Cách xây dựng keo nha cai ty le nhóm mơ ước phân tích dữ liệu

Những ngày của các công ty tự hỏi liệu họ có nên nhảy vào nhóm phân tích dữ liệu hay có keo nha cai ty le nhà phân tích dữ liệu duy nhất trong nhân viên hay không. Đối với các công ty ngày nay, trọng tâm đã chuyển sang xây dựng đội ngũ phù hợp để khai thác đầy đủ tất cả những gì dữ liệu cung cấp.

Khi các công ty thêm vào các nhóm dữ liệu của họ, các công việc phân tích ngày càng phổ biếnBáo cáo công việc mới nổi, được xác định bởi tiềm năng thu nhập, sự hài lòng trong công việc và số lượng cơ hội công việc. Các công ty dự kiến sẽ tiếp tục bổ sung và phát triển các nhóm dữ liệu giữa sự gia tăng của Internet of Things, trí tuệ nhân tạo và học máy.

Ryan Sutton, keo nha cai ty le chủ tịch quận của công ty nhân sự công nghệ Robert Half Technology và nhóm sáng tạo, cho biết nhiều công ty đang chấp nhận những gì ông gọi là cách tiếp cận dữ liệu có tổ chức cao. Ví dụ, rất nhiều công ty lớn hơn, các công ty bảo hiểm, có cách tiếp cận tiến bộ về dữ liệu nói chung và cấu trúc của tổ chức của họ tập trung vào dữ liệu - keo nha cai ty le nhóm dữ liệu, chúng tôi thậm chí có thể lập luận, ông nói. Các công ty [các công ty] thậm chí còn tạo ra các biểu đồ ORG chuyên dụng đặc biệt để giải quyết vấn đề này, cho dù đó là keo nha cai ty le bộ phận hay liệu đó có phải là keo nha cai ty le nhóm người được phân bổ cho các bộ phận khác nhau cộng tác thường xuyên trên dữ liệu.

Xu hướng xu hướng bao quát trong dữ liệu trong 10 năm qua chỉ là sự tăng trưởng, ông nói thêm. "Đó là cách nó phát triển và nó đã phát triển như thế nào."

Vai trò kỹ thuật số đang thay đổi cùng với việc áp dụng và tiến bộ trong công nghệ tăng lên và các tiêu đề không chính xác khi các công ty và lĩnh vực khác nhau sử dụng các tên khác nhau cho các công việc tương tự. keo nha cai ty le số có thể có keo nha cai ty le nhà phân tích kỹ thuật số đi đến keo nha cai ty le loạt các nhiệm vụ, trong khi những người khác đang trên đường xây dựng keo nha cai ty le nhóm các chuyên gia trong các lĩnh vực khác nhau.

Khi các công ty xem xét hoàn toàn dữ liệu và tăng cường các bộ phận phân tích của họ, tạo ra hoạt động đúng là chìa khóa. Dưới đây là keo nha cai ty le số vai trò quan trọng để xem xét khi xây dựng keo nha cai ty le nhóm Data Dream.

Kỹ sư dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu là keo nha cai ty le phần cốt lõi của hoạt động phân tích dữ liệu. Các kỹ sư thu thập và quản lý dữ liệu và quản lý lưu trữ dữ liệu. Công việc của họ là nền tảng của keo nha cai ty le hoạt động dữ liệu vì họ lấy keo nha cai ty le lượng lớn dữ liệu thô và chuẩn bị cho những người khác đưa ra quyết định kinh doanh, viết thuật toán dự đoán và tương tự.

“I would really want a pair of really, really good data engineers. Those people are the heart and guts of your pipeline,” said Althea Davis, the enterprise data governance manager at Etihad Aviation Group, who previously worked in senior data governance positions at Heineken and Ing bank.

Kỹ sư dữ liệu có xu hướng có nền tảng kỹ thuật phần mềm hoặc khoa học máy tính, theo Michelle Li, giám đốc chương trình của MIT Sloan,Thạc sĩ phân tích kinh doanh Chương trình và cựu giám đốc của Tập đoàn Công nghệ Toàn cầu tại Ngân hàng Đầu tư UBS. Các kỹ sư dữ liệu thực sự là xương sống, cô nói. “Nếu bạn đang xây dựng keo nha cai ty le ngôi nhà, họ là kỹ sư kết cấu.

Nhà khoa học dữ liệu

Trong khi các kỹ sư duy trì dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu tìm hiểu phải làm gì với nó. Hai vị trí là điểm khởi đầu cho hầu hết các công ty có chiến lược dữ liệu lớn, Sutton nói.

Các nhà khoa học dữ liệu là các vị trí rất được tìm kiếm. Tôi muốn nói rằng nhà khoa học dữ liệu là tiêu đề phổ biến nhất mà sinh viên muốn đến trực tiếp từ keo nha cai ty le chương trình như của chúng tôi, ông Li nói. keo nha cai ty le số công ty đã thay đổi vai trò truyền thống như nghiên cứu hoạt động, tiếp thị hoặc phân tích dữ liệu thành danh hiệu nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà khoa học nghiên cứu, cô nói.

Các nhà khoa học dữ liệu có xu hướng phải đối mặt với kinh doanh hơn keo nha cai ty le chút, trong khi các kỹ sư dữ liệu tập trung nhiều hơn vào cơ sở hạ tầng, quy mô và chất lượng dữ liệu, Tim Valicenti, tốt nghiệp năm 2018 của Chương trình MIT SLOAN MBAN và nhà phân tích cao cấp tại McKinsey, keo nha cai ty le vai trò của nhà khoa học dữ liệu với chuyên gia tư vấn quản lý cổ điển. Tôi có thể rút ra những hiểu biết nào từ dữ liệu và tôi có thể mang lại sự nhạy bén trong kinh doanh ở đâu, ông nói.  

Các nhà khoa học dữ liệu cũng sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để thúc đẩy phân tích và hiểu biết sâu sắc.

Trong khi các nhà khoa học nghiên cứu và dữ liệu truyền thống có bằng tiến sĩ, đó không còn là keo nha cai ty le yêu cầu của công việc, Li nói. Trên thực tế, các sinh viên rời chương trình Phân tích kinh doanh MIT Sloan thường có được việc làm với nhà khoa học của người Hồi giáo trong tiêu đề.

Sutton nói rằng sự thay đổi có thể có nghĩa là nhóm người có các kỹ năng khác nhau dưới cùng keo nha cai ty le tiêu đề. Tôi nghĩ rằng ngay cả ‘nhà khoa học dữ liệu đôi khi cũng bị hiểu lầm, nơi có các nhà khoa học dữ liệu đúng, đúng, và sau đó có những người am hiểu dữ liệu rất tốt, ông nói.

Trình dịch dữ liệu

Trong khi các kỹ sư dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu được thành lập, keo nha cai ty le số tiêu đề mới hơn đang thực hiện các hoạt động phân tích lên cấp độ tiếp theo - như các dịch giả dữ liệu, những người phục vụ như keo nha cai ty le cầu nối giữa các loại dữ liệu và hoạt động kinh doanh truyền thống bằng cách chuyển những hiểu biết thu được từ các công ty có thể đạt được giá trị.

keo nha cai ty le người dịch dữ liệu là người hiểu các thuật toán, người hiểu nhà khoa học dữ liệu làm gì, nhưng sau đó sử dụng điều đó trong cài đặt kinh doanh, Li Li nói. Chúng tôi đã thấy rất nhiều sinh viên MBA hoặc người quản lý, những người không nhất thiết phải có kỹ năng toán học hoặc phân tích sâu sắc, nhưng họ có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về kinh doanh. Họ vẫn phải biết những gì các mô hình làm để trở thành keo nha cai ty le người dịch, nhưng họ không phải tự mình lập trình.

Tại McKinsey, Valicenti cho biết, các dịch giả dữ liệu rơi vào giữa các chuyên gia tư vấn khoa học dữ liệu và chuyên gia tư vấn cổ điển khi họ quản lý keo nha cai ty le nhóm khoa học dữ liệu và truyền đạt nhu cầu và kết quả cho khách hàng trong các phần khác của tổ chức, như giám đốc điều hành. Bạn không thể thực sự mong đợi các bộ phận C sẽ biết, hoặc cần biết, tất cả các loại biệt ngữ khoa học dữ liệu này và học máy, ông nói. [Các giám đốc điều hành] biết học máy ở cấp độ cao, nhưng họ không phải lúc nào cũng có thời gian để tìm hiểu các chi tiết là gì. Người dịch là cần thiết để kết nối giao tiếp giữa các bên liên quan điều hành và các nhóm nặng phân tích.

Khi các công ty đầu tư nhiều tài nguyên hơn và trở nên phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu, keo nha cai ty le số dịch giả cũng có thể đảm nhận vai trò đào tạo và giáo dục người khác về cách sử dụng dữ liệu. Họ sẽ đào tạo nhóm thực địa về cách tận dụng các báo cáo, cách hiểu các báo cáo, cách tùy chỉnh nhẹ các báo cáo, ông Sut Sutton nói. Vì vậy, những người dịch dữ liệu đó, tôi nghĩ, thực sự chỉ là keo nha cai ty le cái nhìn thoáng qua về cách các công ty đã phát triển.

Giống như các công việc phân tích khác, vai trò dịch dữ liệu được biết đến bởi các tên khác, trong trường hợp này là người quản lý dữ liệu hoặcChương tiếp theo trong phân tích: Kể chuyện ty le keo truc tuyen | MIT Sloan. Tôi sẽ không ngạc nhiên nếu chúng ta bắt đầu nghe dữ liệu thì thầm, thì Sut Sutton nói.

Kỹ sư tri thức, nhà thể thao học, và nhiều hơn nữa

Evolutions trong các công ty Khả năng kỹ thuật và cách họ sử dụng dữ liệu đang dẫn đến vai trò mới. keo nha cai ty le số xây dựng các vai trò hiện có và thêm vào các trọng tâm mới, như các kỹ sư học máy - kỹ sư dữ liệu có kiến thức cụ thể về học máy và trí tuệ nhân tạo.

keo nha cai ty le trong những tựa game nóng bỏng mà tôi sẽ ra khỏi thị trường ngay lập tức là keo nha cai ty le tiêu đề có tên là Kỹ sư tri thức, theo ông Etihad Hàng không. Các kỹ sư tri thức xây dựng trí thông minh thành các hệ thống máy tính - họ tạo ra bộ não, thuộc loại, có thể bắt chước các quyết định của con người. Ngoài số liệu thống kê, các kỹ sư tri thức - hoặc keo nha cai ty le tiêu đề tương tự, các nhà thể thao - làm việc trênCung cấp ngữ nghĩa: Thông tin liên quan đến phần còn lại của thế giới như thế nào.

Trong khi các phân tích truyền thống cho phép các công ty phân tích các xu hướng và sự kiện trong quá khứ, các nhà bản thể học xem rộng hơn, đóng vai trò là keo nha cai ty le loại bộ não của công ty có kết quả của kết quả phân tích và kết hợp với thông tin từ bên trong và bên ngoài công ty để trả lời keo nha cai ty le câu hỏi.  

Các khái niệm nằm trong tâm trí của nhiều nhân viên. Đây là những kiến thức này từ các đối tượng công ty lớn hơn, những người không bao giờ được nghe thấy trong quản lý dữ liệu truyền thống.

Hồi Họ đưa ra toàn bộ câu hỏi về ngôn ngữ tự nhiên rằng doanh nghiệp phải ở keo nha cai ty le cấp độ khác. Họ thực sự tiêu thụ kết quả phân tích nâng cao vào biểu đồ kiến thức và bản thể học của họ và đưa ra câu trả lời thực sự cho các câu hỏi kinh doanh, cô nói.

Bạn và tôi sẽ nói keo nha cai ty le cách hợp lý, "Tôi tự hỏi khi điều này kết thúc và mọi người sẽ bắt đầu bay trở lại. Không có nghĩa là 100% hoàn toàn đúng, nhưng bạn thực sự sẽ có thể đạt được keo nha cai ty le thứ gì đó nhanh hơn nhiều so với keo nha cai ty le công ty khác vẫn đang làm việc trên mô hình của trí thông minh kinh doanh tập trung vào Hindsight.

Vì vậy, ai sẽ dẫn đầu?

Bất kỳ nhóm nào cũng cần keo nha cai ty le nhà lãnh đạo, và cho đến nay các công ty đang thực hiện các cách tiếp cận khác nhau khi nói đến người phụ trách hoạt động dữ liệu của họ. keo nha cai ty le số công ty làThêm nhân viên chínhhoặc thậm chí các nhân viên phân tích dữ liệu chính, đến C-suite. Theo keo nha cai ty le cuộc khảo sát của NewVantage Partners năm 2020 với hơn 70 giám đốc điều hành từ Fortune 1000 và các công ty hàng đầu khác, khoảng 57% các công ty đã chỉ định keo nha cai ty le nhân viên phân tích dữ liệu/dữ liệu chính được chỉ định. Tuy nhiên, chỉ có 28% số người được hỏi nói rằng vai trò đã được giải quyết và thiết lập, và khoảng 27% cho biết không có điểm trách nhiệm duy nhất cho dữ liệu. Có keo nha cai ty le số khác biệt giữa các loại tổ chức, với 64%Các công ty tài chính bổ nhiệm CDO, nhưng chỉ có 48% các công ty khoa học đời sống.

keo nha cai ty le số nhân viên thông tin chính cũng phụ trách bảo mật thông tin, keo nha cai ty le mối quan tâm ngày càng tăng đối với các công ty có rất nhiều dữ liệu. Stephanie Balouras, keo nha cai ty le chuyên gia an ninh mạng với Forrester,đã nói với MIT Technology Reviewrằng tại keo nha cai ty le số công ty, đặc biệt là những công ty nhỏ hơn, bảo mật thông tin cũng là trách nhiệm của CIO hoặc keo nha cai ty le giám đốc điều hành CNTT khác. Các công ty khác chỉ định keo nha cai ty le giám đốc an ninh thông tin - các công ty giao dịch công khai được yêu cầu phải có keo nha cai ty le. Balouras cho biết các công ty nên xem xét đóng vai trò này và nó nên báo cáo cho những người khác trong tổ chức.

Tại keo nha cai ty le số tổ chức, các nhóm dữ liệu báo cáo cho Giám đốc hành chính hoặc Giám đốc điều hành, Sutton nói, trong khi những người khác đưa tổng thống phó công nghệ hoặc các nhà lãnh đạo khác phụ trách, đôi khi với các tiêu đề tập hợp con như công nghệ kinh doanh, tự động hóa, chuyển đổi kỹ thuật số hoặc phát triển công nghệ. Bạn có thể có các sĩ quan kỹ thuật số, bạn có thể có tổng thống công nghệ, ông nói. Các danh hiệu có thể thay đổi từ công ty này sang công ty khác.

Đọc thêm Bảo hiểm Phân tích