Classificare la sua proposta di valore può rendere più semplice comunicare ciò che fa il tuo team
La maggior parte dei lavoratori tecnologici concorderebbe sul fatto che l’attuale contesto economico non è eccezionale. Molti le aziende licenziano il personale all’inizio dell’anno compresa l’azienda in cui lavoro. Un flusso di cassa più ristretto spesso significa un maggiore controllo delle prestazioni dei team e del valore aggiunto all’organizzazione. Diventa quindi ancora più importante che tu e il tuo team possiate articolare chiaramente il modo in cui contribuite agli obiettivi aziendali.
Ma ci sono diversi modi in cui i team, in particolare i team di data science, possono creare valore. Loro includono metriche e misurazioni, caratteristiche del prodotto, approfondimenti strategici, E prodotti decisionali operativi.
Perché queste quattro categorie? Non si escludono del tutto a vicenda: mi aspetto che alcune squadre occasionalmente si trovino a cavallo tra le categorie. Ma in genere, queste categorie richiedono competenze distinte, producono risultati diversi e si concentrano su problemi specifici. Sapere quale etichetta si applica al tuo team o progetto può aiutarti ad assicurarti di avere le giuste competenze rappresentate per raggiungere i tuoi risultati finali e rendere più facile comunicare ciò che stai facendo. E forse ti renderai conto che ci sono alcune aree non sfruttate nella tua organizzazione.
Non sottovalutare il valore di buoni parametri in un’azienda. Un team di dati responsabile delle metriche e della misurazione di tali metriche ha un ruolo fondamentale nel valutare le prestazioni dell’azienda. Aiutano ad avvisare i leader aziendali del calo delle prestazioni che potrebbe richiedere una svolta. Aiutano a definire gli indicatori chiave di prestazione in modo che i team lavorino verso gli obiettivi giusti. Creano previsioni per pianificare e misurare le prestazioni. In sostanza, semplificano la natura ampia e complessa della gestione di un’impresa in alcune statistiche chiave per semplificare gran parte del processo decisionale. Questo è un lavoro di grande valore.
Inoltre, vorrei anche sottolinearlo metriche e misurazioni comprendono anche la sperimentazione, una responsabilità comune di molti data scientist. Una nuova funzionalità ha contribuito a un aumento delle metriche? L’ultima campagna di marketing ha aumentato le prenotazioni? Queste analisi rientrano in questa categoria.
Fonte: towardsdatascience.com
