數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)中的每個(gè)角色都很重要。你需要了解這些角色以及正確發(fā)揮他們的作用，以從對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的巨額投資中獲得價(jià)值，而不是為表現(xiàn)不佳的團(tuán)隊(duì)支付過多費(fèi)用。

Deloitte AI Institute執(zhí)行董事Beena Ammanath說：“我們不應(yīng)該說‘讓我們來聘請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及讓我們來建立數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)’，而是應(yīng)該關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)，例如流程優(yōu)化、成本節(jié)省、新產(chǎn)品線或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的業(yè)務(wù)。”

誰(shuí)在數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)中？

顯然，數(shù)據(jù)科學(xué)家是數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的重要組成部分。很多數(shù)據(jù)科學(xué)家通常具有數(shù)據(jù)或統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的高學(xué)位，并具有R或Python的編碼技能，但他們還必須了解企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。他們的工作往往具有探索性和迭代性。

俄羅斯數(shù)據(jù)科學(xué)咨詢公司BroutonLab的首席技術(shù)官兼創(chuàng)始人Michael Yurushkin表示，企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)將確定其聘用的數(shù)據(jù)科學(xué)家的類型。

Yurushkin說：“如果你的目標(biāo)是改善內(nèi)容發(fā)現(xiàn)、廣告定位、收入優(yōu)化和搜索結(jié)果，則應(yīng)雇用機(jī)器學(xué)習(xí)專家。如果你的目標(biāo)是測(cè)試你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)–使用帶有最小偏差的受控實(shí)驗(yàn)，那么你需要專門從事實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和因果推斷的統(tǒng)計(jì)人員小組。”

廣告植入和許可公司Branded Entertainment Network的AI主管Tyler Folkman說，他是全棧數(shù)據(jù)科學(xué)的忠實(shí)擁護(hù)者，其中數(shù)據(jù)科學(xué)家收集自己的數(shù)據(jù)、對(duì)其進(jìn)行清理、對(duì)其進(jìn)行處理、建立模型、將這些模型投入生產(chǎn)，并確保它們?yōu)樽罱K用戶提供價(jià)值。

但是，數(shù)據(jù)科學(xué)家需要可靠的數(shù)據(jù)。這正是數(shù)據(jù)工程師的用武之地。他們建立數(shù)據(jù)管道并管理數(shù)據(jù)。

Folkman說：“數(shù)據(jù)工程師構(gòu)建工具，使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠輕松有效地全棧工作。我還沒有找到開箱立即提供所需一切功能的供應(yīng)商，因此讓數(shù)據(jù)工程師構(gòu)建自己的平臺(tái)非常有價(jià)值，這個(gè)平臺(tái)應(yīng)整合內(nèi)部工具、開源工具甚至企業(yè)工具。”

大多數(shù)專家表示，數(shù)據(jù)分析師通常是在數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊(duì)或業(yè)務(wù)部門工作，而不是數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)。不管他們屬于哪個(gè)部門，他們的技術(shù)水平都不及數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師，而且他們專注于數(shù)據(jù)科學(xué)的后期階段，即分析和共享見解。

Folkman認(rèn)為數(shù)據(jù)分析師和研究科學(xué)家應(yīng)作為數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)的一部分。分析師擁有數(shù)據(jù)，有助于確保數(shù)據(jù)健康，并為整個(gè)公司提供見解。研究科學(xué)家們不斷提高技術(shù)水平，并投資基礎(chǔ)研究。

BroutonLab的Yurushkin還認(rèn)為需要數(shù)據(jù)戰(zhàn)略家，他作為業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)之間的橋梁。他還認(rèn)為那些計(jì)劃建立大型數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的企業(yè)要有數(shù)據(jù)架構(gòu)師。

大數(shù)據(jù)研究所董事總經(jīng)理Jesse Anderson推薦三種數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)：數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和運(yùn)營(yíng)。他也是即將出版的《Data Teams： A Unified Management Model for Successful Data-Focused Teams》的作者。

Anderson說：“運(yùn)營(yíng)工程師具有專門的能力來監(jiān)視和管理這些大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。”

但是，當(dāng)沒有數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)時(shí)，沒有人會(huì)注意架構(gòu)或代碼質(zhì)量問題，這會(huì)造成多年的技術(shù)負(fù)擔(dān)。Anderson說，而當(dāng)缺少運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)時(shí)，企業(yè)可能會(huì)采用在生產(chǎn)中無法正常運(yùn)行的模型和代碼。

公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的作用以及他們使用的工具

公民數(shù)據(jù)科學(xué)家是業(yè)務(wù)領(lǐng)域的超級(jí)用戶。與真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家不同，他們往往缺乏深厚的統(tǒng)計(jì)知識(shí)，不會(huì)使用R或Python進(jìn)行編程，也不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的工作原理。

增強(qiáng)型分析工具供應(yīng)商表示，他們正在使數(shù)據(jù)科學(xué)民主化，這意味著他們將提供簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大的工具，讓公民數(shù)據(jù)科學(xué)家可以用來解決相對(duì)簡(jiǎn)單的問題，例如了解為什么某個(gè)地區(qū)或某個(gè)季度銷售額下降。增強(qiáng)分析工具使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析等任務(wù)。相比之下，數(shù)據(jù)科學(xué)家使用專家級(jí)工具來幫助解決復(fù)雜問題。

Anderson說：“公民數(shù)據(jù)科學(xué)將能夠訪問企業(yè)用于決策的相同數(shù)據(jù)，而無需等待支持。”

目前有兩種方法可以應(yīng)對(duì)公民數(shù)據(jù)科學(xué)。首先是讓數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)為大家建立或提供自助服務(wù)工具。另一種方法是讓業(yè)務(wù)部門獲取自己的工具。前一種方法可最大程度地減少工具蔓延。還可以最大程度降低風(fēng)險(xiǎn)–通過確保對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)使用進(jìn)行管理和保護(hù)。

Ammanath說：“如果你在此過程中處于非常領(lǐng)先的地位，那么在整個(gè)企業(yè)中擁有公民數(shù)據(jù)科學(xué)是至關(guān)重要的，因?yàn)槟阆Ｍ麄兡軌蜻M(jìn)行自己的數(shù)據(jù)探索。但是，如果你還處于早期階段，那么讓每個(gè)人都可使用數(shù)據(jù)可能是沒有意義，因?yàn)槟阈枰私鈹?shù)據(jù)的質(zhì)量和背景信息。”

數(shù)據(jù)科學(xué)家向誰(shuí)報(bào)告？

數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)可以向首席執(zhí)行官、首席運(yùn)營(yíng)官、首席財(cái)務(wù)官、首席信息官、首席技術(shù)官，首席行政官、首席數(shù)據(jù)官或其他高級(jí)管理人員或副總裁報(bào)告。該團(tuán)隊(duì)向誰(shuí)報(bào)告將影響該團(tuán)隊(duì)所做的工作。根據(jù)Anderson的說法，首席營(yíng)銷官可能過于關(guān)注產(chǎn)品，首席財(cái)務(wù)官可能專注于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，而首席技術(shù)官或工程副總裁可能不了解數(shù)據(jù)科學(xué)與軟件工程的區(qū)別。

Ammanath說，數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該向CAO或CDO報(bào)告，因?yàn)閾碛屑械臄?shù)據(jù)科學(xué)職能非常重要。否則，該舉措會(huì)變得狹窄而迷失。

該團(tuán)隊(duì)向誰(shuí)報(bào)告通常取決于其組織方式。有些企業(yè)創(chuàng)建集中的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)。在其他公司中，業(yè)務(wù)部門雇用自己的數(shù)據(jù)科學(xué)家。對(duì)于更成熟的組織，第三個(gè)選擇是將這兩種結(jié)構(gòu)組合成中心輻射型模型，該模型具有卓越中心，由具有特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)支持。

你需要CAO還是CDO？

CAO和CDO的角色經(jīng)常被混淆。企業(yè)可能會(huì)混淆使用這兩個(gè)職位頭銜，而沒有考慮它們之間的差異。大公司可能同時(shí)兼有這兩個(gè)職位。

Anderson說：“首席分析官通常具有很高的分析背景，而首席數(shù)據(jù)官則可能具有數(shù)據(jù)工程背景，也許是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)甚至是DBA（數(shù)據(jù)庫(kù)管理員）背景。”

你是否應(yīng)該雇用CAO還是CDO？答案是肯定的，如果你的企業(yè)足夠成熟，你可以適當(dāng)?shù)刂С诌@些職位，而且你會(huì)意識(shí)到需要這種級(jí)別的責(zé)任。大公司往往會(huì)創(chuàng)建該職位，他們會(huì)發(fā)現(xiàn)對(duì)該職位的需求很明顯。
責(zé)編AJX