Bir məlumat alimi olaraq necə böyümək olar

Kiçikdən böyük inkişafçıya keçmək üçün hansı bacarıqlara ehtiyacınız var?

Ben Rogojan tərəfindən

Austin Distelin Unsplash üzərindəki fotosu

Məlumat aliminin rolu hələ də şirkətdən şirkətə və hətta komandadan komandaya dəyişir. Bu, şirkətlərin məlumat alimi üçün standart bir böyümə planı hazırlamasını çox çətinləşdirir.

Aydın bir böyümə planı olmadan bu istedadlı kompüter köməkçiləri sıxılma riski altındadır. Yaxşı anlayışlar təmin edə bilsələr də, əsla böyüməyəcək və bir şirkət üçün və ya daha da əhəmiyyətlisi özləri üçün sahib olduqları gerçək ROI-ni təmin edə bilməzlər.

Bunu nəzərə alaraq, qrupumuz Seattle-da aparıcı texnoloji şirkətlərində çalışan və təcrübəli məlumat alimlərindən nə istədiklərini və nə gözlədiklərini öyrənmək üçün rəhbərlərlə söhbət etdi. Həm məlumat alimlərinin böyüməsinə, həm də yeni məlumat alimlərinin böyüməsinə qarşı çıxmağa çalışan menecerlərə kömək etmək üçün öyrəndiklərimizi bölüşmək istədik.

Müzakirələrimizdən söhbətin proqramlaşdırma və ya alqoritmlərin dizaynı ilə bağlı olmadığını (bu kiçik bir məlumat alimi üçün təməl idi) aşkar etdik. Bu menecerlərdən daha təcrübəli məlumat alimlərini nə görmək istədiklərini soruşduqda, dəqiq əlaqə qura bilən, özləri üçün düşünə bilən, işi yaxşı başa düşən, motivasiyalı insanlar istədiklərini söylədilər. və onu idarə edə bilənlər.

Bir məlumat aliminin böyüməsi üçün işinin texniki cəhətləri xaricində ona qarşı mübarizə aparmaq lazımdır. Məlumat alimləri şirkət qərarlarına təsir etmək imkanına sahibdirlər. Çiyinlərinizdə çox məsuliyyət var. Bu, etdikləri iş üçün məsuliyyət daşımaq məcburiyyətində qaldıqları anlamına gəlir. Məlumat mənbələrinə meydan oxumalı, fikirlərini incəltməli, işlərini bilməli və rəhbərlərinə rəhbərlik etməlidirlər.

Yalnız nəticələrinizi deyil, məlumatlarınızı da soruşun

Baş bir məlumat alimi məlumatlarını aldıqdan sonra yalnız etibar etmir. Yanlışlıq, itkin məlumat, təkrarlanan məlumat və s. Kimi şeylər üçün işə salacaqlar.

Verilənlərin sualları olmalıdır. Saatları və saatları məlumatlara sərf edənlər üçün nə dediyimi bilirsiniz. Veriləri gəzdirdikdə və ya qrafika qurarkən səni dayandırmağa və "Görəsən niyə z-ə bənzəyirəm" deməyə vadar edəcək bu qəribə naxışları görəcəksiniz. Gənc məlumatşünaslar tez-tez layihəni başa çatdırmaq üçün çox fikir verirlər. Bu qəribə nümunələri dayandırmağı və həqiqətən təhlil etməyi öyrənmədiniz. Bu nümunələrə səbəb ola bilər -1 və ya 1 kimi bəzi məlumat çıxışlarını defolt edən sistemlər və ya hətta bir e-ticarət saytında müştərilərin həqiqi alış-verişlərini təsir edə biləcək botların alınmasına səbəb olan qərəzli məlumatlar. və yanıltıcı məlumatların min bir başqa ağlabatan səbəbi ilə.

Bu nümunələr mütləq yalan və ya pis məlumatlar deyildir. Məlumatlar düzgün olsa da, hər zaman əməliyyat qəribələri olacaqdır. Hesabatlar, alqoritmlər və metriklər tərtib edilərkən bunlar nəzərə alınmalıdır. Təcrübəli bir məlumat alimi yalnız bu məlumatları yox edəcək, həm də gözləyəcəkdir.

Həqiqət mənbəyi termini məlumat qruplarında geniş istifadə olunur. Bir neçə komandanın düzgün tapdığı orijinal məlumat mənbəyinə istinad edir. Məlumat alimi olaraq işə başlayanda çox sadəlövh idim. İlk layihələrimdən birində komandamızın həqiqət mənbəyi olaraq tanıdığı bir məlumat mənbəyi xəbərdar edildi. Aylardır 200-dən çox menecer və direktorun bu məlumatları əldə etməsinə imkan verəcək analitik və tətbiqetmələr hazırlayan “Həqiqət mənbəyi” üzərində çalışdım. Əlbətdə ki, çox keçmədi ki, digər göstəricilərlə tutarlılıq problemi yaşandı. O zaman Həqiqət Mənbəsindən bir çox ETL olan bir məlumat mənbəyi üzərində işlədiyimi başa düşdüm.

Bu, Seattle boyunca texnoloji menecerləri ilə danışarkən ümumi bir problemdir. Gənc analitiklər, məlumatşünaslar və inkişaf etdiricilər məlumat mənbələrinə çox etibar edirlər. Tipik olaraq, daha gənc, daha az təcrübəli işçilər işi başa çatdırmaq üçün çox çalışırlar. Bu, istəmədən həqiqi məlumatların zəif başa düşülməsinə gətirib çıxarır. Səbəbini soruşmaq əvəzinə məhsulun “işlədiyinə” əmin olmaq üçün daha çox vaxt sərf edirlər. Bu o deməkdir ki, məlumat çatışmazlığı hiss olunmur.

Bir məlumat alimi olaraq böyümək üçün bir məhsulun və ya alqoritmin tələblərə cavab verməsini təmin etməklə yanaşı məsuliyyəti də öz üzərinizə götürməlisiniz. Veriləri və xüsusiyyətlərini anlamaq üçün məsuliyyət daşımalısınız. Bu, menecerinizə və ya direktorunuza edilən hər hansı bir fərziyyəni tam şəkildə çatdırmağa imkan verir. Bir məlumat alimi, məlumatları zəif nəticələrə görə günahlandıraraq həqiqətən böyüyə bilməz.

Nəticələrinizin dəyəri barədə konkret olun

Bir məlumat alimi olaraq böyümək üçün proqramlaşdırma / statistiklərdən kənarda böyümək lazımdır. Bir ünsiyyətçi olmağı öyrənməlisiniz və öyrəndiklərinizin dəyərini, o cümlədən direktorunuzun məlumatla əlaqəli işlərini dəqiq bir şəkildə ifadə etmə qabiliyyətinə sahib olmalısınız.

Araşdırmamız zamanı topladığımız bütün qrafikləri, məlumatları və texniki məlumatları rejissorlara və menecerlərə vermək həqiqətən cazibədar ola bilər. Xüsusilə məlumat elmində, bəzən bir problemin uğurlu bir şəkildə həll edilməsi bir neçə ay çəkə bilər (yaxşı səbəbə görə). Ancaq sonunda rejissorlar artıq bir məlumat istəmirlər.

Rejissorun istədiyi əsas məqamlardır və bu məqamlara əsasən nə edəcəyini bilmək istəyir. Əgər ROC-da olsanız və bir alqoritmi digərinə qarşı niyə istifadə etdiyinizi bilirsinizsə, bu, 8 digər komanda ilə bir menecer və ya direktor üçün çox faydalı olmayacaqdır. Çox vaxt menecerlərin həqiqətən 2-3 qısa bal istədiklərini görürük. Bəzən sadəcə "hə" və ya "yox" belə "bəlkə də bu şərtlərdə ... bla bla ... birinin bu riskləri, birinin iki riskini ..." -dən daha yaxşıdır.

Təcrübəli məlumat alimləri distillə edilmiş fəaliyyət elementləri ilə mükəmməl fikirlər təqdim edərək menecerlərinə necə kömək edəcəklərini bilirlər. Menecer daha çox bilmək istəsə, soruşacaq (və yaxşı bir məlumat aliminin cavabı olacaq). Nəticədə menecerlər yaxşı qərarlar vermələrinə kömək etməyəcək əlavə məlumatların altında qalmaq istəmirlər.

İşinizi bilin

Hər dəfə bir məlumat alimi yeni bir işə başlayanda, işdəki ilk günü ilə bağlı hər şeyi anlamadıqları başa düşüləndir. Məlumat mənbələri, kod bazaları və şirkətə məxsus digər sistemlərə əlavə olaraq öyrənmək üçün çox şey var. Gündəlik çalışacaqları məlumatların işləməsi barədə məlumat əldə etməlidirlər. Ayrıca şirkətin qarşılaşdığı problemləri anlamalısınız. Bununla birlikdə, bacarıqlı məlumat mütəxəssisləri bir şirkət haqqında tez bir zamanda fikir əldə edə bilməlidirlər.

Texniki bacarıqlarınızı artırmağa o qədər çox diqqət ayırmayın ki, işi öyrənməyin. Fərqli komandalarla necə işləyə biləcəyinizi, layihələrdə iştirak edə biləcəyinizi və səylə nəzarət oluna biləcəyinizi öyrənin. Məlumat alimləri layihədən sonra müxtəlif mövzulardakı layihələrə qarışa bilər və tez uyğunlaşmağı bacarmalıdırlar.

Kiçik inkişafçılar tez-tez işlərini başa düşməkdən daha çox texniki bacarıqlarını artırmağa yönəldilirlər. Əsas işin (bu halda kodlaşdırma, məlumatların təmizlənməsi və s.) Aşağı səviyyədə aparıldığı bir çox digər sahələrə bənzəyir. Bu o deməkdir ki, şirkətə necə kömək edə biləcəkləri barədə tam təsəvvür etmək üçün vaxtları yoxdur.

Bununla birlikdə, bu bir məlumat aliminin ilk illərdə geniş texniki bacarıqlara yiyələnmələrini təmin etmək üçün əhəmiyyətli bir mərhələdir. Daha təcrübəli məlumat alimləri, layihələrinin səbəblərinə daha çox diqqət yetirməlidirlər. Bir menecer daha çox təcrübəli məlumat elm qrupunun üzvlərindən böyüməsini və bu iş ilə tanış olmağını istəməzsə, böyüməmənin səbəbi bəzi səbəblərdəndir. Hər il və ya bir neçə ayda bir, menecerlər həqiqətən böyüdüklərindən əmin olmaq üçün daha təcrübəli məlumat alimlərinə meydan oxumalıdırlar. Əks təqdirdə bir şirkət maksimum ROI itirəcəkdir.

İdarə edin

Hər hansı bir intizamda yol tapmaq çətindir. Texniki fənlərdə menecerin texniki zəmanətindən asılı olaraq bəzən çətin ola bilər. İş mərkəzli menecerlər texniki qruplara rəhbərlik etmək təcrübəsinə sahib olmaya bilər. Buna görə təcrübəli məlumat alimlərinin lazımi idarəetmə bacarıqlarına sahib olması vacibdir.

Veriləri idarə etməkdə bacarıqlı bir məlumat alimi insanları başa düşür. İdarəetmə bir məlumat mütəxəssisinin (və ya şirkətdəki başqasının) menecerin ehtiyaclarını başa düşmək üçün vaxt ayırmasını tələb edir. Yalnız şirkətin ehtiyacı yoxdur. Boss səndən və özündən nə istəyir? Bunu başa düşdükdən sonra onları nəyin sövq etdiyini başa düşürsən. Bu şəkildə bir məlumat alimi soruşulmadan əvvəl müdirinin ehtiyaclarını təxmin edə bilər. Bu, etibar yaratmağa və menecerlərinizdən və direktorlarınızdan əlavə investisiyalar cəlb etməyə kömək edəcəkdir. Bu dünya yalnız böyüməyinizlə əlaqəli deyil. Menecerlər də böyümək istəyirlər! Təcrübəli bir insan olaraq, başqalarının böyüməsinə və hədəflərinə çatmasına kömək etməyin sizi də qazanacağını bilirsiniz.

Xülasə

Məlumat alimlərinin yalnız alqoritmlər yaratmaqdan və böyük həcmdə məlumatları idarə etməkdən daha çox şey etmələri gözlənilir. Təcrübəli məlumat alimlərinin dəyəri yalnız texniki bacarıqlarına deyil, həm də bacarıqlı bacarıqlarına əsaslanır. Alimlər tərəfindən yaradılan məlumatlar və alqoritmlər yuxarı idarəetmə qərarlarını verəcəkdir. Təklif etdikləri hər hansı bir təşkilatdakı milyonlarla milyard dollarlıq insan, qaynaq, avadanlıq, layihə və s. İdarə edən direktorlar və vitse-prezidentlər üçün başa düşülməlidir. Bu o deməkdir ki, bir şirkətə dəyər qatmaq üçün bir məlumat alimi şirkətin nəyi dəyərli hesab edəcəyini öyrənməlidir.