Сегодня все больше компаний внедряют технологии даталогии (англ. data science). Первый шаг на пути к эффективному анализу данных — создание команды специалистов — так называемых, data scientists. Однако порой организовать работу нового отдела и наладить его взаимодействие с другими подразделениями компании не так просто.
Вашему вниманию — 5 рекомендаций, которые помогут Вам в этом.
1. Выберите платформу для совместной аналитической работы
Зачастую руководители аналитических отделов основное внимание уделяют выбору инструментов моделирования, забывая при этом о важности платформ для совместной аналитической работы. Такие платформы особенно полезны для территориально рассредоточенных групп — они помогают создать общее рабочее пространство и применять передовые технологии анализа.
Здесь следует отметить такой инструмент, как Alpine Chorus, оптимизированный под работу с большими данными, а также платформу с открытым исходным кодом OpenChorus, доступную для загрузки на GitHub.
2. Применяйте командный подход
Иногда data scientists тратят слишком много времени на обработку и преобразование данных, поэтому в состав команды необходимо включить инженера по работе с данными (англ. data engineer). В его обязанности могут входить реорганизация, преобразование и загрузка наборов данных различной структуры в хранилища, чтобы другие специалисты имели возможность анализировать их.
Нередко руководители пытаются нанять целую «армию» data scientists, хотя все, что им нужно – это универсальная и сбалансированная команда.
3. Проводите хакатоны
Хакатон (англ. hackathon, от hack — рубить и marathon — марафон) – мероприятие, в ходе которого какие-либо проблемы сообща решаются специалистами из различных областей.
Еще один способ повысить статус команды data scientists – соревнования в рамках хакатонов. Совместная работа над решением важных задач поможет наладить взаимодействие между сотрудниками разных отделов.
4. Поддерживайте дух соперничества
Ваша команда может принимать участие в соревнованиях в рамках таких проектов, как Kaggle и InnoCentive. Задачи, представленные для решения на данных ресурсах, варьируются от автоматизации оценивания сочинений для систем компьютерного тестирования до классификации настроений комментариев, опубликованных на сайте Rotten Tomatoes. Это еще один отличный способ проявить мастерство и привлечь внимание к команде.
5. Работайте на благо общества
Существует масса благотворительных и некоммерческих проектов, нуждающихся в помощи data scientists. Среди них — компания DataKind, исследующая проблемы бедности, нарушений прав человека и т.д., а также организация EarthWatch.
Конечно, команда data scientists, как правило, загружена работой и не всегда располагает свободным временем, однако результат от внедрения вышеперечисленных инноваций стоит того, чтобы немного отвлечься от повседневной рутины. Таким образом, вы сможете не только повысить квалификацию специалистов в области анализа данных, но и наладить их взаимодействие с сотрудниками других подразделений компании.
Дерзайте!
По материалам: Information Week