Управление талантами стало новым критически важным компонентом способности организации конкурировать и добиваться успеха в онлайн-экономике, основанной на данных. Распространенной ошибкой является предположение, что требуется высокотехнологичный стек.

Для достижения ваших целей более важно создать правильную обстановку и среду, которые позволяют (ИТ) талантам процветать. Мы придумали структуру талантов:

В команде должно быть от 4 до 6 человек. руководство; «В команде не должно быть больше участников, чем вы можете разделить пиццу». Разделив немало пицц в (соответственно) эффективных командах, мы сохранили этот принцип. Мы разбили требования на 4 возможности.

Минимальные требования к набору навыков:

Бизнес-аналитик ИИ.

Бизнес-аналитик ИИ обладает достаточным опытом в предметной области и бизнесе, чтобы понимать поведение бизнеса и отраслевые знания (бизнес-аналитика). Бизнес-аналитик ИИ обычно часто контактирует с клиентами, но ему также интересны данные. Он или она не обязательно занимается техническими областями, но должен уметь использовать данные для открытия новых продуктов, бизнеса и возможностей получения дохода.

Специалист по искусственному интеллекту / Data Scientist.

Data Scientist строит модель и алгоритмы. Чтобы уточнить, существует разница между специалистами по ИИ и учеными по данным с точки зрения исследовательских возможностей. В разных отраслях должностная инструкция «Data Scientist» используется для всех видов задач, связанных с управлением данными.

Мы считаем, что это затрудняет для работодателей различение более специализированных способностей. Мы видим специалистов по искусственному интеллекту (например, специалистов по глубокому обучению), которые способны понимать и корректировать новые алгоритмы, в то время как обычные специалисты по данным в некоторых случаях ограничиваются применением проверенных методов.

Разработчик/программист.

Программист владеет всеми основами информатики и знаком с проектированием и архитектурой решений. Реляционная алгебра важна для создания эффективных решений и взаимодействия с существующими ИТ-ландшафтами и архитектурой (т. е. для подготовки к производству). Еще одним преимуществом будут возможности кодирования, такие как SQL и SAS, для понимания баз данных и инфраструктуры. Пример интеграции: включая сторонние программные пакеты (API) или создание новых функций в мобильном приложении.

Тренер

Тренер отвечает за создание гостеприимной среды, понимание организационной культуры, различных отделов, политик, руководств, систем бэк-офиса и потоков финансирования. Проще говоря, тренер следит за тем, чтобы все заинтересованные стороны были в рабочем состоянии (в рабочей среде Agile это включает в себя Scaled Agile Alignments, роли владельца продукта) и могут сообщать оценки и ресурсы, которые потребуются для выполнения и завершения проекта. Коуч не довольствуется простым решением проблемы, но следит за тем, чтобы решение было принято, принято и применено нужными людьми, чтобы усилия команды оказали большое влияние на организацию. Этот тренер может не быть экспертом по инструментам, которые используются остальной частью команды, но он будет иметь общее представление обо всех видах деятельности на высоком уровне. Тренер предпочтительно является сильным лидером в организации с опытом создания сильных команд и предоставления стратегического видения.

Развивайте собственные таланты:

В вашей организации не хватает хороших специалистов по данным, и вы ищете способы подготовить хороших специалистов по данным? Мы заметили, что наиболее распространенными путями входа в науку о данных являются:

  • Наука, особенно физика и математика
  • Роли в разработке программного обеспечения
  • Статистика
  • Роли бизнес-анализа

Мы рекомендуем вам начать поиск этих навыков и опыта при рассмотрении мастер-классов или программ развития для сотрудников.