Những gì bạn cần biết để xây dựng nhóm khoa học dữ liệu thành công

Quản lý và kết nối tài năng khoa học dữ liệu và các kỹ năng tương ứng với các dự án phân tích dữ liệu là một thách thức kinh doanh phổ biến. Nhưng việc duy trì và mở rộng khả năng khoa học dữ liệu đòi hỏi phải có đầy đủ các kỹ năng ngoài việc hiểu các vai trò cụ thể có thể hỗ trợ tốt nhất cho doanh nghiệp như thế nào. Một nhóm khoa học dữ liệu toàn diện có thể đi một chặng đường dài trong việc thiết lập các dự án khoa học dữ liệu thống nhất, có mục đích và hiệu quả.

Nhóm khoa học dữ liệu cung cấp nhiều giá trị cho doanh nghiệp

1. Giá trị của nhóm khoa học dữ liệu phù hợp

Dưới đây là một vài lý do vì sao một nhóm khoa học dữ liệu có cấu trúc tốt lại có lợi:

• Đảm bảo rằng các vấn đề kinh doanh phù hợp đang được xác định và giải quyết
• Phân tích dữ liệu phù hợp có thể cải thiện hiệu quả chi phí và doanh thu, đồng thời nhắm mục tiêu các cơ hội để tăng trưởng kinh doanh
• Các thuật toán có thể được mở rộng một cách hiệu quả trong quá trình sản xuất
• Thông tin chi tiết về dữ liệu có thể dễ dàng truyền đạt để hỗ trợ lãnh đạo và trao quyền cho người dùng doanh nghiệp
• Tích hợp nhanh các nguồn dữ liệu khác nhau
• Giúp cải thiện việc ra quyết định, truyền dữ liệu và phân tích vào DNA của tổ chức
• Hiểu xu hướng thị trường và tác động tương ứng đến hoạt động
• Giúp liên kết tốt hơn thông tin chi tiết về dữ liệu với các hành động kinh doanh
• Đảm bảo rằng các công nghệ AI có thể được mở rộng một cách hiệu quả

2. Nhiệm vụ của nhóm khóa học dữ liệu và vai trò cá nhân

Là một ngành học, khoa học dữ liệu là một môn thể thao đồng đội hợp tác, đa chức năng, nơi các kỹ năng toán học, thống kê, phân tích và tư duy phản biện được triển khai ở cấp độ cá nhân để khai thác các bộ kỹ năng tập thể và đóng góp vào văn hóa nhóm hiệu suất cao. Nhóm có thể sử dụng các công cụ như Python, Hadoop, SQL, Tableau, R và Tensorflow.

Nhiệm vụ của nhóm khoa học dữ liệu có thể bao gồm truyền đạt vai trò của dữ liệu cho các bên liên quan, thiết kế hình ảnh hóa của tập dữ liệu, so sánh kết quả để chứng thực độ chính xác và xác định xu hướng bằng cách nghiên cứu tập dữ liệu, trong số các nhiệm vụ khác.

Ở cấp độ cá nhân, vai trò và trách nhiệm thay đổi, nhưng một số vai trò cốt lõi có thể bao gồm:

• Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu)

Được giao nhiệm vụ tạo ra thông tin chi tiết phù hợp, có thể hành động bằng cách phân tích và diễn giải dữ liệu thông qua các kỹ thuật thống kê, AI và học máy nâng cao khác nhau (Machine Learning). Họ cũng phát triển các mô hình và thuật toán để khai thác và tổ chức dữ liệu.

• Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu)

Thường làm việc với dữ liệu đã được chuẩn hóa và chuyển đổi sang định dạng dễ tiếp cận hơn, thiết lập rằng dữ liệu thu thập được là phù hợp và có thể tiến hành các loại phân tích cụ thể tùy thuộc vào thách thức. Ngoài ra, họ có thể tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.

• Business Analyst (Phân tích kinh doanh)

Lấp đầy khoảng cách giữa các tổ chức và bộ phận IT, đồng thời triển khai cả phân tích và kỹ năng kinh doanh nhằm hiểu cách các chiến lược dựa trên dữ liệu có thể tác động tích cực đến lợi nhuận trên các dịch vụ, sản phẩm, quy trình, phần cứng và phần mềm.

• Machine Learning Engineer (Kỹ sư học máy)

Thông qua sự kết hợp giữa các kỹ năng mô hình hóa và kỹ thuật phần mềm, họ phát triển các thuật toán và mô hình Machine Learning, tìm ra dữ liệu nào là tốt nhất cho mỗi mô hình. Họ cũng đào tạo, giám sát và duy trì các mô hình cũng như tự động hóa các tác vụ dữ liệu bằng cách xây dựng các chương trình AI.

• Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu)

Tạo nền tảng của cơ sở dữ liệu, bao gồm các kỹ thuật cho một kiến ​​trúc vững chắc, triển khai, kiểm tra hiệu suất và bảo trì liên tục. Quản lý các hệ thống xử lý quy mô lớn cũng thuộc trách nhiệm của họ, cũng như việc phát triển các giao thức tập dữ liệu hợp lý hóa việc khai thác, mô hình hóa và sản xuất dữ liệu.

• Data Architect (Kiến trúc sư dữ liệu)

Hoạt động như một kết nối quan trọng giữa công nghệ và kinh doanh, họ xây dựng một chiến lược dữ liệu mở rộng đến luồng dữ liệu, chất lượng và bảo mật. Họ cũng chuyển đổi các nhu cầu kinh doanh thành các yêu cầu kỹ thuật.

3. Cân nhắc bổ sung

Các tổ chức đang áp dụng những công nghệ mới với tốc độ ngày càng nhanh và thay thế các phương pháp phân tích truyền thống phụ thuộc phần lớn vào dữ liệu lịch sử bằng các kỹ thuật tiên tiến hơn. Điều này thường đòi hỏi các kỹ năng chuyên môn, các nhóm phân tích và dữ liệu hướng tới tương lai, những người có thể tận dụng một loại phân tích mới phụ thuộc vào dữ liệu đa dạng hơn.

Việc cấu trúc một nhóm khoa học dữ liệu phụ thuộc vào một số yếu tố, từ quy mô của tổ chức và mức độ tập trung của các sáng kiến ​​phân tích, đến chiến lược dữ liệu tổng thể, mục tiêu và ngân sách.

Ví dụ, Netflix thường được công nhận là nhà tiên phong phân tích và triển khai nhiều nhóm để thực hiện các loại phân tích dữ liệu khác nhau. Cách tiếp cận của họ để cấu trúc vai trò phân tích là kết nối các chuyên gia phân tích của họ với các ngành dọc kinh doanh khác nhau, chẳng hạn như tiếp thị, nền tảng hoặc sản phẩm, thay vì một chiều ngang chức năng. Điều này cho phép các chuyên gia khoa học dữ liệu của họ, như Kỹ sư phân tích và trực quan hóa, ưu tiên các dự án có tác động mạnh nhất, tiếp cận các vấn đề với sự sáng tạo hơn và không bị mắc kẹt vào các vai trò hoặc thông tin xác thực cụ thể.

4. Một động lực phát triển

Động lực của một nhóm khoa học dữ liệu sẽ khác nhau và trách nhiệm sẽ phát triển cùng với sự phát triển và xu hướng trong phân tích và công nghệ mới. Ưu tiên học hỏi và nâng cao chuyên môn liên tục là tài sản chiến lược đối với bất kỳ chuyên gia khoa học dữ liệu nào, bao gồm cả những người giữ vai trò lãnh đạo.

Trên đây là những gì bạn cần để tạo nên một nhóm khoa học dữ liệu thành công. Mong rằng bài viết đã mang đến cho bạn những thông tin hữu ích, đừng quên đón xem các nội dung mới tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp