Создание эффективной команды по анализу данных

Каждой организации нужна команда по анализу данных, которая обеспечивает результаты. Должности «специалист по данным» и «инженер данных» постоянно встречаются в рейтингах самых востребованных вакансий. Фактически, компании настолько увлечены аналитикой данных, что теперь они задают себе вопрос уже не о том, следует ли им инвестировать в аналитику, а о том, сколько именно и как сделать её эффективнее. Многие компании быстро приобретают технологии анализа данных, но не уделяют должного внимания созданию своей команды по работе с данными.

Создание централизованной группы по работе с данными даже более важно, чем выбор технологии или программного обеспечения для использования. Именно поэтому, моментам создания команды анализа данных стоит уделить чуть больше внимания.

Основы формирования команды по анализу данных в современном бизнесе

Цель такого существенного интереса к программам анализа данных состоит в том, чтобы компании могли принимать более обоснованные решения благодаря своей способности превращать огромные объемы данных во что-то удобное и понятное.

Джереми Адамсон, директор по разведке и аналитике в WestJet в своей книге «Забота о машинах: создание и руководство командами по науке о данных и аналитике» писал следующее:

«Специалисты по данным и инженеры по обработке данных служат мостом между управлением и передовыми технологиями. Эти специалисты используют количественный анализ для прогнозирования потребительских тенденций, оценки риска мошенничества и принятия стратегических бизнес-решений. Специалист по данным должен быть экспертом в области бизнес-операций и информационных технологий; они должны быть в состоянии рассказать историю через свои данные. Я рассматриваю науку о данных/аналитику как творческую практику. Ремесленники с совершенно другим набором потребностей, чем те, кто занимается исключительно ИТ»

Как построить успешную команду по анализу данных?

Вот три вещи, которые, по мнению многих экспертов, следует учитывать при создании команды по работе с данными в любой организации:

• создание аналитического фундамента и культуры данных
• возможность непрерывной адаптации команды по анализу данных
• надежная база данных

Осталось разложить этот набор правил по полочкам и найти то единственное зерно истины и сформировать понятные принципы работы и организации эффективной работы отдела анализа данных.

Аналитический фундамент и культуры данных.

Культура данных в организации может как помочь, так и навредить команде данных.

При поддержке со стороны руководства и благоприятной среде команда по анализу данных может полностью раскрыть свой потенциал. Они могут создавать более значимые и действенные идеи для бизнеса, чтобы затем сосредоточиться на том, что они делают лучше всего.

Но как организациям найти нужных людей и создать культуру данных?

Существует определенный процесс выстраивания аналитического фундамента в компании:

Все стремятся начинать с технологий, но это неправильно. Сначала нужно начать с людей и процессов, а затем продвигаться к технологиям. Информационная грамотность, культура и знания команды по анализу данных должны развиваться с нуля, выстраиваясь в четкую и понятную цепочку действий, приходя к более зрелым и осознанным решениям.

Культура данных позволяет повысить зрелость по всем направлениям. Как правило по мере того, как команда данных становится более зрелой, она становится более эффективной в создании идей и обнаружении закономерностей. Это потому, что они знают, как эффективно использовать свои ресурсы, и могут со временем усовершенствовать свой процесс.

Адаптации команды по анализу данных

Два наиболее важных фактора в аналитике, которые сильно недооценены:

1. итерация
2. адаптивность

Кажется очевидным, что аналитические команды должны повторять свои процессы и вносить изменения, которые улучшают понимание данных. Однако отталкиваясь от опыта многих компаний становится ясно, что этого не происходит. Часто это сводится к проблемам взаимодействия.

Аналитика должна представлять собой процесс, в котором все части организации по работе с данными работают вместе для решения одной задачи — получения информации из данных. Команды никогда не должны соглашаться на продукт или процесс, который не генерирует ценную информацию.

Роли команды по анализу данных

Как только будут разработаны некоторые общие концепции создания группы данных, приходит время задуматься о фактической структуре и составе группы анализа данных.

Сама команда может меняться и расти по мере изменения потребностей бизнеса. Однако давно описаны несколько сценариев того, как это может выглядеть, в зависимости от размера бизнеса и его целей. Обязанности группы аналитики данных разделены между этими двумя группами:

Фронтенд — хорошие коммуникаторы, которые могут работать с бизнес-пользователями.

Фронтенд (от англ. front end) — это члены команды или отдела, которые занимаются разработкой видимой части (фронтенда). Они отвечают за создание интерактивного и функционального пользовательского интерфейса, который обеспечивает удобный и приятный опыт использования для пользователей. Фронтендеры обычно работают в тесном сотрудничестве с другими членами команды, чтобы обеспечить успешное создание и запуск продукта.

Бэкэнд – специалисты могут быть более техническими и сосредоточены на создании решений.

Бэкенд (от англ. back end) — это внутренняя часть, которая скрыта от пользователя и обеспечивает функциональность и обработку данных. Она включает в себя такие компоненты, как серверы, базы данных, API, логики бизнес-процессов и т. д. Бэкенд-разработка фокусируется на обеспечении эффективности, масштабируемости и безопасности системы.

В небольших командах по обработке данных людям придется носить разные маски. Если есть только два или три человека, возможно, один человек будет инженером по данным, специалистом по визуализации данных и специалистом по сбору требований. Большие команды имеют более специализированные роли.

Команда по анализу должна обладать разнообразными навыками. Должен быть тот, кто сможет взаимодействовать с бизнесом или пользователями, некий коммуникатор, а также тот, кто обладает достаточной технической хваткой, чтобы донести это до пользователей.

Взаимодействие команды между бизнесом и ИТ

Отдел науки о данных является важнейшим мостом между бизнесом и ИТ, и для работы как в ИТ, так и в бизнесе необходимо обладать широким спектром навыков.

Главное — создать команду, которая хорошо взаимодействует с бизнесом. Вы можете проводить сеансы размышления и использовать хорошие отношения. Творческая, позитивная среда может способствовать естественному появлению этих идей, и команды могут сотрудничать для их реализации.

Если вы хотите, чтобы проект был успешным, его следует рассматривать комплексно.

Команды сами должны уметь сотрудничать и общаться внутри команды и бизнес-пользователей. Мы создаем среду данных не просто для развлечения. Мы создаем их для бизнес-пользователей, чтобы они могли использовать их и получать от них некоторую выгоду.

Небольшое видео о взаимодействиях в работе команды по анализу данных в Яндекс Go:

Для роста бизнеса необходима надежная база данных

Как мы видели на прошлых волнах развития технологий, весь этот ажиотаж неизбежно приведет к тому, что люди будут называть себя специалистами по данным, на самом деле не зная, что они делают. Компании, которые выделяют ресурсы для создания сильной культуры данных, лучше всего подготовлены к созданию значимой информации. Создание таких замечательных команд по работе с данными прямо сейчас позволит многим организациям достичь продвинутой аналитики, а это то, к чему все стремятся.

Надежная база данных играет решающую роль в поддержке роста бизнеса. Она служит основой для хранения, организации и управления огромными объемами информации, которые генерируют предприятия и на которые они полагаются. Хорошо спроектированная и надежная база данных позволяет предприятиям принимать обоснованные решения, повышать операционную эффективность, улучшать качество обслуживания клиентов и стимулировать инновации.

5 критериев понятия надежности базы данных

1. Точность и актуальность информации. Обеспечивая целостность и непротиворечивость данных, предприятия могут уверенно полагаться на информацию, хранящуюся в базе данных, для принятия важных решений и разработки эффективных стратегий. Неточные или устаревшие данные могут привести к неправильному принятию решений, неэффективности и упущенным возможностям.
2. Централизация данных. Благодаря централизации данных в едином защищенном месте сотрудники могут быстро и эффективно получать доступ к необходимой им информации. Это избавляет от траты времени на поиск данных в нескольких системах или электронных таблицах, повышает производительность и позволяет сотрудникам сосредоточиться на задачах с добавленной стоимостью.
3. Использование данных. Надежная база данных способствует эффективному анализу данных. Это позволяет компаниям извлекать значимую информацию, выявлять тенденции и выявлять закономерности в своих данных. Эти данные могут быть использованы для определения возможностей роста, оптимизации операционной деятельности и разработки целевых маркетинговых стратегий. Без надежной базы данных компаниям может быть трудно извлекать ценную информацию из своих данных, что затрудняет их способность принимать решения, основанные на данных.
4. Безопасность данных. Храня данные клиентов безопасным и доступным способом, предприятия могут персонализировать взаимодействие, предоставлять индивидуальные рекомендации и обеспечивать исключительное обслуживание клиентов. Надежная база данных позволяет компаниям отслеживать предпочтения клиентов, историю покупок и модели взаимодействия, что позволяет им выстраивать более прочные отношения и повышать лояльность клиентов.
5. Стимулирование инноваций. Это позволяет компаниям экспериментировать, тестировать новые идеи и быстро выполнять итерации. Имея доступ к точным и достоверным данным, предприятия могут оценивать успешность своих инициатив, определять области для улучшения и быстрее внедрять инновации.

Надежная база данных создает основу для адаптации бизнеса к изменяющимся рыночным условиям, опережения конкурентов и стимулирования долгосрочного роста. Инвестирование в надежную инфраструктуру баз данных — это стратегическое решение, которое может существенно повлиять на способность бизнеса добиваться успеха и процветать в современном мире, основанном на данных.

Проблемы отсутствия единой базы данных

• Потеря данных: если данные не хранятся безопасно, они могут быть потеряны из-за технических сбоев, человеческой ошибки или кибератак.
• Низкая производительность: медленная или ненадежная система управления базами данных может привести к снижению производительности и увеличению времени отклика для пользователей.
• Ограниченная масштабируемость: без возможности масштабирования базы данных бизнес не сможет расти и адаптироваться к изменяющимся требованиям и нагрузкам.
• Утечка конфиденциальной информации: незащищенная база данных может стать источником утечки конфиденциальной информации, такой как персональные данные клиентов или корпоративные секреты.
• Сложность интеграции: без современной и надежной базы данных интеграция с другими системами и приложениями может стать сложной и дорогостоящей задачей.

Все хотят заняться продвинутой аналитикой, но очень немногие имеют основу для того, чтобы делать это успешно. Возможность воспользоваться большими данными может поставить компанию впереди конкурентов, обладая необходимыми знаниями и идеями, что приведет к более высокой прибыли.