如何自信地扩充你的数据团队

幸运的是,2019冠状病毒病迫使许多公司勒紧裤腰带,只投资于最必要的功能, 数据通常是其中之一. 仍然, 数据团队的成功不仅仅依赖于他们处理数据和构建预测模型的能力.

在过去的十年里, 数据团队对于保持公司的竞争优势已经变得越来越重要, 这将带来更大的创新和更明智的决策. 尽管 指数上升, 然而,这个概念 应用于工业的数据科学 直到21世纪初才出现工程数据, 现在是许多数据驱动的技术公司不可或缺的一部分, 是后来才被纳入词典的吗.

COVID-19了 数据的影响 更明显的. 数据不仅对遏制这种致命病毒的传播至关重要, 但企业越来越多地依靠数据来更好地了解不断变化的客户趋势,并做出更明智的支出决策.

虽然 50 数据分析组织的百分比 还没有调整自己的人员配备和招聘计划来应对 大流行的经济影响, 初创公司被迫裁员数万至数千人, 其中许多人是数据分析师, 科学家们, 和工程师. 随着行业适应这种新常态,建立你的数据团队就变得非常重要.

帮助你自信地扩大团队规模, 我总结了四个简单的指导方针,可以让你的团队成为整个组织的力量倍增器:

明确团队的1-2个核心职责. 相应的优先考虑.

与我交谈过的许多数据主管都因肩上的各种责任而陷入困境. 哈佛商业评论 最近发布了一份报告,定义了cdo的七种不同工作, 从“首席数据和分析官”和“数据总督”到“数据企业家”和“数据伦理学家”.“做好一件事已经够难的了——想象一下做好七件事!

同样,一个 2018年麦肯锡研究 表明了ROI和数据分析之间的脱节,因为团队“很难从在几个成功的用例中使用分析转移到在整个企业中扩展分析”, 把它嵌入到组织文化和日常决策中.”

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以CEO的okr为基础,为团队设定明确的目标, 这位数据副总裁能够通过数据科学释放真正的商业价值. 图片由 ThisisEngineeringRAEng on Unsp睫毛.

艾米·史密斯,高级数据科学家 反政府武装, 是一家专注于可持续和包容性交通的国际咨询公司,曾在优步担任高级数据科学家, 这表明,在衡量数据科学如何为公司带来好处时,数据领导者要深入挖掘.

她说:“从更高的层面考虑公司的数据需求。. “他们关心什么?? 他们需要更好地理解什么,哪些数据能给他们提供这些见解?”

就像艾米, 我建议利用公司的最高优先级来决定如何最好地利用团队的技能. 根据公司的核心目标,坚持1到2个主要角色. 如果您的公司正在使用2020年第三季度来决定向您的用户部署哪些新产品, perhaps your KPI should be tied to generating more timely analytics on customer behavior; if your CEO wants you to launch your services in the EU, 一个关键职责应该是将合规工作映射到GDPR需求.

一旦这些目标被确定,并由你的利益相关者和首席执行官签署, 只要你能灵活地适应业务的需要,就能更容易地证明你的团队的增长和花费. 正如推荐一个正规滚球网站过去几个月所见证的, 任何事情和一切都可以在帽子掉下来(或者我应该说, 单数据点).

不要被头衔所束缚.

考虑到它们相对新奇, 根据行业不同,“数据科学家”和“数据分析师”可以有多种含义, 公司, 甚至团队, 承认这种模糊性很重要.

事实上,根据 安妮Tran,数据科学总监 Figma, 直到2000年代末,“数据科学家”这个术语才真正与行业相关, 当时LinkedIn和其他大型科技公司刚开始雇佣他们,以便更好地了解他们平台上的用户行为. Annie职业生涯的前几年在Willis Towers Watson和后来的Zynga担任数据分析师, 后来加入优步,成为其产品部门的第一位数据分析师.

“当我被优步聘用时,我的角色是数据分析师,但其他人也都是,”她说. “一些数据科学家正在研究推荐一个正规滚球网站的 市场团队 他也是数据分析师吗?. 几个月后,他们把每个人的头衔都改成了数据科学家.”

你的数据团队是什么样的(以及你使用什么标题)取决于你公司的规模和你所使用的数据量. 如果你是个小公司, 你可以雇佣一些数据通才, 人随着时间的推移, 可以开始专攻不同的学科或领域吗. 如果你要在一家500人的广告公司组建一个数据团队, 你可以从雇佣市场分析专家开始,他们可以用自己的Marketo仪表盘迅速上手.

我的建议是:在你知道自己真正要解决的问题以及数据如何对你的业务产生最大影响之前,不要聘用专家. 考虑引进一名饥渴的、在数据分析或数据工程方面有专长的部分堆栈通才,并培训他们,让他们随着需求的变化而专业化. 你不会想把钱浪费在一些你不需要的东西上,只会错过你的目标.

交流和记录数据知识.

多年来,我与几位数据主管交谈过,他们表示,在数据管道(以及数据团队的成功)的长期可持续性方面,最大的障碍是缺乏文档. 太频繁, 团队依靠部落知识和过时的维基页面来密切关注他们的数据, 这是不可扩展的,也不可持续的.

据艾米·史密斯所说, 确保数据团队在同一页的最好方法是通过知识共享, 尽早并且经常.

“很多数据科学家的早期成功是通过加入一个愿意花必要时间写下自己知识的团队,”她说. “将团队的集体知识转化为一种新成员能够阅读并快速掌握的形式,这非常重要.”

更具体地说, 缺乏关于数据和元数据的可靠信息是团队的主要痛点, 但这是可以解决的问题. 一些解决方案可以使这些见解更容易获得:

  • 数据目录较小的团队(2-5人)可以使用Excel电子表格, 但随着数据堆栈的成熟, 考虑在公司内部投资, 第三方, 或者甚至是开源解决方案.
  • 数据库管理系统 (DBMS)当前位置数据库管理系统(DBMS)是一种软件应用程序或软件包,设计用来管理数据库中的数据, 包括数据的格式, 字段名称, 记录结构, 和文件结构. 然而,在提供上下文方面,这不会取代数据目录, 它将帮助您保持您的数据组织方便访问.
  • 数据建模工具:数据建模工具使团队能够发现和可视化数据资产. 这些产品还可以帮助团队理解数据堆栈中各种元素之间的关系.
  • 数据可观测性解决方案只有当你的数据值得信任时,你的数据知识才重要. 数据可观察性解决方案解决了许多与数据目录相同的问题, dbms, 以及数据建模工具, 但采用了一种基于软件工程最佳实践的数据管理新方法. 它指的是组织完全理解其系统中数据的健康状况的能力, 因此,通过将DevOps可观察性的最佳实践应用于数据管道,消除了数据停机时间.

除了, 希望进一步进行知识转移和可访问性的团队可以在缺少信息和其他上下文的情况下构建他们的数据操作. 为此, 数据主管应该鼓励他们的分析师在发现数据缺失时将缺失的维度添加到数据中, 不仅仅是在需要的时候. 你现在不使用它并不意味着你或你的同事以后不会使用它.

推动公司所有数据用户采用数据.

安妮Tran注意到许多公司, 像Figma, 采取了数据优先的方法来建立他们的文化吗, 让公司的每个人都能使用他们的数据解决方案,并鼓励所有职能部门的员工探索相关的仪表盘.

她说:“在推荐一个正规滚球网站每周的全体员工会议上,会有时间来评审各项指标。. “数据在推荐一个正规滚球网站的文化中很普遍,每个人都有能力看到和吸收. 这种开放性加强了数据对推荐一个正规滚球网站运营的重要性.”

然而,公司的数据解决方案只有在您能够信任自己的数据时才有用. 除了促进数据转发文化之外, 使数据可访问, 值得信赖的, 自我服务对于让新团队成员更适应探索公司的数据生态系统至关重要. 事实上, 当数据可靠时, 传统数据科学方法的自动化(统计分析, A / B测试, 和模型训练, 举几个例子)可以解锁新的生产力水平, 速度, 可访问性, 以及其他方法无法达到的准确性.

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2012年,《推荐一个正规滚球网站》将其命名为“数据科学家” 21世纪最性感的工作. 自动化可以让他们的工作更性感. 图片由 Stephen Dawson在Unsp睫毛.

根据 伊莱Brumbaugh公司的数据设计主管 Airbnb 也是公司的创始人之一 Dataportal数据目录, 在为数据用户设置成功条件时,最重要的事情之一是确保他们的数据是准确和相关的.

“让用户相信他们已经找到了可以采取行动的正确信息或数据是至关重要的,”他说. “推荐一个正规滚球网站需要确保驱动推荐一个正规滚球网站商业决策的数据是可信的, 推荐一个正规滚球网站知道这些数据是否可以应用到一个给定的用例中.”

有一系列处理数据管理解决方案的方法——包括数据目录, 数据的可靠性, 合规, 安全, 更重要的是,选择对你的业务最有意义的东西. 大型科技公司如 Airbnb超级网飞公司 能负担得起预算和工程资源来构建内部解决方案来解决这些问题吗. 在光谱的另一边, 特别的质量检查和Excel表格跟踪很容易建立, 但缺乏真正产生影响所必需的全面性.

扩充数据团队既有趣又具有挑战性. 希望这些建议不仅能帮助你在旅途中建立信心,还能让你在旅途中收获满满!

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