Создание успешной команды по работе с данными: 6 функций, необходимых для современной организации данных предприятия

В современном мире, основанном на данных и искусственном интеллекте, директора по данным сталкиваются с проблемой структурирования команды корпоративных данных, которой доверяют все заинтересованные стороны в организации и которая достигает бизнес-целей. Более того, лидеры данных должны иметь возможность четко сформулировать своим заинтересованным сторонам, с кем им следует общаться, а также когда, где и почему. Чтобы создать адаптируемую и эффективную команду, лидеры данных должны сосредоточиться на функциях, необходимых для достижения бизнес-результатов, а не зацикливаться на блоках организационной структуры.

В частности, процесс создания организационных схем может быть утомительным и скучным, но когда мы меняем наше мышление и думаем о создании команды по работе с данными как о составлении звездной спортивной команды, этот процесс становится намного более захватывающим. Как и в спорте, победа команды с данными зависит не только от отдельных позиций, но и от разнообразия навыков, сильных сторон и уникального жизненного опыта, который игроки привносят в игру. Подходя к формированию команды по работе с данными как к празднику таланта и сотрудничества, руководители данных могут создать динамичную и эффективную структуру организации данных.

Миф о единороге, владеющем всеми данными

Это не обязательно новая идея. В своем выступлении на TED в 2012 году инвестор и предприниматель Эрнесто Сиролли напоминает нам, что ни один человек не может преуспеть во всех аспектах ведения бизнеса. Как и в спорте, нереально ожидать, что кто-то будет тренером, вратарем, нападающим, тыловым защитником и мячом одновременно. Точно так же в мире данных ожидать, что профессионалы будут обладать опытом во всех аспектах этой области, нереально и контрпродуктивно — редко можно найти отличного программиста Python, который также может создавать исключительные истории с данными. Признавая это, руководители данных могут устанавливать более реалистичные ожидания и создавать команды с взаимодополняющими наборами навыков.

Но лидерам по данным все еще нужно помогать другим визуализировать невидимые функции и ценность, которые члены команды по данным привносят в таблицу, чтобы они могли получить бюджет и поддержку от нетехнических заинтересованных сторон для работы с их командой по данным. Лидеры по данным должны уметь четко формулировать, с какими группами профессионалов должны общаться другие — с кем, когда, где и почему.

Шесть функций современной организации данных предприятия

Чтобы структурировать эффективную организацию данных, не отвлекайтесь на причудливые названия и ложные надежды, возлагаемые на лучшие практики других организаций. Универсального подхода не существует при создании эффективных организационных схем для команд по работе с данными; вместо этого посмотрите за пределы названия, чтобы найти внутреннюю функцию и цель каждой роли, чтобы помочь создать ваши варианты использования и вашу конечную команду мечты. Крайне важно определить и принять шесть основных функций современной команды по работе с данными.

1. Дизайнеры

Эти люди тесно сотрудничают с заинтересованными сторонами и производителями для интеграции бизнес-требований в решения для обработки данных. Они играют жизненно важную роль в разработке инфраструктур, услуг, продуктов, наборов данных, отчетов, приложений и слайдов, соответствующих потребностям бизнеса.

2. Создатели

Ответственные за создание и внедрение решений по работе с данными, создатели синтезируют идеи из данных для получения действенных результатов. Их деятельность охватывает широкий спектр, включая разработку моделей машинного обучения, построение конвейеров данных и создание панелей визуализации данных.

3. Коммуникаторы

Успешные организации, работающие с данными, отдают приоритет важности оперативности данных и связанных с ними решений. Коммуникаторы играют решающую роль в трансляции этой ценности, чтобы способствовать повышению осведомленности и принятию во всей организации. Эффективно сообщая о преимуществах подходов, основанных на данных, они стимулируют организационную поддержку.

4. Операторы

Эти люди настраивают и управляют системами, поддерживающими функции обработки данных. Они поддерживают приложения производственных данных и модели искусственного интеллекта, постоянно контролируют системы, выполняют регулярное обслуживание и оптимизируют производительность системы. Операторы обеспечивают бесперебойное функционирование операций с данными.

5. Итераторы

Отвечая за реализацию долгосрочной стратегии организации в отношении данных, итераторы постоянно уточняют и оптимизируют приоритеты данных. Они интегрируют инновационные знания из других областей в экосистему данных, сохраняя организацию в авангарде инноваций, основанных на данных.

6. Регуляторы

Управление данными имеет решающее значение для обеспечения безопасности данных, контроля доступа и соблюдения этических норм. Регулирующие органы разрабатывают и обеспечивают соблюдение политик управления данными, контролируют меры безопасности данных и обеспечивают соблюдение стандартов устойчивого развития и этики.

Высокопроизводительные ИТ-команды прокладывают путь к повышению скорости любопытства и использованию искусственного интеллекта.

Поскольку исполнительные советы настаивают на внедрении искусственного интеллекта, руководителям данных приходится преодолевать сложности эффективного структурирования своих организаций, чтобы обеспечить скорость любопытства сотрудников. Сосредоточив внимание на шести основных функциях современной организации данных предприятия, руководители данных могут создавать команды, которые будут соответствовать результатам бизнеса и помогать своей организации процветать в эпоху искусственного интеллекта. Использование сильных сторон и навыков многих членов различных групп данных вместо того, чтобы ожидать, что лидеры данных наймут одного или двух универсальных единорогов, приведет к созданию успешных команд данных, которые будут добиваться успеха в мире, управляемом данными.

Эту статью написала Ким Херрингтон, старший аналитик группы исследований бизнес-аналитики Forrester, обладающей опытом в области управления данными, организации и культуры. Ее исследовательская деятельность включает в себя грамотность в области данных, рассказывание историй, лидерство и культуру данных, бизнесменов, ориентированных на аналитику, организационные модели, основанные на аналитике, исследования директора по данным и обмен информацией. Бывшая журналистка данных, Ким имеет степень магистра управления здравоохранением в Университете Д'Ювилля и степень бакалавра биологии в SUNY Oswego.

Узнайте больше о важнейших компонентах создания эффективной команды по работе с данными и ИИ на саммите Forrester Technology & Innovation Summit North America, который пройдет с 9 по 12 сентября 2024 года в Остине, штат Техас, а также в цифровом формате.