Hur man bygger ett helt nytt data science-team och undviker misslyckanden

Varje framgångsrikt företag med beprövade AI-lösningar bör anställa minst en utvecklare som förstår data science-koncept. Stora företag kräver dedikerade expertteam för att kontinuerligt utvärdera data som senare kommer att integreras med AI-teknologier under mjukvaruutveckling.

Varför behöver du överhuvudtaget ett data science-team?

Att bygga sådana team är nödvändigt men dyrt – data science-utvecklare och -ingenjörer kräver avsevärt högre löner än vanliga utvecklare. Att hitta kvalificerade experter visar sig vara svårt eftersom dessa yrkesverksamma är mycket selektiva när det gäller anställningsmöjligheter.

Vem kommer att bygga ett data science-team åt dig?

Data science-team utvecklas ofta organiskt. Företag börjar vanligtvis med att anställa en eller två ingenjörer med relevant expertis för att implementera lösningar. När företaget växer ansluter ytterligare data science-ingenjörer till teamet. Alternativt kan företag följa ett dubbelt tillvägagångssätt: utveckla interna förmågor och samtidigt samarbeta med externa företag som bygger lämpliga utvecklingsteam från grunden.

Vad man ska undvika när man bygger ett data science-team

Undvik att bygga stora team omedelbart. Att skapa hela data science-avdelningar på en gång visar sig vara kostsamt och riskabelt. Att lägga till två anställda fungerar bra, men att sätta ihop fem eller fler data science-yrkesverksamma samtidigt medför en betydande risk.

Undvik att anställa oerfarna utvecklare. Marknaden innehåller många frilansare som hävdar att de har omfattande data science-erfarenhet vars faktiska kvalifikationer förblir tveksamma. Anställ bara utvecklare med demonstrerbar yrkeserfarenhet.

Undvik brist på transparens. Dataingenjörer och utvecklare måste upprätthålla öppen kommunikation om programmeringskod, idéer, siffror och skrapad data.

Konkret dataanalys och experiment

Data representerar det viktigaste men mest osäkra elementet i initiativ för artificiell intelligens. När datamängder är stora, korrekt utvalda och av hög kvalitet lyckas AI-projekt. Att etablera repeterbarhet vid strukturering av data kräver hundratals arbetstimmar.

Affärskontext kombinerat med data science

Data science-insatser kopplas ofta bort från affärsmodeller, vilket utgör en kritisk utmaning. Företag kräver specifika, välutarbetade och validerade data som möjliggör välgrundade beslut som driver företagstillväxt.