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打造頂級大數(shù)據(jù)團隊的幾個偏方
2016-04-16
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打造頂級大數(shù)據(jù)團隊的幾個偏方


出人意料的是,音樂人才、物理學家和工商管理人士能為大數(shù)據(jù)團隊帶來全新的視角。你的企業(yè)正在打造數(shù)據(jù)科學團隊嗎?首先,你應當從業(yè)務部門抽調專家來提出正確的問題。然后考慮招募一些物理學家、音樂人才,當然,還有統(tǒng)計人才和計算機科學家。

這些才是頂級大數(shù)據(jù)團隊的關鍵“配方”,至少管理咨詢與技術顧問公司Booz Allen的戰(zhàn)略創(chuàng)新部門副總裁喬什沙利文是這么認為的。沙利文的部門負責幫助客戶開展數(shù)據(jù)分析項目,在這個過程中沙利文看到太多企業(yè)犯下相同的錯誤。

“大多數(shù)企業(yè)只知道招聘計算機科學家,因為他們認為大數(shù)據(jù)是一個技術問題,但他們錯了,”在接受媒體采訪時,沙利文說道:

我們問客戶的第一個問題是:你準備向數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)提出什么樣的問題?而不是你需要如何去編寫代碼。你首先需要有創(chuàng)造力和好奇的人。

Booz Allen組件數(shù)據(jù)科學團隊的第一步是確保團隊成員包括數(shù)學與統(tǒng)計人才、計算機科學專家和企業(yè)各業(yè)務領域專家。其中業(yè)務專家非常關鍵,他們是確保大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生商業(yè)價值并提升企業(yè)決策的關鍵環(huán)節(jié)。

值得注意的是,大數(shù)據(jù)團隊中的業(yè)務專家需要與業(yè)務部門進行崗位輪換,幫助企業(yè)所有業(yè)務部門都意識到大數(shù)據(jù)團隊的存在,同時需要將數(shù)據(jù)團隊中的業(yè)務專家送回到業(yè)務崗位,他們將成為數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)經(jīng)營管理方法與文化的布道者。

太多企業(yè)為特定部門或者業(yè)務線組件專門的分析團隊,這些團隊常常無法從企業(yè)的整體業(yè)務出發(fā)考慮問題,同時這也會滋長“數(shù)據(jù)保護主義”,部門間各自囤積數(shù)據(jù),并為數(shù)據(jù)分享設置障礙。

另外一個令人質疑的做法是在研發(fā)團隊內囤積分析專家,使他們很難接觸到業(yè)務部門。

陶氏化學在這方面就做得非常好,其數(shù)據(jù)科學家團隊與業(yè)務專家肩并肩合作,開發(fā)出新的業(yè)務成本模型僅僅在貨運和原材料兩個環(huán)節(jié)就幫助公司節(jié)省了數(shù)十億美元。

在統(tǒng)計專家和計算機科學家之外,沙利文的部門還成功地將物理學家和音樂專業(yè)人士引入數(shù)據(jù)分析團隊,這聽上去有些古怪。實際上,這兩類人才為數(shù)據(jù)分析團隊帶來了全新的觀點和方法。例如物理學家?guī)砹藦牟聹y、假設到實驗的一整套科學驗證方法,而音樂專業(yè)人才則具備“驚人的創(chuàng)造力和量化技能”。

當數(shù)據(jù)分析團隊在處理多種數(shù)據(jù)的時候,非常類似交響樂作者編配多種樂器的過程,而這方面音樂人才是最在行的。例如在一個醫(yī)藥公司的數(shù)據(jù)分析項目中,需要混搭不良藥物反應數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、研究注釋、實驗室數(shù)據(jù)和分子數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)分析出現(xiàn)之前,從來沒有人會將這么多不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起。事實證明,在音樂人才的幫助下,這些數(shù)據(jù)形成了完美的“合奏”,并最終幫這家藥企優(yōu)化了藥物研發(fā)的優(yōu)先級。

在最近的一個項目中,沙利文的團隊幫助一家航空公司實施的大數(shù)據(jù)項目證明了大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。在這個大數(shù)據(jù)項目中,旅客的行程、路線、票價、目的地、載客量歷史數(shù)據(jù)與體育賽事日程、傳統(tǒng)節(jié)日、學校假期、旅客人口統(tǒng)計和社交媒體數(shù)據(jù)整合到一起分析。

以上這些數(shù)據(jù)航空公司有很多對應的BI儀表盤和PDF報告工具,但航空公司們從來沒想到過將這些數(shù)據(jù)綜合起來分析。結果證明,這樣的大數(shù)據(jù)分析能幫助他們優(yōu)化航班時刻表和票價,每年增加數(shù)千萬美元的收入。

數(shù)據(jù)分析團隊多元化的優(yōu)勢在大數(shù)據(jù)眾包平臺Kaggle上得到最佳體現(xiàn)。在那里,不乏天文學家、對沖基金金融工程師、經(jīng)濟學家以及數(shù)學家甚至律師提出能擊敗企業(yè)內部數(shù)據(jù)分析團隊的更好的分析方法/算法。

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