اقرأ في هذا المقال
تتطلب عملية إدارة علم البيانات هيكلًا تنظيميًا مناسبًا أي الجسر بالإضافة إلى الأشخاص المناسبين الموجودين في هذا الهيكل والمجموعة الصحيحة من المهام الأساسية، حيث يقوم هذا النموذج على هياكل إدارة راسخة للتمويل والموارد البشرية والتصنيع والتسويق.
تعريف إدارة علم البيانات
يمكن أن يساعد بناء فريق متماسك في جعل المشاريع أكثر توحيدًا وتحسين الإنتاجية، حيث يتطلب علم البيانات جهود الكثيرين لفك رموز الأنماط وإنشاء التنبؤات واستخلاص النتائج من مجموعات البيانات، كما يُعد فهم كيفية إدارة فريق علم البيانات مهارة أساسية لعالم البيانات لأنّها تساعدهم على الاستفادة من مهارات القيادة لتشجيع أداء أفضل من الفريق.
ما المقصود بفريق علم البيانات
فريق علم البيانات هم مجموعة من علماء البيانات يعملون معًا لتحليل البيانات وتفسيرها، حيث تستخدم الشركات البيانات لفهم الاتجاهات والتأثيرات على العمليات التجارية، ويعمل علماء البيانات معًا لجمع تلك البيانات وتحليلها لتقديم نتيجة ملموسة، مثل: تفسير الاتجاهات أو الرسوم البيانية.
عادةً ما يكون لديهم مهارات التفكير النقدي ومهارات الرياضيات وبراعة التحليل الممتازة، وهذا يجعلهم من الأصول القيمة للشركة، حيث يمكن لأعضاء الفريق العمل معًا لتعظيم مهاراتهم الجماعية وتؤدي فرق علوم البيانات عادةً المهام التالية:
- مجموعات البيانات البحثية لتحديد الاتجاهات.
- مقارنة النتائج للتأكد من الدقة.
- ترجمة مجموعات البيانات المعقدة للمدراء التنفيذيين في الشركة.
- إنشاء مرئيات لمجموعات البيانات لتسهيل القراءة.
- شرح دور البيانات في الأعمال للمسؤولين التنفيذيين.
- تحليل بيانات الشركة لأوجه القصور أو الأخطاء.
لماذا يعد وجود فريق علماء البيانات مهمًا
يُعد وجود فريق في علم البيانات أمرًا مهمًا لأنّ تحليل البيانات يتطلب مهارات ومعرفة محددة ويستطيع أن يعزز تحليل البيانات الصحيح الشركات على تقليل التكاليف وتحسين الإيرادات وتحديد جمهورها المستهدف، كما يمكن لعلماء البيانات أيضًا مساعدة الأعمال التجارية على تحسين عملياتها، وتحديد الاتجاهات التي تؤثر على إنتاجية العمل، ويمكن أن يعمل توفير القيادة لفريق من علماء البيانات في إنشاء قوة عاملة أكثر كفاءة والإشراف على تقدم الفريق وأهدافه.
ما هي المهام الأساسية لإدارة علوم البيانات
- دفع التعاون عبر المؤسسة من حيث صلته بعلوم البيانات.
- تطوير رأس المال البشري المطلوب للوصول إلى أهداف علم البيانات في المنظمة.
- ضمان جودة البيانات.
- إدارة محفظة المشروع.
- ضمان تأثير الأعمال من علم البيانات.
كيفية إدارة علم البيانات
1. اختيار هيكل الفريق
يمكن أن يساعد اختيار هيكل فريق معين لفريق علوم البيانات الخاص على زيادة الإنتاجية وإنشاء شبكة مساءلة تتضمن المدراء التنفيذيين للأعمال وأصحاب المصلحة، حيث يعمل هيكل الفريق أيضًا على إنشاء أدوار محددة لأعضاء الفريق وتعيين المهام بناءً على المهارات والوظائف، وفيما يلي بعض الهياكل النموذجية لفريق علوم البيانات التي يجب مراعاتها في الاختيار:
هيكل الفريق اللامركزي
- يخلق هيكل الفريق اللامركزي مجموعات أصغر لوظائف محددة ويخصص الموارد لتلك الوظائف الفردية.
- غالبًا ما يُعد هذا الهيكل فعالًا للشركات التي تحتاج إلى تحليل بيانات بسيط لأنّه يخصص موارد البيانات فقط في الأماكن التي تحتاجها الشركة.
هيكل الفريق المركزي
- هيكل الفريق المركزي هو فريق واحد من المتخصصين في علوم البيانات الذين يخدمون جميع احتياجات علوم البيانات للمؤسسة.
- يعمل هذا الهيكل بشكل أفضل مع الشركات التي ترغب في إنشاء قسم لتحليل البيانات أو التخطيط لتضمين تحليل البيانات في جميع العمليات المستقبلية.
هيكل الفريق المختلط
- هيكل الفريق المختلط هو مزيج من هياكل الفريق المركزية واللامركزية.
- في هذا الهيكل يرى المدير فريق البيانات كوحدة واحدة لكن كل محترف يكمل المهام ضمن وظائف أو أقسام عمل محددة.
الهيكل الديمقراطي
- الهيكل الديمقراطي يساعد على لامركزية البيانات التي يجمعها الفريق ويسمح لكل فرد في المؤسسة بالوصول إلى البيانات باستخدام البوابة الإلكترونية.
- يساعد هذا في زيادة الشفافية والتواصل مع المدراء التنفيذيين وأصحاب المصلحة ويجعل كل فرد في المؤسسة جزءًا من فريق علوم البيانات.
هيكل مركز التميز CoE
- يخصص نموذج (CoE) مركز امتياز واحد للإشراف على تحليلات البيانات داخل الشركة لكن فريق علوم البيانات يعمل كمجموعة لامركزية في وظائف أو أقسام عمل محددة.
- يساعد في إنشاء معايير جودة أفضل للفريق ويسمح للشركة بتوسيع عمليات علوم البيانات.
ملاحظة: “CoE” هي اختصار لـ “Center of Excellence”.
هيكل الاتحاد
- يسمح هذا الهيكل لفريق التحليلات بالعمل من مركز التميز ولكنّه يعين خبراء في علوم البيانات لمهام محددة أو أجزاء أخرى من الشركة.
- يجمع النموذج بين اللامركزية والتنسيق في نموذج مركز التميز من أجل فريق أكثر انتشارًا وفعالية.
الهيكل الاستشاري
- ينظم الهيكل الاستشاري الفريق إلى مستشارين يقدمون خدماتهم لطلبات أو أقسام عمل محددة عند الضرورة.
- يساعد ذلك الشركات على تقليل تكاليف النظام المركزي ويسمح بمزيد من المرونة لطلبات المهام.
الهيكل الوظيفي
- يعين الهيكل الوظيفي فريق علم البيانات لقسم وظيفي واحد، حيث يخصص الفريق موارده ومهاراته.
- تنطبق هذه البنية عادةً على الشركات التي تحتاج إلى تحليل بيانات بسيط لعمليات أصغر مثل الشركات الناشئة.
2. تعيين أدوار محددة لأعضاء الفريق
بعد اختيار هيكل الفريق وبالاعتماد على احتياجات الشركة يمكن تعيين أدوار لكل عضو في فريق تحليلات البيانات حيث تساعد الأدوار الفردية في إبراز المهارات الأساسية لموظفيك في الأدوار، حيث يمكن أن يكونوا أكثر فاعلية وفيما يلي بعض الأدوار الشائعة التي يمكنك تعيينها لفرق علوم البيانات:
عالم البيانات
- يستخدم علماء البيانات أدوات مثل: الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي لتحليل البيانات وتفسيرها.
- عادةً ما ينشئ هؤلاء المحترفون جوهر فريق تحليل البيانات في المؤسسة، ويقومون بجمع البيانات وتفسيرها وتوثيقها.
مهندس البيانات
- يقوم مهندسو البيانات ببناء واختبار خطوط إرسال البيانات لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.
- خط إرسال البيانات عبارة عن سلسلة من عناصر المعالجة التي تساعد في أتمتة حركة البيانات لإنتاج نتيجة ملموسة مثل: الرسم البياني أو المخطط.
مخطط البيانات
- يتشابه مخططو البيانات مع المهندسين لأنهّم يساعدون في تصميم خطوط نقل البيانات وغيرها من أدوات الحصول على البيانات والإشراف عليها.
- يعمل المخططون بشكل وثيق مع علماء البيانات لتوفير بيانات قيمة وتحسين طرق الحصول على البيانات.
مهندس التعلم الآلي
يعمل مهندسو التعلم الآلي بتصميم وإنتاج خوارزميات ونماذج التعلم الآلي، كما يعمل هؤلاء المهندسين بشكل أساسي بتدريس البرنامج لقراءة البيانات وتطوير برامج الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام البيانات.
محلل الأعمال
يساعد محللو الأعمال في تحليل احتياجات الأعمال واعتماد البيانات لإنشاء تغييرات مفيدة في الشركة وعلى سبيل المثال قد يقوم محلل الأعمال بتحليل معدلات إنتاجية الشركة؛ لتحديد معدل الإنتاجية الأساسي الذي يجب أن تحققه الشركة من أجل تحقيق ربح.
مترجم البيانات
يعمل مترجمي البيانات كمترجمين فوريين لفريق العمليات التجارية، وهم يساعدون الفريق على فهم المعلومات المعقدة التي يقدمها فريق تحليلات البيانات، حتى يتمكن الجميع من فهم كيفية تأثير هذه المعلومات على الشركة.
