Me pidieron que respondiera esto, y resultó que trabajé como compañero de Deepak Agarwal en LinkedIn durante algunos años, sirviendo como director de ciencia de datos e ingeniería.
Recientemente entregué una presentación sobre “¿Dónde deben poner sus científicos de datos?” y escribió una publicación sobre el tema para O’Reilly. También escribí en coautoría un artículo más largo para First Round Review que analiza los problemas de la organización y otros desafíos relacionados con la efectividad de sus esfuerzos de ciencia de datos.
He visto tres modelos generales para ajustar la ciencia de datos en una estructura organizacional de desarrollo de productos: autónomo, integrado e integrado.
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Cada uno tiene sus ventajas y desventajas:
- Independiente: proporciona autonomía y coloca los datos como de primera clase. Pero puede conducir a la marginación y al aislamiento del equipo de ciencia de datos.
- Integrado: optimizado para su utilización y asignación flexible. Pero los científicos de datos pueden resentir la falta de autonomía, y la gestión dual es un desafío.
- Integrado: optimizado para la alineación y la inversión a largo plazo. Pero diluye la identidad de la ciencia de datos y puede crear ineficiencias por falta de reutilización.
No hay una mejor manera que funcione para todas las empresas en todo momento. Es posible que necesite mezclar y combinar, y querrá volver a visitar su enfoque a medida que su organización evoluciona.
