Великое обновление Часть пятая A
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 Как стать лидером в науке о данных.
Теперь, когда вы подвели итоги своей карьеры и выбрали следующую должность, обдумав потенциальные пути продвижения, чтобы извлечь выгоду из Великого обновления, пришло время присоединиться к вам.
Вхождение в новую роль
Как лидер в области науки о данных, вы берете на себя значительную ответственность за проекты, команды, функции и компании. 95% компаний, нанимающих специалистов по данным, имеют команды, в которых работает менее 10 человек. Процессы адаптации часто элементарны, если не отсутствуют, особенно для лидеров Data Science.
Чтобы провести успешную адаптацию, как руководителям Data Science, вам часто приходится планировать свои собственные процессы адаптации. Но с чего начать?
Приходя в новую компанию или принимая на себя новые обязанности в той же компании, у вас часто есть период, чтобы сформировать свою лидерскую идентичность. Для младших руководящих должностей это может быть 30 дней. Для более высоких руководящих должностей окно может составлять 90 дней.
Онбординг требователен. Для индивидуальных участников Data Science доступны длинные контрольные списки. Лиза Коэн и Мэтт Стори поделились такими списками в своей статье на Medium Вступление в команду по науке о данных, чтобы помочь специалистам по данным встать на правильный путь. Для лидеров Data Science на разных уровнях ваша ориентация на адаптацию может сильно различаться.
Вы можете сослаться на самостоятельность, мастерство и цель как на три ключевые области, над которыми нужно работать вместе с вашим руководителем и командой, чтобы достичь наилучших результатов. , согласно Дэниелу Пинку в его книге Драйв: удивительная правда о том, что мотивирует нас.
Для лидеров Data Science процессы адаптации часто элементарны, если не отсутствуют. Чтобы провести успешную адаптацию, руководителям Data Science часто приходится планировать свои собственные процессы адаптации. Вы можете сослаться на автономию, мастерство и цель как на три ключевые области, над которыми нужно работать с вашим руководителем.
- Автономия. Автономия — это наше желание быть самостоятельными. Для лидеров Data Science это предполагает принятие решений в более широком контексте с учетом интересов вашей команды, партнеров и вашей основной команды. Когда ваше решение игнорирует эти контексты, оно может быть отменено вашим менеджером посредством неприятных эскалаций или привести к провалу проекта, что в долгосрочной перспективе может повредить вашей автономии.
- Мастерство. Мастерство — это наше желание приобрести лучшие навыки. Для лидеров Data Science эти навыки включают вашу способность ориентироваться в технологиях, используемых для Data Science, чтобы оказывать влияние на бизнес, а также отношения, необходимые для принятия технических и кадровых решений.
- Цель. Цель — это наше желание сделать что-то значимое и важное. Для руководителей Data Science вы обязаны усвоить видение компании, миссию и стратегические направления направления бизнеса (LOB), чтобы сосредоточить работу вашей команды на наиболее значимых и важных для компании элементах.
Как это выглядит на каждом этапе лидерства в науке о данных? В этой статье мы сосредоточимся на адаптации техлидов. В следующих нескольких статьях мы сосредоточимся на адаптации менеджеров, директоров и руководителей.
Подготовка технического руководителя
Новые технические руководители Data Science часто продвигаются или нанимаются по определенной причине. Обычно существует четкий набор проектов и определенных обязанностей. Убедитесь, что вы понимаете объем своих обязанностей, доступные вам ресурсы и партнеров, с которыми вы должны работать, чтобы вы могли использовать свою автономию в рамках этих ограничений.
У роли технического руководителя также будет сформулирована цель. В первую неделю процесса адаптации вы можете узнать о видении и миссии компании, стратегических приоритетах компании и о том, как работа вашей команды связана со стратегическими приоритетами.
Большая часть вашего внимания при адаптации сосредоточена на мастерстве. Есть два компонента мастерства технического руководителя Data Science:
- Навигация по технологическому ландшафту
- Выстраивание отношений с деловыми и функциональными партнерами
Новое в компании
Если вы присоединяетесь к новой компании, вы можете столкнуться с крутой кривой изучения технологического ландшафта и партнерских отношений. Ваш технологический процесс адаптации — это больше, чем получение доступа к оборудованию и инструментам повышения производительности. Как технический руководитель, ваша адаптация включает в себя оценку доступной инфраструктуры и архитектуры, уязвимых мест и существующих технических долгов в невыполненной работе.
У многих команд есть примечания к оборудованию и процессам настройки учетной записи. Вы можете найти друзей, которые помогут вам найти и начать работу с существующими процессами, инфраструктурами и дорожными картами.
Чтобы понять точки уязвимости в инфраструктуре, вы также можете найти отчеты об инцидентах прошлых сбоев системы, которые могут быстро выявить технические долги в системе.
Чтобы наладить отношения с товарищами по команде и деловыми партнерами, вы можете вместе со своим руководителем определить проекты, которые приносят раннюю прибыль. Эти проекты могут помочь вам заявить о себе в команде. Построение отношений и ранние победы более подробно обсуждаются ниже. Как только вы ознакомитесь с технологическим ландшафтом и рисками, вы сможете более уверенно ориентироваться в отношениях с членами команды, деловыми партнерами и вашим руководителем.
Рекламные акции
Если вас повысили в той же компании, возможно, вы уже знакомы со стеком технологий. Затем можно сосредоточиться на построении отношений с деловыми и функциональными партнерами с вашей новой должности, где у вас больше возможностей предложить помощь, а у ваших партнеров есть новые ожидания от вас и команды.
Один из способов построить отношения — работать с партнерами и членами вашей команды, чтобы добиться первых побед, которые важны для вашего босса и партнеров. Это включает в себя работу с вашим начальником и партнерами по выбору и завершению проектов в течение нескольких недель, чтобы продемонстрировать ценность для бизнеса. Ранние победы позволяют партнерам укрепить уверенность в ваших способностях и способности ваших товарищей по команде, что является критическим фактором в их будущих оценках приоритетов проектов.
Вы можете использовать три критерия, чтобы оценить, является ли проект хорошим кандидатом на досрочную победу:
- Проект имеет четко очерченный масштаб.
- Существует значительное измеримое влияние на бизнес, о котором заботятся команда и партнеры.
- При наличии ресурсов проект может быть завершен в течение нескольких недель.
Примеры проектов с ранним выигрышем включают автоматизацию бизнес-процессов для повышения производительности бизнеса, получение аналитических данных и углубленных анализов, а также разработку определения метрики для бизнес-операций.
Другие небольшие проекты сами по себе могут не иметь очевидных краткосрочных последствий для бизнеса. К ним относятся определение спецификации отслеживания и обогащение данных, которые необходимо интегрировать в другие проекты, чтобы продемонстрировать ценность для бизнеса. Такие проекты, как создание новых моделей и API с нуля, а также обеспечение согласованности данных, могут потребовать значительного кросс-функционального согласования между продуктом и разработкой. Их может быть легче преследовать, когда у вас есть несколько обеспеченных ранних побед. Вы несете ответственность за работу со своим менеджером, чтобы убедиться, что ваш первый проект настроен правильно для хорошей адаптации к вашей новой роли технического руководителя.
В этой статье мы сосредоточились на адаптации техлидов. В следующей статье мы сосредоточимся на адаптации менеджеров.
Если вы только что прочитали эту статью, мы приглашаем вас просмотреть нашу предыдущую статью из этой серии, в которой мы предлагаем читателям изучить отраслевые соображения, оценить компанию по ее зрелости и по ее положению в отрасли. оценить команду через зрелость менеджера по найму, зрелость инфраструктуры и зрелость практики, а также оценить роль при оценке возможностей. Мы предлагаем вам помнить, что новые возможности часто могут быть связаны с отраслью, компанией или даже командой, в которой вы сейчас работаете.
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.
