные отношения между руководством компании и сотрудниками, что может привести к повышению производительности и инновациям.
6. Развивайте свои профессиональные лидерские качества
Как руководитель группы, один из лучших способов управлять командой специалистов по обработке и анализу данных — сосредоточиться на постоянном профессиональном развитии своих лидерских навыков. Вы можете улучшить свои лидерские качества, привлекая наставников или отраслевых экспертов в качестве профессиональных коучей. Вы также можете посещать занятия или семинары по лидерству, посвященные навыкам лидерства. Сосредоточьтесь на развитии лидерских качеств, таких как общение, коучинг и умение слушать. Эти навыки могут помочь вам наладить контакт с членами команды и стать лидером, более ориентированным на команду. Вы также можете развивать технические навыки в области науки о данных и аналитики, чтобы улучшить аналитику данных компании и увеличить количество инноваций.