Teostatavad suurandmed: kuidas täita lõhe andmeteadlaste ja inseneride vahel

Suurandmete ümber tekkinud sumin on loonud laialdase eksiarvamuse: ainuüksi selle olemasolu võib pakkuda ettevõttele realiseeritavaid teadmisi ja positiivseid äritulemusi. Tegelikkus on natuke keerulisem. Suurandmete väärtuse suurendamiseks on vaja võimekat andmeteadlaste meeskonda, kes selle läbi sõeluks. Enamasti saavad ettevõtted sellest aru, mida tõendab andmeteadlaste töökohtade 15–20-kordne kasv aastatel 2016 kuni 2019. Kuid isegi kui teil on olemas võimekas andmeteadlaste meeskond, peate siiski kõrvaldama peamise tõkke nende ideede elluviimine. Ettevõtte tõelise väärtuse mõistmiseks peate veenduma, et teie insenerid ja andmeteadlased töötaksid üksteisega kooskõlas. Nende keskmes on andmeteadlased uuendajad, kes ammutavad uusi ideid ja mõtteid teie ettevõtte igapäevaselt tarbitavatest andmetest, insenerid omakorda loovad need ideed välja ja loovad jätkusuutlikud läätsed meie andmete vaatamiseks. Andmeteadlaste ülesandeks on andmete positiivse tulemuse jaoks dešifreerida, neid manipuleerida ja neid turustada. Selle ülesande täitmiseks täidavad nad mitmesuguseid ülesandeid, alates andmete kaevandamisest ja lõpetades statistilise analüüsiga. Andmete kogumine, korraldamine ja tõlgendamine toimub oluliste suundumuste ja asjakohase teabe kindlakstegemiseks. Ehkki insenerid teevad kindlasti koostööd andmeteadlastega, on nende kahe rolli vahel mõned selged erinevused. Üks põhilisi erinevusi on see, et insenerid omistavad süsteemide tootmisvalmidusele otsustavalt suurema väärtuse. Alates andmeteadlaste loodud mudelite vastupidavusest ja turvalisusest kuni tegeliku vormingu ja skaleeritavuseni soovivad insenerid, et nende süsteemid oleksid kiired ja usaldusväärselt töötavad. Teisisõnu: andmeteadlastel ja insenerimeeskondadel on erinevad igapäevased probleemid. Siit tekib küsimus, kuidas saate mõlemad positsioonid edu nimel positsioneerida ja lõpuks oma andmetest kõige tähendusrikkamad teadmised saada? Vastus seisneb andmete ja tehniliste suhete täiustamiseks aja ja ressursside pühendamises. Nii nagu on oluline vähendada andmestike ümber tekkivat segadust või müra, on oluline ka sujuv hõõrumine nende kahe meeskonna vahel, kellel on teie äriedu jaoks oluline roll. Siin on kolm kriitilist sammu selle tegelikkuseks muutmiseks. Ei piisa sellest, kui lihtsalt pannakse mõni teadlane ja paar inseneri ruumi ja palutakse neil lahendada maailma probleemid. Esmalt peate nad saama üksteise terminoloogiast aru ja hakkama sama keelt rääkima. Üks võimalus selleks on meeskondade risttreenimine. Paarides teadlased ja insenerid kahekaupa, saate julgustada ühist õppimist ja murda tõkkeid. Andmeteadlaste jaoks tähendab see kodeerimismustrite õppimist, koodi korraldatud kirjutamist ja, mis kõige tähtsam, mudeli tootmisesse kaasamisega seotud tehnoloogiapakkumiste ja infrastruktuuri kompromisside mõistmist. Postitatud 7wData.be