面向企业型数据科学家的职业战略

引言

本课程侧重于有商业思维的数据科学家的职业发展方向。在当今以数据为中心的企业环境中，数据科学家是驱动决策的关键。数据科学家在企业成功中也扮演着重要角色。对于有创业抱负的人来说，将技术技能与商业头脑相结合至关重要。这种结合对于职业发展至关重要。它涉及培养商业视野、团队合作和领导能力。通过整合这些概念，数据科学家可以成为组织中的宝贵资产。他们还可以证明自己是领导者。

具有商业思维的数据科学家不仅在技术专长方面表现出色。他们还对业务、利益相关者管理和领导力有深刻的理解。结合这些技能可以打开许多机会的大门。您将颠覆决策过程，承担新的项目，从而取得进步和成功。此类项目可以推动组织内的增长和效率。

一些企业型数据科学家的职业策略

企业型数据科学家有几种职业策略，如下所示：

1. 理解业务目标和数据驱动的信息需求

数据科学家需要掌握公司的战略目标。他们应该利用这些目标来指导整个数据收集和分析过程。优先考虑业务战略可确保提供的分析具有相关性。这种相关性有助于为公司的竞争优势做出贡献。此外，与业务目标保持一致可确保您的见解能满足公司的基本信息需求。始终考虑您的受众。这些信息是供销售团队或人力资源专员内部使用的吗？还是供投资者或供应商外部使用的？每个受众都有独特的需求，即使战略目标是一致的。确定目标受众后，专注于解决他们的特定业务挑战。

2. 正确的数据收集

高级数据科学家必须领导其团队收集有价值且有用的数据，并确保信息得到适当组织。为此，他们需要了解两件重要事情。首先，组织内是否已有必要的数据。其次，可用数据的类型，例如数值型或非数值型（例如，图像、文本或声音）。这种理解对于制定公司收集更多信息的策略至关重要。它有助于确定是收集定量数据还是收集定性数据。

大部分信息是从工作中收集的，或从研究和调查中摘录的。分析和可视化很简单。但是，为了增加深度和背景，公司还需要定性数据。分析定性数据可以揭示驱动某些行为的因素，例如客户满意度或客户流失。收集定性数据的方法包括调查、焦点小组和同伴评估，以及分析博客点击率和社交媒体参与度。数据科学家需要知道，拥有正确的信息取决于能否获得能够影响公司决策过程和竞争优势的正确知识。

3. 从数据分析中得出相关见解

作为数据科学家，有效解释和背景化数据以提取有价值的见解至关重要。成功的公司明白，深入的分析对于明智的决策至关重要。虽然 BI 工具本身不能保证出色的分析，但它们对于执行各种类型的分析至关重要。例如，在线分析处理 (OLAP) 提供了检查数据的多个维度。数据挖掘可以识别因素之间的相关性。文本挖掘可以从大型文本数据集中提取和总结信息。此外，BI 软件为数据科学家提供了交互式钻取功能。它提供了丰富的图形功能。它还包括用于根本原因分析的工具。

如果您需要从不同角度检查数据，多维方法至关重要。该技术有助于利用来自多个来源的集成业务数据（使用数据模型）来做出决策。本质上，在爱情、战争和数据分析领域，所有的工具都可以被利用。但是，重要的是要有效地、有效地使用这些工具。

4. 理解循证决策的流程

您可能会认为数据科学家的工作在向管理层和利益相关者提供信息后就结束了。但是，对于那些对工作充满热情的人来说，理解决策过程很重要。优秀的数据科学家确保他们的见解成为增长的基础。他们确定哪些公司流程需要改进，以将数据驱动的知识转化为可操作的步骤。作为数据科学家，您可以显著影响公司学习和改进的动力。有时，您有责任在整个组织中推广分析能力的采用，或者负责实施合适的 IT 基础设施。

5. 有效地沟通数据以告知决策

您已经从数据中获得了见解。现在需要以满足决策者特定需求的方式呈现这些见解。使用不同类型的图表和图形来创建清晰、直观的演示文稿。例如，包括计数图、直方图和散点图。将图形与引人入胜的叙述相结合有助于更有效地传达数据。这种方法可以帮助您的受众理解大局，并从数据中获得商业价值。引人入胜的报告必须确保有价值的见解不会被忽略。著名的绩效咨询师和《智能公司》一书的作者 Bernard Marr 建议了创建强大、有效报告的四个步骤：

1. 用关键分析问题 (KAQ) 和关键绩效问题 (KPQ) 来构建报告。
2. 用相关的图表和数据支持 KAQ 和 KPQ。
3. 使用标题来突出最重要的想法或关键见解。
4. 添加标题以更好地解释故事并为图像提供背景。

您也可以选择通过仪表板来表示数据。但是，要注意常见的错误设计，例如为数据提供不足的背景。此外，避免在显示器上添加不必要的装饰或排列数据不当。有关创建有效仪表板的更多有用提示，请参阅 Stephen Few 的著作。这本书的标题是《信息仪表板设计》。

结论

在本教程中，我们学习了企业型数据科学家的职业策略。企业型数据科学家应着眼于技术技能之外的更多方面。他们需要理解业务概念和决策过程。培养强大的沟通能力以有效地展示见解至关重要。同样重要的是要培养对公司战略目标的深刻理解。

此外，持续倡导整合数据驱动的决策至关重要。密切关注业务趋势和最佳实践，例如良好的仪表板设计和经过验证的报告，这一点至关重要。这可以确保他们的贡献保持相关性。此外，它使他们的工作在推动公司增长和成功方面发挥着关键作用。通过这样做，数据科学家可以将自己定位为组织中的宝贵资产。