¿Deberían los científicos de datos ser un equipo separado en una organización o distribuirse entre varios equipos de la organización?

¿Deberían los científicos de datos ser un equipo separado en una organización o distribuirse entre varios equipos de la organización?

Respuesta corta: Sirven para diferentes propósitos y necesitas ambos.

Los científicos de datos que están integrados en varios equipos están mejor ubicados para conocer el dominio comercial con gran detalle. Esto es importante porque el ‘dominio comercial’ en la práctica no es un tema académico como el ‘marketing’, sino más bien estar íntimamente al tanto de las fuentes de datos, los proveedores de datos y el almacén de datos de cada país, tener relaciones personales con las partes interesadas, participar en la estrategia de el equipo y, quizás lo más importante, que se confíe en los datos.

Es mucho más difícil para un ‘equipo de ciencia de datos de la sede’ alcanzar ese nivel de familiaridad y confianza, y dedicarse a seguir constantemente el viaje de la unidad de negocios en cuestión.

PERO.

Los científicos de datos también quieren crecer, y se benefician enormemente de trabajar con otros científicos de datos. Algunos beneficios son utilitarios: hay una multitud de pequeños problemas técnicos en el transcurso de un día que pueden resolverse más rápidamente si alguien a su lado pregunta. Y debido a que a menudo hay múltiples formas de abordar un problema, es muy útil tener a alguien que actúe como una caja de resonancia para rechazar ideas.

Otros beneficios son más estratégicos: es difícil para una unidad de negocios invertir en equipos dedicados a casos de uso de aprendizaje automático, visión por computadora o procesamiento de lenguaje natural. Pero un equipo central de ciencia de datos puede y debe hacer esto. La idea es que los dominios comerciales son diferentes de los dominios de ciencia de datos, y se necesita un equipo dedicado de ciencia de datos para invertir en una capacidad de dominio de ciencia de datos .


Tiene sentido que la función madura de la ciencia de datos sea tener un equipo central que desarrolle capacidades en el resto de la organización y sirva como un punto focal para que las capacidades del dominio de la ciencia de datos se aprovechen de una unidad a otra. Deben trabajar para capacitar a los científicos y analistas de datos en el mercado o en el negocio sin estar permanentemente atados.

Dicho de otra manera, si los equipos de análisis y ciencia de datos son la función de ‘inteligencia’ y ‘perspicacia’ de una fuerza militar, pertenecen a muchos lugares . Cada escuadrón puede operar con señales y radar, pero también hay un lugar para una Agencia de Inteligencia Central dedicada.

Los científicos de datos solo proporcionan valor a una organización cuando proporcionan valor de acuerdo con los objetivos de una organización . “¡Mira, significado estadístico!” ¿Y qué? ¿Eso realmente me ayuda a vender widgets?

En consecuencia, mientras más científicos de datos entiendan lo que una organización está tratando de lograr, mayor será el valor que proporcionarán. Un DBA puede proporcionar un gran valor sin estar tan estrechamente alineado con el negocio.

OMI, un científico de datos funcionará mejor cuando se involucre tanto como sea posible con el lado comercial y no solo. Deben ser parte de Marketing o de Manufactura, etc. Sé de una empresa que se fue por el otro lado e hizo que Marketing fuera parte de TI. Ahora estas hablando. Pero luego estoy en TI.

Data Scientist es una combinación de desarrollador de software, estadístico (incluido el aprendizaje automático) y analista de negocios. No hay dos compañías iguales y cada una tendrá diferentes desafíos. La organización debe ajustarse a esos desafíos:

  1. Si el principal desafío es trabajar con el volumen de datos: obtenerlos, almacenarlos y procesarlos, entonces la unidad centralizada parece ser una buena opción. Ayudará al equipo a usar las mismas herramientas y procesos en el procesamiento de datos. En este caso, un analista comercial educado en el lado de la BU es un facilitador importante.
  2. si el lado comercial es más desafiante: encuentre las preguntas correctas, obtenga la aceptación, los científicos de datos deben estar en el lado BU. Y el equipo central debería tener algunos “ingenieros de datos” para ocuparse de una plataforma común.

Ambos casos deben ser parte de la organización matricial. Pero siempre hay una “línea de informes completa”, la que toma decisiones sobre los KPI, la contratación y otras cosas importantes.

No lo sé. Esto ha sido algo que me ha estado molestando durante años, ya que ambas opciones tienen problemas.

Mi preferencia actual es ir con ambos (es decir, informes de matriz, probablemente con facturación interna). Por más molesto que sea, mantiene a los científicos de datos cerca del negocio y cerca unos de otros.