是什么构成了强大的数据科学团队结构？

谁在数据科学团队？

显然，数据科学家是数据科学团队结构的重要组成部分。很多数据科学家往往有在r或python中的数学或统计和编码技能的高级学位，他们还必须了解业务想要实现的目标。他们的工作往往是探索性和迭代的。

Broutonlab的迈克尔·尤尔什金，首席技术官和Broutonlab的创始人，该俄罗斯的数据科学咨询公司表示，组织想要实现的目标应该确定它雇用的数据学者的类型。

“如果您的目标是提高内容发现，广告目标，收入优化和搜索结果，请雇用一支团队机器学习专家”,Yurushkin说。“如果你的目标是用最小偏差的受控实验来测试你的产品设计，你需要一个专门从事实验设计和因果推理的统计学家团队。”

泰勒福克曼,AI主管品牌娱乐网,植入式广告和许可公司总部位于洛杉矶,说他是一个大风扇的完整数据科学数据科学家收集自己的数据,清洁它,处理它,构建模型,这些模型生产,确保他们提供价值最终用户。

然而，数据科学家需要可靠的数据。那就是在哪里数据工程师进来。他们设置了数据流水线并管理数据。

“数据工程师构建工具，允许数据科学家轻松熟练地工作全堆叠，”Foldman说。“我尚未找到一个提供框中所需一切所需的供应商，因此拥有数据工程师构建自己的平台[该]结合了内部工具，开源工具甚至企业工具非常有价值。”

大多数专家都说数据分析师通常在数据分析师团队或业务范围内工作，而不是数据科学团队。无论他们坐在哪里，它们都比数据科学家和数据工程师较少，他们专注于数据科学的后期，这是分析和共享见解。

民间人包括数据分析师和研究科学家，作为数据科学团队结构的一部分。分析师拥有数据，帮助确保它健康，并为整个公司提供见解。研究科学家推进了最先进的国家，投资基础研究。

Broutonlab的Yurushkin推荐了一个数据策略师谁是业务与数据科学团队之间的联系。他还推荐了一个数据架构，用于计划拥有大型数据科学团队的公司。

Jesse Anderson，大数据研究所董事总经理和即将到来的书籍的作者数据团队：成功的数据专注团队的统一管理模式，推荐三种数据团队：数据科学，数据工程和运营。

“运营工程师专门为这些大数据系统监测和运营卓越的能力专门，”Anderson说。

但是，当数据工程学团队失踪，没有人关注建筑或代码质量问题，这会产生多年的技术债务。Anderson表示，当缺少运营团队时，组织可能有模型和代码在生产中不适用于生产。

公民数据科学家的作用和他们使用的工具

公民数据科学家是在业务范围内工作的权力用户。与真正的数据科学家不同，他们倾向于缺乏深入的统计知识，不要在R或Python中编程，并不了解机器学习方式。

增强的分析工具供应商，说他们是民主化的数据科学意味着他们提供简单，强大的工具公民数据科学家可以用来解决比较简单的问题，如理解为什么销售蘸在一个地区或季度的原因。增强分析工具使用AI和机器学习来简化任务，如数据准备和分析。通过比较，数据科学家使用帮助解决复杂问题的专家级工具。

“公民数据科学只是能够访问同一数据，其中组织的其余部分是在不等待支持的情况下使用决策，”安德森说。

有两种方法可以接近公民数据科学。第一个是拥有数据科学团队构建或否则提供群众的自助式工具。另一个是使业务行能够获取自己的工具。前一种方法可最大限度地减少工具蔓延。它还通过确保数据和数据使用受到控制和安全来最大限度地减少风险。

Ammanath说:“如果你在这一过程中非常领先，在整个组织中拥有公民数据科学是至关重要的，因为你希望他们能够自己进行数据探索。”“但是，如果你还处于起步阶段，让每个人都随意掌握数据可能没有意义，因为你需要了解数据的质量和背景。”

数据科学家向谁汇报?

数据科学团队可以向首席执行官，COO，CFO，CIO，CTO，首席行政干事（CAO），首席数据官（CDO）或其他C-SUITE或VP标题汇报。团队报告谁将影响团队所做的事情。据安德森介绍，首席营销人员可以过于产品专注，CFO可能过于冒险 - 厌恶和工程的CTO或VP可能无法理解数据科学如何与软件工程不同。

Ammanath表示，数据科学团队应该向A报告曹或CDO因为具有集中式数据科学函数很重要。否则，该计划缩小且丢失。

世卫组织谁将经常由组织方式决定。有些组织创建了一个集中式数据科学团队。在其他公司中，商务行雇用自己的数据科学家。更多成熟组织的第三个选项是将这两个结构组合成一个集线器和辐条模型，该模型具有由具有特定商业领域专业知识的数据科学家或数据科学团队补充的卓越中心。

你需要一个cao或cdo吗？

CAO和CDO的角色经常混淆。公司可以使用其中一种头衔，而不考虑它们之间的差异。大公司可能两者都有。

“首席分析官员通常具有高度分析的背景，而a首席数据官员可能有数据工程背景，可能有数据仓库，甚至可能有DBA(数据库管理员)背景，”Anderson说。

你应该聘请CAO或CDO吗？简短的答案是肯定的，如果你的组织足够成熟，可以正确地支持人才，并且你意识到你需要这种责任水平。大公司倾向于在需要否认时创造职位。