Великое обновление, часть третья C
Эта серия статей предназначена для практиков данных всех уровней, особенно для тех, кто заинтересован в руководящих должностях и продвижении по карьерной лестнице. Вам может быть интереснее быть техническим специалистом, чем менеджером по персоналу, или наоборот. Львиная доля этой статьи взята из главы 10 с некоторыми упоминаниями главы 8 раздела Как стать лидером в науке о данных.
Как обсуждалось во Вступительной статье о Великом обновлении, сейчас самое подходящее время, чтобы подвести итоги своей карьеры и рассмотреть потенциальные пути продвижения, чтобы извлечь выгоду из Великого обновления. В предыдущих статьях мы рассмотрели отраслевые соображения, оценку компании по ее зрелости и по ее положению в отрасли, а также оценку команды по зрелости менеджера по найму и инфраструктурную зрелость при оценке возможностей. . В этой статье мы продолжаем обсуждать соображения при оценке команды в контексте зрелости практики. Имейте в виду, что новые возможности часто могут быть связаны с отраслью, компанией или даже командой, в которой вы сейчас работаете.
Как уже упоминалось, оценка команды включает в себя проверку зрелости менеджера по найму, зрелости инфраструктуры и зрелости практики. Понимание этих свойств команды может лучше подготовить вас к установлению соответствующих ожиданий от возможности.
Практика зрелости
Зрелость практики описывает строгость, с которой команда специалистов по науке о данных и их партнеры практикуют науку о данных. Зрелость в практике жизненно важна для эффективности команды, и ее развитие может быть сложным. При оценке возможности вы можете оценить три точки зрения: методы разработки данных, методы анализа данных и методы моделирования данных. Инжиниринг данных направлен на укрепление доверия к данным за счет инвестиций в инфраструктуру; аналитика фокусируется на демократизации использования данных в организации; Моделирование фокусируется на внедрении интеллекта в бизнес-функции и пользовательский опыт. Успешные специалисты по данным обычно обладают широкими знаниями обо всех трех аспектах с сильными сторонами в подмножестве, и в этих аспектах отражается практическая зрелость команды.
Существует пять уровней зрелости обработки данных: от сбора до ETL+хранилища, до управления, потоковой передачи и культуры.
Точно так же существует пять уровней зрелости для моделирования данных: от построения специальных моделей до создания культуры включения интеллектуальных данных в бизнес-функции и взаимодействие с пользователем.
Что касается аспекта аналитики, он консультирует деловых партнеров по передовым методам и рекомендациям, основанным на данных. Этот аспект также имеет пять уровней зрелости: от создания специальных отчетов до создания культуры самостоятельного анализа данных (рис. 2).
В главе 8 раздела Как стать лидером в науке о данных мы поделимся подробностями о каждом уровне зрелости для каждого из этих трех аспектов, чтобы помочь вам понять, на каком этапе находится ваша организация или команда, которую вы оцениваете.
В таблице ниже перечислены некоторые передовые отраслевые практики, на которые стоит обратить внимание. Вы можете использовать крайний правый столбец в качестве флажка.
Большинство компаний еще не достигли этого уровня зрелости. Вы можете оценить готовность команды и поддержку руководства двигаться в этих направлениях. Вы, как лидер в области науки о данных, несете ответственность за то, чтобы проложить путь и возглавить команду в построении эффективной организации, основанной на данных.
Теперь, имея представление о зрелости практики, а также о зрелости менеджера, зрелости инфраструктуры и ваших сильных сторонах, вы можете решить, подходит ли вам предложение в команде.
Например, раздел Создание команды по обработке данных (около четверти пути вниз) в длинном блоге The GoPro's Data Journey: 2016–2022 Reflections Честера Чена, бывшего директора по разработке данных в GoPro, иллюстрирует аспекты все три области зрелости при оценке команды при изучении возможностей.
В следующей статье мы сосредоточимся на оценке роли. Это, наряду с оценкой отрасли, компании и команды, имеет важное значение при изучении вашей следующей возможности.
Как всегда, если у вас есть мнения, вопросы или примеры в оценке возможностей для следующего этапа вашей карьеры или в целом, не стесняйтесь комментировать ниже или свяжитесь с нами напрямую.
Об авторах:
Доктор. Jike Chong и Yue Cathy Chang создают, возглавляют и развивают высокоэффективные группы обработки данных в различных отраслях в государственных и частных компаниях, таких как Acorns, LinkedIn, крупных фирмах по управлению активами. и компаний из списка Fortune 50.
Письма и высказанные мнения являются исключительно нашими собственными и никоим образом не разделяются, не поддерживаются и не одобряются нашими соответствующими работодателями.
