Dla Lyndsay Weir, Kluczem do sukcesu w analityce danych jest dotarcie do odpowiedzi na pytanie „i co z tego?”poza wykresami i arkuszami kalkulacyjnymi.
„Musisz zrozumieć, czym jest pytanie biznesowe i musisz przejść do działania. Mówię to swoim zespołom, ale kiedykolwiek coś produkują, raport, narzędzie, pulpit nawigacyjny, moje pytanie zawsze brzmi: „i co z tego?” — mówi.
Choć znalezienie odpowiedzi na to pytanie „i co z tego?” nie zawsze jest łatwe, dla Weir jest to jeden z najlepszych aspektów jej pracy, ponieważ takie spostrzeżenia mogą mieć ogromny wpływ na firmę.
„Nie ma nic bardziej satysfakcjonującego niż zobaczenie, iż efekt czegoś, nad czym ciężko pracowałeś, staje się rzeczywistością, niezależnie od tego, czy jest to innowacja nowego produktu, nowa kampania czy duża decyzja korporacyjna. To cię napędza i jest naprawdę ekscytujące. Nie ma dwóch takich samych dni, dlatego kocham to jeszcze bardziej” – mówi.
Weir jest szefem analityki i wglądu w firmie produkującej makarony Barilla. Firma została założona w 1877 r., kiedy Pietro Barilla senior otworzył sklep z pieczywem i makaronami w Parmie we Włoszech.
Prawie 150 lat później, a przez cały czas prywatna firma makaronowa ma obroty przekraczające 4 mld euro i 8000 pracowników, eksportując produkty do ponad 100 krajów. I zainwestowała w budowę zespołu naukowców zajmujących się danymi i analityką, aby pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych, czego prawdopodobnie nie potrzebowałaby we Włoszech XIX wieku.
Nauka o danych i praca zespołowa
Weir ma zespół naukowców zajmujących się danymi i analityków, którzy tworzą modele wspomagające analizę danych. Ale zarządza również zespołem ds. wglądu w grupę, w którym pracują ludzie o różnych umiejętnościach, których celem jest wykorzystanie tych danych i przekształcenie ich w spostrzeżenia biznesowe. „Ci ludzie są pomostami między pulpitami nawigacyjnymi, raportami i decyzjami komercyjnymi” – mówi.
Weir powołał również zespół ds. kompetencji, którego zadaniem jest wdrożenie podstawowych standardów danych, aby zagwarantować, iż dane będą zawsze wyświetlane w tym samym formacie i iż w całej firmie używany będzie ten sam język, tak aby wszyscy zmierzali w kierunku wspólnego celu.
„To miła, niemal cykliczna funkcja, którą tu mam. Może przechodzić od surowych danych do wyników biznesowych lub może przechodzić wstecz od wizji biznesowej do tego, co musimy zbudować, aby tam dotrzeć, i naprawdę mi się to podoba” – mówi.
Weir pracował wcześniej w firmie Nestle na stanowiskach związanych z danymi, ale także na innych stanowiskach w dziale marketingu, IT i SEO.
„Mam bardzo zróżnicowane doświadczenie: wiedzę z zakresu IT, wiedzę na temat danych, wiedzę na temat budowania marki i wiedzę handlową. Myślę, iż to pomogło mi znaleźć się w pozycji, w której jestem dzisiaj, ponieważ potrafię wykazać się zarówno stroną techniczną, jak i korporacyjną. Myślę, iż magia kryje się w łączeniu tych dwóch aspektów” – mówi.
Jednym z problemów, na jakie mogą natrafić zespoły analityczne, jest to, iż po kilku wczesnych sukcesach ryzykują przytłoczeniem przez wymagania poszczególnych działów, które chcą konkretnych pulpitów nawigacyjnych lub modeli. Oznacza to, iż mogą utknąć w radzeniu sobie z bardzo wyizolowaną listą życzeń wymagań z całej firmy.
Zespół Weira z kolei stara się ustalać priorytety w realizacji zadań, opierając się nie tylko na tym, czego oczekują poszczególne działy, ale także na długoterminowych ambicjach firmy i tworząc narzędzia do ich realizacji.
„Zamiast mieć portfolio 100 projektów realizowanych na raz, mamy ich bardzo mało, ale staramy się, aby miały duży wpływ. Zadaniem naszego zespołu jest wspieranie dużych projektów, które naprawdę się zmienią” – mówi.
„Chodzi nam o połączenie wszystkich punktów i wprowadzenie tej zmiany tam. Więc oczywiście tworzymy kilka raportów i kilka pulpitów nawigacyjnych, ale staramy się robić rzeczy na większą skalę, międzyfunkcyjnie i odgórnie”.
Najwyższy poziom zaangażowania
Według niej kluczem do sukcesu w analityce jest wpisanie się w szerszy plan.
“Musisz mieć najwyższy poziom zaangażowania. jeżeli nie siedzisz przy stole, przy którym budowane są długoterminowe plany firmy, nie będziesz mieć pojęcia, jakie narzędzia prognozowania analityki danych mogą być przydatne w szerszej perspektywie”, mówi.
„Musisz rozumieć kwestie techniczne, ale musisz też rozumieć kwestie korporacyjne i biznesowe” – mówi – w przeciwnym razie zespół analityczny może skończyć na tworzeniu fantastycznych narzędzi, które jednak nie będą miały żadnego wpływu na rzeczywiste problemy biznesowe.
„Niektórym osobom trudno jest odejść od dogłębnej wiedzy technicznej i skupić się na korporacyjnej stronie zagadnienia, co może być przeszkodą” – dodała.
Tutaj pojawia się „i co z tego?”. Nie ma sensu iść na spotkanie, żeby po prostu przejść przez panel – zamiast tego powinieneś użyć danych, żeby znaleźć „i co z tego?” i zbudować plan działania, mówi.
„Największą nauką jest to, aby skupić się na działaniu, a nie tylko na wizualizacji i raportowaniu” – mówi.
Dane często postrzegane są jako centrum kosztów, podczas gdy powinny być postrzegane jako centrum wartości
Nie oznacza to jednak ignorowania technicznej strony rzeczy. Kiedy Weir dołączyła do Barilli, spędziła dwa lata pracując nad zarządzaniem danymi marketingowymi, konwencjami nazewnictwa i strukturą taksonomii oraz katalogowaniem. „Wyglądało to naprawdę nieatrakcyjnie, ale pozwoliło nam to gwałtownie iść tam, gdzie jesteśmy dzisiaj” — mówi. „Chodzi o znalezienie tego środka, co jest bardzo trudne, a ja cały czas się sprawdzam”.
Częścią roli dyrektorów ds. danych i analiz jest zarządzanie oczekiwaniami w celu uzyskania akceptacji innych dyrektorów, opowiadanie historii dotyczących procesu uczenia się o danych oraz dbanie o to, aby wyniki były użyteczne.
„Dane są często postrzegane jako centrum kosztów, podczas gdy powinny być postrzegane jako centrum wartości, a od ludzi zbyt często wymaga się udowodnienia wartości inwestycji stojącej za narzędziem, danymi, nauką lub ludźmi, zamiast zapytać: »czego to nam powiedziało i jaki miało to wpływ na firmę«” – mówi.
Tworzenie przyszłościowego kanału talentów w zakresie danych
Jednym z obszarów, w którym nauka o danych ma problemy, jest rekrutacja i retencja. Podczas gdy uniwersytety dostarczają tylko około 10 000 absolwentów specjalistów ds. danych rocznie, rzeczywiste zapotrzebowanie na pracowników z takimi umiejętnościami może być 10 razy wyższe.
Dla Weir rozwiązanie tego problemu polega na zwiększeniu liczby osób wchodzących w kariery związane z danymi i STEM, zarówno poprzez stopnie naukowe, jak i poprzez staże lub możliwości mentoringu. Pomogłoby to „dać ludziom te umiejętności i rozwijać talenty, które mogłyby nie mieć tradycyjnego startu w nauce o danych – trochę jak ja”, mówi.
„Ten kanał jest kluczowy, a jednym z głównych sposobów, w jaki możemy go zwiększyć, jest wciągnięcie większej liczby kobiet do danych. Ostatnie dane, które sprawdzałam, wskazują, iż jeden na czterech absolwentów kierunku data science to kobiety, a gdy dochodzi się do poziomu kierowniczego w zakresie danych, jest to szokująco niskie” — mówi, dodając, iż pozostało niższy w przypadku stanowisk C-suite w zakresie danych.
„Musimy pomóc tym ludziom i pomóż dziewczynom i kobietom zrozumieć, jak ekscytująca może być kariera w branży danych. Ludzie w branży muszą być zachęcający, muszą pomagać.”
Obejmuje to wszystko, począwszy od sposobu, w jaki firmy piszą ogłoszenia o pracę, po działania informacyjne i sposób, w jaki branża prezentuje, jak może wyglądać kariera w branży danych.
„To nie jest po prostu siedzenie w ciemnym pokoju i programowanie, to naprawdę ekscytujące rzeczy, które mogą z tego wyniknąć” — mówi Weir. „Kluczem jest podkreślanie możliwości”.
Aby zdobyć karierę w dziedzinie danych, potrzebujesz dyplomu uniwersyteckiego, całkiem dobrej i drogiej technologii, przyzwoitego laptopa, systemu i czasu. A jest wielu dobrych kandydatów, którym brakuje przynajmniej środków, aby mieć wszystkie te rzeczy, mówi Weir, która współpracuje z organizacjami, takimi jak Women in Data i Wild Hearts Appliances Foundation.
„To bardzo podobne do mojego doświadczenia. Myślę, iż rurociąg można zdecydowanie zwiększyć i to od nas wszystkich w dzisiejszych danych zależy, czy uda się to zmienić. Kiedy ludzie są w tej roli, chodzi o wzbogacenie ludzi, aby dać im odpowiednie możliwości i doświadczenie, i pomóc im robić rzeczy, które lubią robić” – mówi.
„To będzie wielki wysiłek zbiorowy i potrzebujemy organizacji, liderów, mistrzów i rówieśników, którzy potraktują to poważnie”.
Source link
