Dades grans que es poden accionar: com es pot solucionar el buit entre científics i enginyers de dades

El rumor al voltant de les grans dades ha creat una concepció errònia generalitzada: que la seva simple existència pot proporcionar a una empresa una visió activa i uns resultats empresarials positius. La realitat és una mica més complicada. Per obtenir valor a partir de dades grans, necessiteu un equip capaç de científics de dades per aprofitar-ho. En bona part, les corporacions ho entenen, com ho demostra el creixement 15x - 20x de les feines de científics de dades entre el 2016 i el 2019. Tanmateix, tot i que teniu a la vostra disposició un equip capaç de científics de dades, encara haureu d’esborrar el gran obstacle de posant aquestes idees en producció. Per assolir el valor real dels negocis, heu d’assegurar-vos que els vostres enginyers i científics de dades treballin concertadament entre ells. En el seu nucli fonamental, els científics de dades són innovadors que extreuen noves idees i pensaments de les dades que la seva empresa ingereix diàriament, mentre que els enginyers a la vegada elaboren aquestes idees i creen lents sostenibles per a visualitzar les nostres dades. Els científics de dades tenen la tasca de desxifrar, manipular i comercialitzar dades per obtenir resultats positius en negocis. Per assolir aquesta gesta, realitzen diverses tasques que van des de la mineria de dades fins a l’anàlisi estadística. La recopilació, l’organització i la interpretació de dades es fa tot seguint la identificació de tendències significatives i informació rellevant. Si bé els enginyers certament treballen en concert amb científics de dades, hi ha algunes diferències diferents entre els dos papers. Una de les diferències fonamentals és que els enginyers donen un valor decisivament superior a la “preparació productiva” dels sistemes. Des de la resiliència i la seguretat dels models generats pels científics de dades fins al format i l’escalabilitat reals, els enginyers volen que els seus sistemes siguin ràpids i funcionals. Dit d’una altra manera: els científics de dades i els equips d’enginyeria tenen diferents preocupacions quotidianes. Això fa la pregunta: com podeu situar els dos rols perquè tinguin èxit i, en definitiva, extreure les dades més significatives de les vostres dades? La resposta rau en dedicar temps i recursos a la perfecció de dades i relacions d’enginyeria. De la mateixa manera que és important reduir el desordre o el “soroll” dels conjunts de dades, també és important suavitzar la fricció entre tots dos equips que exerceixen funcions vitals en l’èxit empresarial. A continuació, es detallen tres passos crítics perquè aquesta realitat sigui realitzada. No n'hi ha prou amb simplement posar uns quants científics i uns quants enginyers en una habitació i demanar-los que resolguin els problemes del món. Primer has de fer que s’entenguin la terminologia de l’altre i comencin a parlar el mateix idioma. Una forma de fer-ho és fer entrenaments entre equips. Si s’acompanyen científics i enginyers en dos pods, es pot fomentar l’aprenentatge compartit i desglossar les barreres. Per als científics de dades, això significa aprendre patrons de codificació, escriure codi de manera més organitzada i, potser el més important, comprendre la pila de tecnologia i els compromisos d’infraestructura implicats amb la introducció d’un model a la producció. Publicat a 7wData.be