Hoe structureer je een data science-team voor je onderneming?
I write about fintech, data, and everything around it
In dit artikel krijgt u een beter begrip van en structuur van een data science-team, sleutelmodellen en rollen waarmee u rekening moet houden bij het structureren van een datagestuurd organisatieteam.
Bedrijven zien data steeds meer als een waardevol bezit waar ze nu en in de toekomst van kunnen profiteren. Gegevens en analyses werden beoordeeld als belangrijke bijdragers aan de groei van het bedrijf. Maar met het toenemende datavolume krijgen ook nieuwe uitdagingen en complexiteiten vorm. Om deze uitdagingen en complexiteiten het hoofd te bieden, heb je een sterk data science-team nodig dat je helpt ze allemaal aan te pakken.
Een data science-team helpt u om die hoeveelheid data efficiënt om te zetten in waardevolle kennis. Je zou er niet ver naast zitten als je ze zou vergelijken met een datamagiër. Op een hoog niveau combineert een typisch data science-team traditionele wiskundige concepten zoals statistiek en analytisch denken met nieuwere technologieën zoals Machine Learning (ML) en Natural Language Processing (NLP).
Om u te helpen een beter begrip en structuur van een data science-team te krijgen, hebben we dit definitieve artikel opgenomen dat alle essentiële zaken behandelt. Het rapport behandelt ook de belangrijkste modellen en rollen waarmee u rekening moet houden bij het structureren van een data science-team.
Laten we beginnen.
Wat zijn datagedreven teams?
Datagestuurde teams zijn degenen die data gebruiken om beslissingen te nemen. Deze teams kunnen op het juiste moment de juiste beslissingen nemen omdat ze data als informatie gebruiken. Het belangrijkste doel van datagestuurde teams is het verhogen van de efficiëntie, productiviteit en kwaliteit. Als je een team hebt dat data gebruikt, betekent dit dat je een team hebt dat met vertrouwen beslissingen kan nemen.
Een datagedreven team gebruikt data om te beslissen hoe ze hun bedrijf runnen. Ze volgen hun prestaties en gebruiken de informatie om hun strategieën en tactieken te sturen. Ze kunnen enquêtes of andere gegevensverzamelingsformulieren gebruiken om informatie te krijgen over de gevoelens van mensen over hun producten of diensten. Ze kunnen ook statistieken en andere soorten analyses gebruiken om trends in klantgedrag in de loop van de tijd te begrijpen.
Data zullen je vriend zijn als je dit soort team wilt. U moet echter weten hoe u het correct moet gebruiken om effectief te zijn. Een goed voorbeeld is wanneer een marketingmanager wil weten welk type content het beste werkt op sociale mediaplatforms zoals Facebook of Twitter. Ze moeten analysetools zoals Google Analytics gebruiken om erachter te komen wat het beste werkt voor hun bedrijfsmodel.
Belangrijkste rollen en modellen van het data science-team
Team structuur
De structuur van het Data Science-team is niet voor iedereen geschikt. Elk bedrijf heeft verschillende behoeften op het gebied van datawetenschap en gebruikt cases. Data science-teams kunnen zijn zoals hieronder vermeld.
| Belangrijkste modellen | Hoe het werkt |
| Gecentraliseerd | Gecentraliseerde datascientists rapporteren in kleine teams aan het afdelingshoofd. Gecentraliseerde teams hebben meer opties voor het toewijzen van middelen en analisten doen ervaring op met het oplossen van problemen. Een gestructureerd model kan best practices documenteren en schalen voor consistente resultaten en eenvoudig teamwerk. |
| Gedecentraliseerd | Datawetenschappers in een gedecentraliseerde organisatie rapporteren rechtstreeks aan de reclame- of marketingcontentafdelingen. In grotere of middelgrote bedrijven krijgt het gedecentraliseerde model vorm, aangezien individuele afdelingen hun eigen data science-team kunnen inhuren en beheren naast een adequate behoefte aan data science use cases. |
| Hybride | Hybride teams combineren gedecentraliseerde en gecentraliseerde organisaties. De manager beschouwt het data science-team als een collectieve entiteit, maar elk lid werkt aan bedrijfsprocessen of divisies. |
| Democratisch | Deze structuur decentraliseert de gegevens van het team en geeft iedereen in het organisatieportaal toegang. Dit verhoogt de transparantie, communicatie en samenwerking met leidinggevenden en belanghebbenden. |
| Overleg plegen | Deze structuur verdeelt het team in consultants die helpen met zakelijke eisen of afdelingen. Dit vermindert gecentraliseerde systeemkosten en verbetert taakaanvragen. |
| Functioneel | De functionele structuur wijst de middelen en mogelijkheden van het data science-team toe aan één functionele afdeling. Deze structuur is geschikt voor startups die eenvoudige gegevensanalyse nodig hebben. |
| Gefedereerd | Deze structuur stuurt data science-professionals naar specifieke opdrachten of andere delen van het bedrijf, terwijl een analyseteam werkt vanuit het CoE. Dit paradigma combineert decentralisatie met samenwerking voor een efficiënter team. |
| Centre of Excellence (CoE) | Deze strategie wijst een enkel expertisecentrum aan om data-analyse binnen het bedrijf te beheren. Dit verbetert de teamkwaliteit en breidt data science-activiteiten uit. |
Data Science-teamrollen
In de wereld van data science bestaan veel verschillende rollen. Van de persoon die de gegevens verzamelt en opschoont tot de persoon die ze interpreteert, er zijn veel mogelijkheden voor u om betrokken te raken bij dit opwindende veld. Laten we eens kijken naar enkele van deze rollen die zijn gesuggereerd door Michael Hochster van Stitch Fix. Michael onderscheidt twee typen datascientists: Type A en Type B.
Type A – Analyse
Het data science-team is verantwoordelijk voor het analyseren van de gegevens die we gebruiken om beslissingen te nemen en voorspellingen te doen. Ze gebruiken verschillende technieken en technologieën om erachter te komen wat er in ons bedrijf gebeurt, hoe het in de loop van de tijd verandert en wat dat nu en in de toekomst voor ons betekent.
Type B – Gebouw
De functies van het Building Data science-team zijn als volgt:
- Datawetenschappers zijn verantwoordelijk voor het interpreteren van gegevens, het identificeren van trends en patronen en het doen van aanbevelingen aan het management. Ze helpen ook bij het opzetten van processen en procedures voor het verzamelen, opslaan, analyseren en verspreiden van gegevens.
- Gegevensanalisten werken samen met bedrijfsmanagers om rapporten te maken op basis van onderzoek en analyse die helpen bij het nemen van beslissingen.
- Business intelligence (BI)-professionals gebruiken softwareprogramma’s zoals SPSS om datasets te analyseren die kunnen worden gebruikt om zakelijke beslissingen te nemen. Ze maken ook dashboards die de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI’s) weergeven, zodat leidinggevenden kunnen volgen hoe goed hun bedrijf het doet bij het behalen van haar doelen en doelstellingen.
- Data-ingenieurs bouwen systemen waarmee bedrijven grote hoeveelheden informatie in databases kunnen opslaan, terwijl ze ervoor zorgen dat deze veilig is voor verlies of corruptie als gevolg van hackpogingen door derden die mogelijk toegang willen tot gevoelige informatie over klanten of leveranciers wiens namen zijn opgeslagen op servers die eigendom zijn van een andere zakelijke entiteit binnen de stadsgrenzen (zoals Walmart).
Componenten, typen en use-cases van datapijplijnen
Zelfs de meest doorgewinterde datawetenschappers kunnen snel overweldigd raken door het aanzienlijke datavolume, de snelheid en de diversiteit. Bekijk dit artikel over datapijplijnen waarin verschillende datapijplijncomponenten, typen, gebruiksscenario’s en alles daaromheen worden behandeld.
Sleutelspelers in een data science-team
| Actieve rollen in een data science-team | Op welke manier ze presteren |
| Chief Data Officer/Chief Analytics Officer | De CAO en CDO houden toezicht op alle datagerelateerde inspanningen. CAO’s richten zich op analyse, terwijl CDO’s zich richten op data. |
| Gegevens ingenieur | Data-engineers voegen eenvoudig en snel nieuwe databronnen toe aan systemen. Ze zorgen er ook voor dat de code van teamleden voldoet aan management- of projectnormen. |
| Data analist | Analisten nemen beslissingen nadat ze analyses of BI-gegevens hebben bestudeerd. Rapportage, dashboards en datamining zijn gedaan. Dashboards geven klanten real-time toegang tot web- of mobiele app-gegevens, terwijl rapporten gebruikmaken van actuele datasets. “Datamining” maakt gebruik van algoritmen om patronen te vinden in enorme hoeveelheden gegevens, meestal financiële activiteiten. |
| Data scientist | Teamgebaseerde datawetenschappers interpreteren gegevens. Ze bouwen voorspellende modellen en analyseren data. Gegevensanalyse helpt bedrijven betere beslissingen te nemen door toekomstige patronen of resultaten te voorspellen. Een datawetenschapper kent zaken, statistiek en wiskunde. |
| Bedrijfsanalist | Een bedrijfsanalist onderzoekt de behoeften en vereisten van een bedrijf om oplossingen te ontwikkelen. Ze hebben interviews met belanghebbenden, gebruikersonderzoek of testruns nodig. Documenteer met behulp van deze gegevens de oplossing en hoe deze aan de criteria voldoet. |
| ML-ingenieur | Een machine learning-ingenieur ontwikkelt en past methoden toe waarmee computers van gegevens kunnen leren. Ze creëren computeralgoritmen die voorspellingen kunnen doen zonder te weten hoe. Ze werken met enorme, diverse datasets. |
Welke soorten industrieën hebben datawetenschappers nodig?
1. Financiële gegevenswetenschap
Banken en financiën waarderen datawetenschap. Kredietrisicomodellering, fraudedetectie en klantsegmentatie zijn hoge prioriteiten in Banking en Finance (klantprofilering op basis van gedrag en kenmerken voor personalisatie van aanbiedingen en diensten. Ten slotte maakt real-time voorspellende analyse gebruik van datawetenschap.
2. Gegevenswetenschap op het gebied van gastvrijheid
Gegevensanalyse helpt hotels met prijsstrategieën, consumentenanalyse, merkmarketing en meer.
Airbnb gebruikt datawetenschap om feedback van klanten te analyseren. Airbnb verzamelt individuele ervaringen om gemeenschapspatronen te genereren. Datawetenschapstrends hebben invloed op bedrijfsbeslissingen en helpen hen uit te breiden.
3. Datawetenschap en de toeristenindustrie
Deze bedrijven kunnen personalisatie en gebruikersinteracties stimuleren door aanbevelingsengines te gebruiken die zijn gebaseerd op datawetenschap. De sentimentanalyse van posts op sociale media is een ander gebied waarop datawetenschap wordt gebruikt om echt nuttige inzichten te bieden met betrekking tot reizen.
4. Gegevenswetenschap in de gezondheidszorg
AI transformeert de zorgsector. Medische beeldvorming en datawetenschap helpen artsen om betere diagnoses te stellen en patiënten te behandelen. Er worden geavanceerde hulpmiddelen voor gezondheidsinformatica ontwikkeld om de patiëntenzorg te verbeteren. Deze technieken helpen bij het definiëren van op maat gemaakte patiëntvoorschriften, waardoor de operationele kosten van klinieken en ziekenhuizen worden verlaagd. Natural Language Processing (NLP) wordt in de gezondheidszorg vaak gebruikt om tekstuele onderzoeksgegevens te analyseren.
5. Logistieke datawetenschap
Big data en voorspellende analyses stimuleren supply chain-innovatie. Ze vergroten de zichtbaarheid van het bedrijf, verlagen kosten en overheadkosten, schatten de vraag in, doen voorspellend onderhoud, prijzen producten, voorkomen onderbrekingen in de toeleveringsketen, optimaliseren routes, beheren wagenparken en meer.
Hoe integreert u een Data Science-team in uw bedrijf?
Het integreren van een data science-team in uw bedrijf kan veel soepeler verlopen dan u misschien denkt.
Datawetenschap is een gebied dat nog relatief nieuw is, en als zodanig zijn er geen echte regels voor de integratie ervan in uw bedrijf. Er zijn echter bepaalde manieren waarop u ervoor kunt zorgen dat u het goed doet, en hier zijn een paar tips om u te helpen:
1) Zorg ervoor dat iedereen het belang van datawetenschap begrijpt. Als niet iedereen in uw team de waarde begrijpt die datawetenschap voor uw bedrijf kan bieden, is er voor hen geen manier om het echt in hun werk te integreren. Dit betekent communiceren met uw team over wat datawetenschap doet en waarom het belangrijk is voor uw bedrijf.
2) Maak een langzame overgang. U wilt niet overhaast datawetenschap integreren omdat het nieuw is! Concentreer u in plaats daarvan op één aspect van het proces tegelijk, begin klein en werk van daaruit verder. Dit helpt ervoor te zorgen dat iedereen zich op zijn gemak voelt bij de aangebrachte wijzigingen voordat ze te snel worden doorgevoerd of te snel worden doorgevoerd.
Laatste gedachten
Bedrijven over de hele wereld zijn zich er nu meer van bewust hoe data een aanzienlijk concurrentievoordeel kunnen zijn. Ze gebruiken data nu op veel manieren. Sommige beginnen pas. Anderen hebben hun hele data-expertteam al opgericht. En naarmate de behoefte aan het beheren en benutten van data toeneemt, rijst ongetwijfeld de vraag hoe het datateam moet worden ingericht. We raden u aan te zoeken naar een redelijke ROI van ML-investering, omdat deze bestaat.
We hopen dat je dit artikel leuk vindt en leert hoe datalabeling een intrinsiek onderdeel is van datawetenschap! Boek een ontdekkingsgesprek voor ons diensten op het gebied van gegevenswetenschap en -analysevandaag en blijf de concurrentie voor. Maak het eenvoudig en snel.
