Οι ομάδες data science σε μια εταιρεία ή έναν οργανισμό αποτελούνται από πολλούς και διαφορετικούς επιστήμονες με ξεχωριστούς ρόλους και αρμοδιότητες.

Προκειμένου τα άτομα αυτά να εργαστούν αποδοτικά και αποτελεσματικά, είναι ιδιαίτερα σημαντικό να υπάρχει κατανόηση, συνοχή και επικοινωνία.

Στο σημερινό λοιπόν άρθρο θα δούμε αναλυτικά τους βασικούς τρόπους με τους οποίους οι σημερινές επιχειρήσεις μπορούν να χτίσουν αποτελεσματικές ομάδες data science και να ξεχωρίσουν από τον ανταγωνισμό.

Ειδικότερα θα εστιάσουμε στους εξής τρόπους:

- Ορισμός στόχων

- Ανάθεση συγκεκριμένων ρόλων

- Ισχυρή καθοδήγηση

- Συνεργασία μεταξύ ατόμων με διαφορετικές δεξιότητες

- Παροχή εκπαίδευσης και εργαλείων

- Εστίαση στην επικοινωνία

- Προσαρμοστικότητα

Ας ξεκινήσουμε!

 Πώς να Χτίσετε Αποτελεσματικές Ομάδες Data Science

   Τρόπος #1: Ορισμός στόχων

Προκειμένου η ομάδα data science να έχει αυξημένη παραγωγικότητα και να μπορεί επιτυχώς να ανταποκριθεί στις αναδυόμενες απαιτήσεις, είναι σημαντικό να καθορίζονται σαφείς και ρεαλιστικοί στόχοι από την εκάστοτε εταιρεία.

Άλλωστε, λόγω του όγκου των δεδομένων, παρατηρείται συχνά το φαινόμενο τα μέλη μιας ομάδας να δυσκολεύονται να θέσουν προτεραιότητες.

Έτσι, αν δεν έχουν τεθεί από την αρχή στόχοι μπορεί να μην γνωρίζουν πού ακριβώς χρειάζεται να επικεντρωθούν πρώτα.

   Τρόπος #2: Ανάθεση συγκεκριμένων ρόλων

Προκειμένου μια εταιρεία να θέσει γερά θεμέλια για μια αποτελεσματική ομάδα data science, η ανάθεση συγκεκριμένων ρόλων στα μέλη της είναι υψίστης σημασίας και αποτελεί βασική προϋπόθεση για την ομαλή λειτουργία της και την εξοικονόμηση χρόνου.

Μια ομάδα επιστήμης δεδομένων αποτελείται συνήθως από 6 κύριους ρόλους:

- Τους data scientists

- Τους data analysts

- Τους data engineers

- Τους machine learning engineers

- Τους business analysts

- Τους προγραμματιστές

   Τρόπος #3: Ισχυρή καθοδήγηση

Για να χτίσετε αποτελεσματικές ομάδες επιστήμης δεδομένων δεν αρκεί μόνο η ανάθεση ρόλων και η παρακολούθηση της προόδου, αλλά και η δημιουργία ενός ευνοϊκού και υποστηρικτικού περιβάλλοντος για τα μέλη της ομάδας.

Για την αποτελεσματική καθοδήγηση των ομάδων data science, ένας manager χρειάζεται να δίνει έμφαση στην επικοινωνία τόσο του ίδιου προς τα μέλη της ομάδας όσο και στην επικοινωνία μεταξύ των μελών της ομάδας.

Χρειάζεται να διαθέτει υπομονή για την επίλυση τυχόν διαφωνιών, να θέτει θεμέλια ελαχιστοποίησής τους και φυσικά να αναπτύσσει και να εξελίσει διαρκώς τις δικές του ηγετικές δεξιότητες.

   Τρόπος #4: Συνεργασία μεταξύ ατόμων με διαφορετικές δεξιότητες

Όπως αναφέραμε και νωρίτερα, τα μέλη μια ομάδας δεδομένων αποτελούνται από άτομα που διακρίνονται από διαφορετικές δεξιότητες και αρμοδιότητες.

Συνεπώς, προκειμένου να εργάζονται συνεκτικά και ενοποιημένα ιδιαίτερα σε ένα remote ή υβριδικό περιβάλλον, χρειάζεται να συνεργάζονται και να μοιράζονται ανοιχτά τις ιδέες, τα σχόλια και τις προκλήσεις τους.

Για την επίτευξη της συνεργασίας, είναι ιδιαίτερα σημαντική η προώθηση μιας εταιρικής κουλτούρας δεδομένων και ένα θετικό περιβάλλον εργασίας.

   Τρόπος #5: Παροχή εκπαίδευσης και εργαλείων

Η μάθηση και η εκπαίδευση πάνω σε δεξιότητες και εργαλεία είναι μια διαδικασία που δεν σταματά ποτέ.

Η παροχή εκπαίδευσης τόσο πάνω σε soft skills όσο και σε hard skills μπορεί να προάγει την καινοτομία και να βοηθήσει την ομάδα data science να λειτουργεί πιο αποδοτικά.

Δώστε λοιπόν έμφαση στο upskilling της ομάδας σας τόσο στο τεχνικό κομμάτι όπως το AI και το machine learning όσο και τα soft skills, μεταξύ των οποίων η ομαδικότητα και η επικοινωνία που θα δούμε ακολούθως.

   Τρόπος #6: Εστίαση στην επικοινωνία

Σε ένα περιβάλλον που το μοντέλο εργασίας είναι υβριδικό ή remote και εργάζονται πολλά διαφορετικά άτομα, η εστίαση στην επικοινωνία είναι υψίστης σημασίας.

Μέσα από την τακτική επικοινωνία λύνονται διαφωνίες και τίθενται προτεραιότητες.

Φυσικά πέρα από την επικοινωνία μεταξύ των μελών της ομάδας είναι σημαντικό να δίνεται έμφαση στην επικοινωνία και με τα ενδιαφερόμενα μέρη σε μια εταιρεία και τους stakeholders, που συχνά αναμένουν ενημερώσεις σχετικά την πρόοδο και την πορεία κάποιου project.

   Τρόπος #7: Προσαρμοστικότητα

Σε μια εποχή που τα πάντα είναι ρευστά και υπόκεινται σε διαρκείς αλλαγές, η προσαρμοστικότητα είναι το κλειδί για μια αποτελεσματική ομάδα δεδομένων.

Τα μέλη της ομάδας χρειάζεται να διαχειρίζονται με μεθοδικό τρόπο το χρόνο τους, να ορίζουν προτεραιότητες και να διαθέτουν ευελιξία ώστε να μπορούν να εργαστούν κάτω από αυστηρά deadlines προκειμένου να ανταποκριθούν στις ανάγκες του εκάστοτε project.

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν αναλυτικά πώς μπορείτε να χτίσετε αποτελεσματικές ομάδες data science για ενίσχυση της απόδοσης και τη δημιουργία καινοτομίας της επιχείρησής σας.

Οι δεξιότητες στο κλάδο του data science είναι ιδιαίτερα σημαντικές για την εξέλιξη μιας εταιρείας στο σημερινό ανταγωνιστικό περιβάλλον.

Με το εταιρικό πρόγραμμα Data Science για Managers, μπορείτε να αποκτήσετε όλη την πρακτική γνώση και τα απαραίτητα εργαλεία που χρειάζονται για την αποτελεσματική καθοδήγηση της ομάδας των Data Scientists, προσαρμοσμένα στις ανάγκες σας!