Если аналитик берется за дело, это еще не означает, что он обладает качествами, необходимыми для решения ежедневно возникающих проблем, пишет на портале InformationWeek Пьер Дюбуа, учредитель консалтинговой компании Zimana, которая специализируется на бизнес-аналитике.
Было бы прекрасно, если бы аналитик, приступая к работе, применял свои знания для решения важнейших проблем. Мечты о таких аналитиках и менеджерах данных, спрос на которых вырос за последние несколько лет, безусловно, присутствуют. В прошлом году LinkedIn сообщала, что в период с июля 2015 г. по июль 2018 г. нехватка специалистов по данным усилилась. По данным LinkedIn, в 2015 г. любой менеджер в Далласе или Атланте мог выбирать сотрудников из нескольких кандидатов. Но в 2018 г. оба эти города оказались в десятке тех, где ощущается нехватка специалистов по данным.
Никто не обладает всеми требуемыми качества аналитика и специалиста по данным. Следует искать специалистов, имеющих широкий набор навыков. Они должны обладать широтой интересов, поскольку приобретение и применение необходимых навыков в равной мере требует сотрудничества с другими специалистами и знания определенных вопросов.
Как сказал один из докладчиков конференции Interop в этом году, профессионал может быть «мастером на все руки и специалистом в одном деле». Аналитику следует обладать следующими навыками:
- управление данными (governance and management);
- программирование для создания моделей;
- понимание требований организационной гибкости.
Представьте себе обязанности сотрудника в качестве горизонтальной черточки перевернутой буквы «Т», а его глубокие знания и навыки — в качестве вертикальной. Это поможет представить, какими широкими навыками должен обладать кандидат.
При этом речь не идет о знании конкретного инструмента или языка программирования. Эти знания действительно важны. Но на рынке представлено множество инструментов и прекрасных вариантов их изучения. Кроме того, функциональные особенности большинства языков (кроме объектно-ориентированных) схожи. В языках R и Python применяются одни и те же приемы работы с объектами promise и closure. При отборе кандидатов следует посмотреть, где и как они применяли свои навыки, как они сотрудничали с другими специалистами при решении проблем и какой вносили вклад.
Необходимость в гибкости навыков проистекает из перехода к передовым методологиям разработки ПО, таким как DevOps, Agile, CRISP-DM. Для достижения результата процессы в них становятся циклическими. CRISP-DM применяется к данным и подготовке данных для создания оптимальной модели. Циклическая природа не позволяет рассматривать базовые навыки как ключ к успеху. Теперь главное — способность кандидата забыть то, чему учили, а не знание определенных операций.
Масштабирование аналитики означает приведение профессиональных навыков в соответствие со стратегий.
Хорошие условия для обучения расширяют возможности и соответствуют потребности в специалистах разного профиля. Велик интерес к повышению доли женщин и представителей нацменьшинств, получивших образование в области науки, технологии, инжиниринга и математики. Повышение разнообразия в командах не только отвечает этой заинтересованности, но и открывает новые перспективы анализа данных, свободного от социальных предрассудков, которые были обнаружены при реализации проектов машинного обучения. Необходимо сосредоточиться на потенциальных знаниях, а не на технических решениях.
Кроме того, хорошие условия для обучения поднимают настроение, что улучшает моральный климат, когда приходится решать сложные задачи вроде создания модели машинного обучения. Команды будут лучше усваивать новые знания и навыки, а организации получат системы, помогающие удерживать сотрудников, которые приобрели эти знания и навыки.
Менеджеры сознают необходимость аналитики для сохранения конкурентоспособности. При рассмотрении кандидатуры лучше всего сосредоточиться на умении рассуждать и взаимодействовать с другими сотрудниками, а не на имеющихся знаниях. Использование опыта кандидатов приведет к появлению нового подхода к аналитике, который организация, возможно, усвоит, и к формированию лучшей из всех возможных команд.