Lo scorso agosto, il VP of Product Research di DataCamp, Ramnath Vaidyanathan, ha ospitato una serie di webinar in tre parti sulla scalabilità della data science con il nostro framework IPTOP. Il framework IPTOP scompone ogni leva organizzativa per democratizzare la data science e diventare un’organizzazione data fluent a tutti i livelli.
IPTOP sta per Infrastructure, People, Tools, Organization e Processes. La serie di webinar in tre parti entra nel dettaglio su come le organizzazioni possano far crescere ciascuna di queste leve per democratizzare la data science e diventare data fluent nel processo. Ecco una panoramica di ognuna di queste leve:
1 - Infrastructure
L’obiettivo di qualsiasi strategia dei dati è trasformare i dati grezzi in insight e decisioni. Ciò richiede che le organizzazioni raccolgano, registrino e archivino i propri dati in modo sicuro ed efficiente, affinché siano accessibili a tutti. Questo implica comprendere le best practice e i framework per abilitare l’accesso ai dati, garantire la data governance, chiarire la data lineage e altro ancora.
2 - People
Le persone sono probabilmente la leva più critica del framework, perché le organizzazioni non sfrutteranno appieno i loro dati se i membri non hanno le competenze per lavorarci. Ecco perché coltivare le competenze sui dati necessarie per ogni persona in un’organizzazione è fondamentale per democratizzare la data science e diventare data fluent.
3 - Tools
Se l’infrastruttura consente alle organizzazioni di ricavare insight dai dati, gli strumenti facilitano e incentivano un linguaggio comune sui dati in tutta l’organizzazione. Per questo è necessario comprendere la gamma di strumenti possibili per un determinato compito e investire e sviluppare strumenti che riducano le barriere d’ingresso al lavoro di data science.
4 - Organization
Una dimensione essenziale della scalabilità della data science è come sono organizzati i professionisti dei dati. Poiché le strutture di reporting e le agende guidano il lavoro nella maggior parte delle aziende, la struttura organizzativa deve mettere la tua impresa nelle condizioni di avere un successo sostenibile. Di conseguenza, impostare e organizzare i talenti di data science all’interno di un’organizzazione richiede un’attenta valutazione.
5 - Processes
Infine, scalare la data science richiede allineamento su convenzioni, best practice e processi. Favorire l’allineamento è essenziale per facilitare la collaborazione ed evitare un’organizzazione a silos. Questo consente a tutti i team di lavorare insieme e comunicare senza attriti utilizzando un linguaggio comune sui dati.
La settimana scorsa abbiamo pubblicato le nostre tendenze e previsioni sui dati per il 2021. Le nostre previsioni toccano ogni leva del framework IPTOP: dall’abilitare un accesso ai dati più solido grazie alla maggiore adozione del cloud e a strumenti di metadati (Infrastructure), a un impegno più elevato sull’upskilling nei dati (People), a strumenti più collaborativi e robusti (Tools), a ruoli emergenti per la gestione dei modelli di machine learning in produzione (Organization), fino alle best practice nel data storytelling e nella visualizzazione (Processes).
Ecco perché siamo entusiasti di rinnovare il nostro impegno a portare gli insight più recenti e importanti da professionisti e leader della data science su come scalare al meglio la data science e diventare data fluent.
Nel 2021 ospiteremo una serie di webinar mensili su come diversi settori possono sfruttare la data science, come le organizzazioni possono governare i propri dati e abilitare un migliore accesso ai dati, le best practice per fare upskilling delle persone sulla data science, come abbassare le barriere d’ingresso al lavoro con i dati grazie a strumenti moderni, come organizzare e assumere i migliori talenti di data science, e come impostare processi per diventare data-driven, e altro ancora.
Tieni d’occhio la nostra pagina degli Eventi in arrivo per restare aggiornato—ci vediamo nel 2021!
