Il caso contro la spesa di risorse per ulteriori scienziati dei dati
Nel mondo dei dati, i ruoli sono cambiati notevolmente negli ultimi anni. Un statistico diventato scienziato dei dati potrebbe trascorrere più tempo nella ricerca di dati, nella costruzione di pipeline e nella scrittura di report, piuttosto che nell'analisi e nel modello statistico.
Questo cambiamento di focus richiede chiarezza nei ruoli dei professionisti dei dati. Gli scienziati dei dati dovrebbero concentrarsi sugli aspetti scientifici guidati dalle domande, mentre gli ingegneri si occupano dei compiti di ingegneria. L'obiettivo è che gli scienziati dei dati e i statistici forniscano servizi a lungo termine trasformativi, come sbloccare nuove comprensioni, creare esperimenti e sviluppare capacità predittive.
Tuttavia, il vasto insieme di competenze degli scienziati dei dati può sometimes li porta a svolgere compiti al di fuori della loro area di competenza. Questa convergenza di più ruoli nel campo della scienza dei dati ha causato problemi in molte organizzazioni. Gli ingegneri dei dati, ad esempio, sono generalmente più bravi nell'integrare le soluzioni con CI/CD, nella costruzione di test e in altre attività di ingegneria.
La carriera di uno scienziato dei dati premia la curiosità naturale, portando all'esplorazione di sfide al di fuori del proprio ruolo. Tuttavia, questo può anche portare a una mancanza di focus e a un ruolo poco definito, che può portare a una scarsa allocazione delle risorse.
Le organizzazioni potrebbero pagare un prezzo superiore al valore di mercato per le competenze di cui hanno veramente bisogno. Ad esempio, molti ingegneri dei dati provengono da background di Business Intelligence (BI) e hanno una comprensione dettagliata delle esigenze di dati degli utenti e degli analisti aziendali. Al contrario, molte organizzazioni hanno bisogno di analisti e ingegneri dei dati più che di scienziati dei dati.
Il termine "Ingegnere dei Dati" è diventato più popolare di "Scienziato dei Dati" intorno al 2014, riflettendo questo cambiamento di focus. L'analisi avanzata e l'apprendimento automatico sono sempre più al centro delle applicazioni su larga scala, portando i team dei dati ad essere al centro del processo di sviluppo. Sono necessari team di ingegneri del software forti per queste applicazioni, rendendoli essenziali per fornire le giuste informazioni e le giuste intuizioni al momento giusto.
È fondamentale che i responsabili delle assunzioni capiscano cosa può contribuire un buon scienziato dei dati e quando è necessario uno di loro. Solo perché c'è un po' di machine learning in un'applicazione non significa che sia necessario un team composto solo da scienziati dei dati. Gli analisti sono altrettanto importanti per garantire che le giuste informazioni e le giuste intuizioni vengano fornite alle persone giuste al momento giusto.
In conclusione, i ruoli nel campo dei dati stanno evolvendo rapidamente. Comprendere le forze e le debolezze di ogni ruolo è fondamentale per costruire team di dati efficaci che possono guidare il cambiamento trasformativo nelle organizzazioni.
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