Organizata është themeli i ekipeve produktive
Prezantimi
Organizimi i mirë i ekipit lejon:
- Fleksibiliteti
- Efikasiteti
- Morali dhe kohezioni
- Efektiviteti
- Bashkëpunimi
Në këtë artikull, doja të flisja për tre llojet e ekipeve të të dhënave që organizatat mund të përdorin dhe se si rolet luajnë një rol në to.
Unë kam punuar në lloje të ndryshme të ekipeve të të dhënave si konsulent dhe kontribues individual, dhe struktura e ekipit dhe rolet e duhura ishin kritike në shumë nga ekipet me performancë të lartë me të cilat kam punuar. Ishte çelësi për të ndërtuar besimin e tyre për të marrë përsipër detyra sfiduese dhe për t'i kthyer ato shpejt.
Organizimi dhe struktura e ekipit janë absolutisht vendimtare në planin afatgjatë. Planifikimi dhe kostoja e këtij organizimi mund të mos kenë rezultate të menjëhershme, por në planin afatgjatë, përfitimet janë eksponenciale.
Me këtë tha? Le të zhytemi menjëherë në të!
Përfitimet e strukturës së ekipit
Struktura e duhur e ekipit lejon shpërndarjen e duhur të burimeve, ndërkohë që parandalon djegien e ekipit dhe të kontribuesve individualë.
Një ekip i mirë i shkencës së të dhënave ka rolet e duhura brenda ekipit dhe vendin e duhur në një organizatë që plotëson nevojat më të mëdha të biznesit.
Një ekip i strukturuar siç duhet i shkencës së të dhënave, me rolet e duhura, lejon fleksibilitet dhe lëvizshmëri. Fleksibiliteti i lejon ekipet të lëvizin midis projekteve, kërkesave ad hoc dhe urgjencave. Lëvizshmëria lejon vlerësimin, veprimin dhe zgjidhjen e shpejtë të problemeve.
Një strukturë e duhur ekipore e kombinuar me udhëheqje të shkëlqyer i lejon një ekipi jo vetëm të japë, por të japë në mënyrë eksponenciale vlerën e biznesit.
Por mënyra se si ata ofrojnë është shumë e varur nga vendi ku ata ulen brenda organizatës më të madhe. Këtu kanë rëndësi llojet e ekipeve dhe rolet e duhura brenda tyre.
Rolet brenda ekipeve të të dhënave
Pra, cilat janë rolet tipike që gjeni në një ekip të shkencës së të dhënave? Rolet normale janë:
- Analist i të dhënave
- Inxhinier i të Dhënave
- Shkencëtar i të dhënave
- Inxhinier ML
- Menaxheri
- Role të tjera të të dhënave
Rolet mund të kenë përgjegjësi të mbivendosura që varen nga nevoja e biznesit, ngarkesa e punës ose kultura e kompanisë. Ata zakonisht ndahen në një ekip ose ekip të vetëm me skuadra poshtë tyre.
Rolet në ekipe
Ekipet zakonisht drejtohen drejtpërdrejt nga një menaxher, i cili mund të ndahet në një ose më shumë skuadra.
Përbërja e ekipit do të jetë e ndryshme në varësi të nevojës, specializimit dhe fokusit të organizatës. Rolet në ekipe dhe skuadrat poshtë skuadrave mund të jenë të përziera. Disa ekipe do të përbëhen plotësisht nga një rol, ndërsa ekipet e tjera mund të kenë dy ose më shumë role në to.
Për shembull? Ekipet raportuese do të ishin kryesisht analistë të të dhënave. Një ekip modelimi ML mund të jetë një shkencëtar i të dhënave dhe një inxhinier ML. Ndërsa një ekip i fokusuar në vendosje mund të ketë vetëm inxhinierë ML.
Rolet në skuadra
Skuadrat ekzistojnë nën ekipe individuale. Nëse ekziston një skuadër, ajo zakonisht drejtohet nga një drejtues, siç është një shkencëtar i lartë i të dhënave. Në më të voglin, ata janë dy persona: një i moshuar dhe një i ri. Në rastin më të madh, ata mund të jenë katër ose më shumë persona.
Çdo skuadër fokuson një veçori specifike mbi të cilën po punon skuadra më e madhe. Drejtimi i skuadrës fokusohet në vlerësimin e progresit, kontrollin e cilësisë dhe mentorimin e anëtarëve të rinj.
Llojet e ekipeve
Ekipi i centralizuar
Ekipi i centralizuar është i pavarur nga grupet e tjera në organizatë. Zakonisht, ajo ulet vetëm. Këto ekipe ndihmojnë njësitë e tjera të biznesit si marketingu, shitjet, financat, etj. Ekipi i centralizuar është përgjegjës për të gjithë punën e shkencës së të dhënave: inxhinierinë, analitikën dhe mësimin e makinerive.
Meqenëse janë të centralizuara, ata janë të njohur me rastet e përdorimit, nevojat e shkencës së të dhënave dhe marrëdhëniet e të dhënave midis departamenteve. Ata marrin përsipër përgjegjësinë e analizimit, inxhinierisë dhe vizualizimit të zgjidhjeve për njësitë e biznesit.
Ekipet e centralizuara kanë një depo të madhe njohurish. Megjithatë, meqenëse ata po marrin përsipër shumë nga puna e analitikës dhe shkencës së të dhënave, ekziston mundësia që ata të mbingarkohen.
Bashkëpunimi në të gjithë ekipin është thelbi i strategjisë së mirë të MLOps. Mësoni se çfarë tjetër i bën ekipet efektive të ML të punojnë me "ebook-un tonë falas".
Modeli i ekipit të centralizuar është i zakonshëm në shumë industri pasi është i lehtë të vendoset me pak planifikim dhe përpjekje. Shpesh është struktura fillestare e ekipit për kompanitë e reja që hyjnë në shkencën e të dhënave.
Aftësia që ekipi të jetë efektiv mund të varet nga madhësia. Kjo strukturë është më efektive në organizatat më të vogla pasi ngarkesa e punës dhe komunikimi janë më të lehta. Në organizatat më të mëdha mund të jetë e rëndë për shkak të ngarkesës së punës, komunikimit dhe pritshmërive që duhet të marrë përsipër.
Përparësitë
- Njohuritë e zakonshme dhe praktikat më të mira. Më e lehtë për ta ndarë atë me organizatën më të madhe.
- Të centralizuara. Detyrat, kërkesat ad-hoc dhe projektet nuk ka gjasa të dyfishohen, duke kursyer kohë dhe para.
- Specializimi. Kontribuesit e specializuar mund të zhvendosen sipas nevojës dhe të vendosen në projekte ku mund të maksimizojnë talentin e tyre. Kjo është gjithashtu e dobishme, pasi ndihmon në ndërtimin e moralit dhe pronësinë e tyre
Disavantazhet
- Mungesa e tepricës. Nëse njësia qendrore është e mbingarkuar, i mungojnë burimet ose personeli ose ka shumë në planin e saj, nuk ka rezervë.
- Komunikimi. Çdo njësi biznesi duhet t'i dorëzojë biletat një ekipi qendror. Biletat duhet të jenë të shtrira përpara se ekipi të punojë në një detyrë ose projekt.
- Prioritizimi. Ekipi qendror trajton të gjitha kërkesat për njësitë e biznesit — analiza, vizualizime, ndërtimi i tubacionit të të dhënave, etj. Disa detyra mund të kenë përparësi për njësi të caktuara biznesi. Të cilat mund të mbështesin punën për të tjerët.
Ekipi i decentralizuar
Një ekip i decentralizuar ekziston brenda një njësie biznesi. Çdo departament ka ekipin e vet të shkencës së të dhënave të përbërë nga inxhinierë, analistë dhe shkencëtarë të të dhënave. Këto ekipe punojnë vetëm me njësitë e tyre të biznesit - ato specializojnë njohuritë dhe aftësitë e tyre.
Kjo i lejon ata të përqendrohen në një lloj pune ndërsa zhvillojnë njohuri të thella për domenin. E gjithë puna është e fokusuar në ndërtimin e mjeteve, modeleve dhe inxhinierisë për njësitë e biznesit. Kjo ndihmon kur vendosni KPI-të, përkufizimet e cilësisë së të dhënave dhe gjetjen e rasteve të përdorimit.
Ndryshe nga ekipi i centralizuar, ata mund të kenë një kthesë më të shpejtë në kohë, pasi nuk janë përgjegjës për njohuritë për të gjitha njësitë e biznesit.
Ekipet e decentralizuara janë më të zakonshme në kompanitë me përmasa të mesme dhe më të mëdha, zakonisht për shkak të vëllimit të të dhënave dhe nevojave që kërkojnë specializim.
Përparësitë
- Specializimi. Ata janë brenda njësisë së biznesit dhe kështu mund të punojnë në prioritetet e asaj njësie.
- Kthesa të shpejta. Ato mund të japin rezultate dhe fitore të shpejta, veçanërisht në projektet e para, sepse janë në linjë me përdoruesit e fundit
- Njohuri për domenin. Ekipet fitojnë njohuri për domenin ndërsa punojnë brenda njësisë.
Disavantazhet
- Siloed. Talentët dhe specialistët janë të kufizuar në ekipet që u caktohen. Praktikat më të mira rrallë dalin jashtë njësive të biznesit, pasi nuk ka shumë ndërveprim midis ekipeve.
- Përkufizime kontradiktore. Ekipe të ndryshme mund të përdorin të njëjtat KPI dhe objekte biznesi, por i llogarisin ato ndryshe. Kjo mund të çojë në konfuzion në një nivel më të lartë.
- Mbështetje.Mbështetja për iniciativa më të mëdha mund të kufizohet brenda njësisë së biznesit, për shkak të specializimit. Kjo e bën të vështirë për ekipet që të punojnë dhe të koordinohen nëpër njësi.
Ekipi qendror dhe folës
Ekipi Hub dhe Spoke zakonisht gjendet në organizata me 500 ose më shumë njerëz, me njësi të ndryshme biznesi.
Kjo është për shkak të kostos, kohës dhe koordinimit të kërkuar për ta ndërtuar atë. Proceset, përgjegjësitë, cilësia dhe zotërimi i të dhënave duhet të përcaktohen shumë mirë që kjo strukturë ekipi të funksionojë në mënyrë efektive. Kjo organizatë përbëhet nga dy seksione: qendra dhe foleja.
Qendra fokusohet në prioritetet strategjike. Kjo perfshin:
- Analiza strategjike
- Ndërtimi i infrastrukturës së ndërtimit të të dhënave,
- Dokumentimi i standardeve të cilësisë, qeverisjes dhe procesit të të dhënave në mbarë organizatën.
Ai është gjithashtu përgjegjës për ndërtimin dhe vendosjen e modeleve ML. Roli i tij kryesor është të bëjë ngritjen e shkencës së të dhënave të mëdha - duke mundësuar foletë. Qendra zakonisht ka një përzierje të analistëve të të dhënave, inxhinierëve të të dhënave, shkencëtarëve të të dhënave dhe inxhinierëve të mësimit të makinerive.
Qendra mundëson foljen, por nuk përcakton drejtimin ose politikën. Fokusi i tij kryesor është t'u mundësojë zërave të kryejnë punën e tyre, ndërkohë që ndërton infrastrukturën dhe mjetet për të mbështetur njësitë e biznesit. Ai gjithashtu shërben si një ndërmjetës për përkufizimet e të dhënave dhe si një burim për iniciativat.
Speci është njësia individuale e biznesit. Këto njësi janë marketingu, financa, shitjet, etj. Secili folës fokusohet në specializimin e tyre. Analiza, vizualizimi dhe inteligjenca e biznesit janë në pronësi të secilës njësi biznesi në foltore. Këto njësi kanë analistët e tyre që punojnë veçmas nga analistët e të dhënave në qendër.
konkluzioni
Në këtë artikull, ne kemi mësuar se si organizohen ekipet, duke përfshirë tre sisteme kryesore: të centralizuara, të decentralizuara dhe ekipet e shkencës së të dhënave qendrore dhe folëse. Mësuam gjithashtu se si ekzistojnë rolet brenda këtyre ekipeve.
Struktura e ekipit është gjithmonë një punë në progres. Duhet planifikim, kohë dhe përpjekje e qëllimshme për të qenë efektive. Duhet përzgjedhja e roleve të duhura për ekipin për të maksimizuar efektivitetin. Një organizatë duhet të zbulojë se çfarë funksionon më mirë për të. Kjo varet kryesisht nga kultura e të dhënave organizative, infrastruktura dhe pjekuria e të dhënave tuaja.
Nëse ju pëlqeu ky artikull, mund të shijoni edhe artikujt e mi të tjerë në Heartbeat dhe më gjerë:
Më ndiqni në Medium për të qëndruar të informuar me artikujt e mi më të fundit të shkencës së të dhënave:
Shënimi i redaktorit: "Heartbeat" është një publikim në internet i drejtuar nga kontribuesit dhe komunitet i dedikuar për të ofruar burime arsimore kryesore për shkencën e të dhënave, mësimin e makinerive dhe praktikuesit e të mësuarit të thellë. Ne jemi të përkushtuar të mbështesim dhe frymëzojmë zhvillues dhe inxhinierë nga të gjitha sferat e jetës.
Editorialisht e pavarur, Heartbeat sponsorizohet dhe publikohet nga Comet, një platformë MLOps që u mundëson shkencëtarëve të të dhënave dhe ekipeve të ML të gjurmojnë, krahasojnë, shpjegojnë dhe optimizojnë eksperimentet e tyre. Ne paguajmë kontribuesit tanë dhe nuk shesim reklama.
Nëse dëshironi të kontribuoni, shkoni te thirja jonë për kontribues. Ju gjithashtu mund të regjistroheni për të marrë buletinin tonë javor ("Deep Learning Weekly"), shikoni "Comet blog", bashkohuni me ne në" »"Slack" dhe ndiqni Comet në "Twitter" dhe "LinkedIn" për burime, ngjarje , dhe shumë më tepër që do t'ju ndihmojnë të ndërtoni modele më të mira ML, më shpejt.
