Mengapa kami membangun produk kolaborasi untuk para profesional data dan tim yang melek data
Ketika kami memulai DataCamp, kami ingin memudahkan, menyenangkan, dan terjangkau bagi semua orang untuk belajar data science secara online. Saat ini, kami telah menjangkau lebih dari 7 juta pelajar dan secara aktif membantu meningkatkan literasi data di lebih dari 1.600 organisasi. Lebih dari 150.000 pelanggan memiliki akses ke DataCamp saat ini dan bahkan lebih banyak lagi secara gratis melalui DataCamp Donates dan DataCamp for the Classroom. Namun, hampir semuanya menghadapi tantangan besar saat mulai benar-benar mengerjakan pekerjaan data.
Tantangan para profesional data dan tim data—dan mengapa hal ini penting
Sama seperti belajar data science, mengerjakan data science seharusnya mudah, menyenangkan, dan kolaboratif. Meski jumlah profesional data meningkat pesat, hampir tidak ada alat yang mudah digunakan, mudah di-scale, dan mempertimbangkan kenyataan bahwa orang berbeda lebih menyukai teknologi serta integrated development environment (IDE) yang berbeda.
Akibatnya, data scientist saat ini tidak seproduktif yang seharusnya. Mari kita akui, banyak dari kita para data scientist menghabiskan banyak waktu untuk pekerjaan infrastruktur dan engineering, entah itu menyiapkan mesin, menemukan dan mengakses data yang tepat, atau melakukan deployment dashboard dan laporan. Kami mendengar tantangan ini dari para pelajar dan pelanggan kami, dan kami sendiri juga mengalaminya di DataCamp.
Selain itu, data scientist tidak bekerja sendirian. Mengerjakan data science dalam tim seharusnya tidak sesulit sekarang. Sebagian besar alat yang digunakan data scientist bahkan tidak memiliki fitur kolaborasi paling dasar sekalipun. Mengejutkan, kolaborasi di antara tim data sering terjadi dengan berbagi kode dan data melalui email, Slack, atau alat perpesanan lainnya. Version control dilakukan dengan alat yang disesuaikan untuk alur kerja software engineer dan tidak intuitif bagi data scientist—belum lagi minimnya quality control di sebagian besar tim data. Mengetahui analisis, dashboard, atau laporan mana yang masih akurat sangatlah krusial bagi sebuah tim. Tantangan para profesional data itu nyata dan biasanya dimulai sejak hari pertama bergabung dengan tim.
Organisasi juga dirugikan karena tidak memiliki tempat terpusat untuk menghimpun semua insight dan tempat para profesional data dapat saling belajar. Sebagian insight tersimpan di notebook, sebagian di laporan PDF, sebagian lagi di alat analitik proprietary seperti Looker dan Metabase, dan seterusnya. Ini menyebabkan insight hilang dan upaya berulang, serta menimbulkan frustrasi bagi pengguna bisnis dan pimpinan saat berinteraksi dengan profesional data.
Ketiadaan tooling yang memadai menghambat produktivitas sejati para profesional data dan organisasi yang melek data. Meski memang ada banyak inovasi untuk pengguna bergaya BI, hal ini sering tidak berlaku bagi profesional data yang ingin menggali lebih dalam dan memanfaatkan kekuatan Python dan R untuk menghasilkan insight.
Arah yang dituju DataCamp
Kami ingin memungkinkan siapa pun, dari mana pun dan di perangkat apa pun, untuk mengakses data relevan secara online, serta membuat visualisasi, laporan, dan dashboard dari alat atau IDE favorit mereka dan membagikannya dengan sesama profesional data. Kami ingin memungkinkan tim berkolaborasi secara mulus secara online baik secara real time maupun asinkron. Kami ingin tim memiliki version control dan quality control dasar yang terpasang otomatis. Hasil akhirnya harus berupa lapisan insight terpusat untuk organisasi dari berbagai ukuran.
Dengan kata lain, kami ingin membuat pengerjaan data science pada data Anda sendiri (atau data perusahaan Anda) semudah mengikuti kursus DataCamp.
Bagaimana kami akan mencapainya
Roma tidak dibangun dalam sehari. Saat ini kami sedang membangun produk ini dan merencanakan peluncuran bertahap dalam 12 hingga 18 bulan ke depan.
Pertama, kami ingin memudahkan para pelajar kami membawa pembelajaran dari DataCamp—baik berupa proyek maupun kursus—ke IDE populer seperti Jupyter. Bekerja dengan alat yang sudah banyak digunakan di industri dan akademia adalah langkah kunci untuk menerapkan keterampilan yang diperoleh dalam lingkungan yang realistis. Selain itu, pengguna akan dapat memublikasikan dan membagikan pekerjaan yang mereka lakukan di sebuah workspace.
Selanjutnya, kami akan mempermudah koneksi ke data Anda dan mengunggah dataset, sehingga pengguna dapat mulai menggunakan DataCamp untuk pekerjaan data science sehari-hari. Lebih jauh lagi, saat pengguna mengundang kolaborator untuk meninjau atau mengedit pekerjaan mereka, kode dan lingkungan akan tertaut dan berdiri sendiri, sehingga kekhawatiran tentang penggunaan versi paket yang tepat di berbagai proyek dan antar pengguna yang berbeda menjadi masa lalu.
Kami juga akan berfokus pada peningkatan besar kolaborasi real time dan asinkron untuk tim data. Hampir semua produk tim saat ini memungkinkan kolaborasi real time, komentar, dan penandaan. Tidak ada alasan tim data harus kehilangan fungsi tersebut, meski kenyataannya sering demikian.
Terakhir, seiring produk berkembang, kami akan terus menambahkan fitur untuk organisasi, memanfaatkan arsitektur manajemen pengguna yang luas yang telah kami bangun untuk platform pembelajaran enterprise kami. Misalnya, admin hanya perlu menentukan koneksi database sekali saja, dan mengelola siapa yang memiliki akses ke data tertentu. Di sisi penerima, data scientist akan memiliki koneksi data yang tepat saat mereka memulai analisis.
Meningkatkan literasi data dan mendemokratisasi data science adalah inti dari misi DataCamp. Produk ini adalah langkah penting untuk mencapai tujuan tersebut, dan itulah mengapa kami juga percaya versi dasar produk ini harus gratis selamanya.
Jika Anda tertarik mengubah cara tim data berkolaborasi, kirim email kepada kami di rocketship@datacamp.com. Anda juga dapat menghubungi langsung Filip Schouwenaars, yang memimpin pengembangan produk baru ini, atau CTO kami, Dieter De Mesmaeker. Kami selalu mencari engineer berbakat untuk bergabung dengan tim kami. Lamar sekarang!
