Nhóm dữ liệu có thể thu lợi như thế nào khi hoạt động giống như một nhóm sản phẩm

Năm ngoái, Emilie Schario và Taylor Murphy đã đề xuất ý tưởng tuyệt vời này về . Tiền đề chính của bài viết là: nhóm sản phẩm có rất nhiều phương pháp tuyệt vời mà nhóm dữ liệu sẽ được hưởng lợi từ việc áp dụng. Nhưng ở một nơi nào đó, chúng tôi đã đánh mất điểm này và vui vẻ thay thế nó bằng rơm rạ: , hoặc cẩn thận xác định có nghĩa là gì để làm cứng . Tất cả những điều này chắc chắn đáng được xem xét, nhưng họ quan tâm nhiều hơn đến việc xử lý dữ liệu và nội dung dữ liệu đúng cách hơn là các nhóm dữ liệu thực sự thúc đẩy tác động. “điều hành nhóm dữ liệu của bạn như một nhóm sản phẩm” duy trì các hệ thống cấp sản xuất cho tài sản dữ liệu của chúng tôi xây dựng nhiều sản phẩm dữ liệu hơn sản xuất các hợp đồng dữ liệu Ý tưởng chính ở đây là không bao giờ phân minh về định nghĩa và ranh giới của “Sản phẩm dữ liệu” hoặc đặt SLA cho các nhà sản xuất dữ liệu, mà là buộc chúng tôi phải xem xét lại cách các nhóm dữ liệu hoạt động bằng cách sử dụng các nhóm sản phẩm làm mô hình. Tôi muốn dành thời gian thảo luận chính xác về cách điều hành nhóm dữ liệu của bạn như một nhóm sản phẩm. Hai ý tưởng cốt lõi: lấy người dùng làm trung tâm và tính chủ động Có hai nguyên tắc cốt lõi mà nhóm sản phẩm thể hiện - lấy người dùng làm trung tâm và tính chủ động. Chúng ta hãy thảo luận lần lượt từng vấn đề. Lấy người dùng làm trung tâm Nhóm sản phẩm tốt nhất lấy người dùng làm trung tâm. Họ nói chuyện với khách hàng thường xuyên và để phản hồi trực tiếp của người dùng ảnh hưởng trực tiếp đến lộ trình của họ. Bánh đà này là mạch máu của bất kỳ sản phẩm tốt nào - nó đảm bảo rằng chúng không chỉ là các tính năng vận chuyển mà còn là giải quyết các vấn đề. Nhóm dữ liệu cần phải hoạt động theo cùng một cách. Chúng tôi đã quá say mê bởi công việc của chúng tôi có thể thú vị về mặt kỹ thuật và chúng tôi đã quên rằng chúng tôi không phải là thiên đường độc lập cho các mục tiêu khoa học / kỹ thuật - chúng tôi là một đơn vị kinh doanh được thuê để cung cấp giá trị kinh doanh. Và nếu chúng tôi, giống như các nhóm sản phẩm, không giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng dữ liệu, thì “sản phẩm dữ liệu” ẩn dụ của chúng tôi (tất cả công việc dữ liệu mà chúng tôi làm) sẽ thất bại. Điều này không có nghĩa là phản hồi một cách phản ứng đối với các yêu cầu đột xuất. Điều này cũng không có nghĩa là hoàn toàn tránh xa những nỗ lực khoa học. Nó chỉ đơn giản có nghĩa là duy trì sự hài hòa với những gì doanh nghiệp cần và theo đuổi các cơ hội để đạt được mục tiêu đó. Trong khi Taylor và Emilie đề nghị đồng nghiệp là khách hàng của bạn, tôi nghĩ điều này chưa đủ - doanh nghiệp là khách hàng của bạn. Bạn cần biết nó, hiểu nó và định hướng mọi thứ bạn làm xung quanh nó. Tính chủ động Thứ hai, các nhóm sản phẩm tốt nhất có các quy trình chủ động được thiết lập để hỗ trợ quá trình xây dựng sản phẩm. Họ cung cấp cho mình không gian có chủ đích để thiết lập tầm nhìn, động não, theo đuổi các dự án đam mê nằm ngoài phạm vi đáp ứng trực tiếp các yêu cầu của khách hàng. Mặt khác, các nhóm phân tích hiếm khi hoạt động như vậy. Ít nhất, chúng ta nên dành một chút thời gian khám phá dữ liệu bên ngoài các yêu cầu gửi đến. Và ở cấp độ nhóm, chúng ta nên chú ý đến các mô hình để chúng ta có thể có chủ ý xây dựng lộ trình của mình và thực hiện công việc mang tính đòn bẩy cao. Điều đó nói rằng, công việc phản ứng chắc chắn vẫn có vị trí của nó - các nhà phân tích là phương tiện chính mà thông qua đó doanh nghiệp có thể khám phá dữ liệu, vì vậy chúng tôi thường thấy mình nhất thiết phải đóng vai trò hỗ trợ. Nhưng điều quan trọng là không ngừng thúc đẩy việc hiểu bối cảnh đằng sau công việc này và để bối cảnh này thúc đẩy các dự án mang tính chiến lược, đòn bẩy cao. Nhưng làm thế nào để bạn bắt đầu? Bài viết ban đầu của LO có một số gợi ý tuyệt vời ở cấp tổ chức để làm cho tất cả điều này trở nên khả thi: có đủ số lượng nhân viên để bạn có đủ băng thông để có chiến lược; tập hợp một nhóm đa ngành để lấy cảm hứng từ đó. Để thêm vào điều này, đây là một số thay đổi cấp độ cụ thể mà bạn có thể thực hiện ngay lập tức: quy trình 1. Thiết lập quy trình củng cố kiến thức. Đặt công việc của nhóm của bạn vào một nơi là điều kiện tiên quyết để lấy người dùng làm trung tâm. Để công việc của bạn lấy người dùng làm trung tâm, bạn cần xem tất cả công việc mà bạn được yêu cầu thực hiện. Tổ chức công việc của bạn trong một không gian chia sẻ có thể cho phép khớp mẫu trong công việc của nhóm - tương đương với việc nhóm sản phẩm nghiên cứu các kết quả nghiên cứu UX trước khi động não. Đây sẽ là trở ngại lớn nhất của bạn vì không tuân thủ là một vấn đề lớn. Mọi người cố gắng gắn bó với hiện trạng và tôi thường xuyên thấy các sáng kiến tài liệu / chia sẻ kiến thức thất bại. Công việc xuất bản trong không gian làm việc wiki như Notion, Confluence hoặc Dropbox paper (và cho một giải pháp phân tích cụ thể, siêu truy vấn) có thể phá vỡ rào cản này. Các thành phần quan trọng ở đây để đảm bảo việc áp dụng rộng rãi: Việc sử dụng git và thiết lập quy trình đánh giá ngang hàng rất hấp dẫn, các lớp quy trình sẽ không đảm bảo tính chặt chẽ - chúng sẽ làm giảm việc áp dụng. Làm điều gì đó dễ dàng, nhẹ nhàng và tập trung vào việc đảm bảo nhóm của bạn sẽ đưa công việc của họ vào công cụ. Giảm ma sát để sử dụng. . Một lần nữa, hãy sử dụng một công cụ như siêu truy vấn, Notion hoặc Confluence, với cấu trúc wiki sẽ cho phép nhóm của bạn thiết lập các phương pháp không chỉ về tập trung mà còn là . Đồng ý về các danh mục chức năng, hợp lý và tạo một tài liệu trung tâm “Bắt đầu tại đây” hướng dẫn các nhà phân tích mới về các phương pháp của bạn. Thiết lập giàn giáo tổ chức tổ chức 2. Hiểu rõ nhu cầu của doanh nghiệp. Chúng tôi không chỉ là công nhân kỹ thuật. Chúng tôi là cầu nối giữa dữ liệu và phần còn lại của doanh nghiệp. Và nếu chúng ta chỉ đắm mình vào dữ liệu - chỉ là một mặt của cuộc trò chuyện này - thì chúng ta sẽ không thể đạt được hiệu quả như mong muốn. Chúng tôi tự hào về năng lực kỹ thuật của mình, nhưng chúng tôi chỉ hiệu quả trong chừng mực chúng tôi biết lý do tại sao chúng tôi đang thực hiện công việc của mình. Nếu không có sự nhạy bén trong kinh doanh, chúng tôi sẽ viết ra các phân tích vô nghĩa sau khi phân tích cho đến khi chúng tôi chuyển sang , các tương tác của chúng tôi được chuyển thành các lần kéo dữ liệu. Storage B Thực tế mà nói thì điều này trông như thế nào: Trước khi bạn đi sâu vào SQL, hãy đảm bảo rằng bạn phù hợp với các bên liên quan về các mục tiêu kinh doanh. Viết ra giấy này, thống nhất một cách tiếp cận, và chỉ sau đó, thực hiện công việc. Điều này đặt ra một tiền lệ rằng sự tham gia của bạn vào quá trình ra quyết định không chỉ giới hạn ở công việc kỹ thuật - ít nhất, bạn sẽ ít nhất được xem như một người phiên dịch và tốt nhất là một đối tác tư duy. . Luôn hỏi tại sao Nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng tôi thường xuyên thấy các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu đưa những kẻ mù quáng vào công việc kinh doanh và đắm mình vào các khía cạnh kỹ thuật trong công việc của họ. Hành vi này là dấu hiệu của một tổ chức phân tích thực sự không hoạt động, có tác động thấp. Tác động cao hơn thường không đến từ các phân tích tốt hơn, mà từ tác động theo hướng dữ liệu ở các cấp độ thực thi chiến lược cao hơn. Quan tâm đến doanh nghiệp. Sự kết luận Bản chất của phân tích dữ liệu đã phát triển mạnh mẽ trong thập kỷ qua. Chúng tôi có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu hơn, nhiều sức mạnh tính toán hơn và nhiều công cụ hơn bao giờ hết. Nhưng chúng tôi vẫn chưa tìm ra mình nên hoạt động trong một tổ chức với sức mạnh mới tìm thấy của chúng tôi. Ở đây có thể hữu ích để thực hiện các phương pháp thành công từ các miền khác. Đặc biệt, từ các nhóm sản phẩm, việc tập trung vào sự chủ động và lấy người dùng làm trung tâm có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa nhóm phân tích bộ phận trợ giúp và nhóm thực sự thúc đẩy chiến lược. Và sự chủ động và lấy người dùng làm trung tâm đến từ nhận thức sâu sắc về nhu cầu kinh doanh và thực hành chia sẻ kiến thức tốt hơn. Bài đăng blog gốc trên siêu truy vấn. được xuất bản