Conoscenze e competenze per una leadership dei dati di successo
In questa storia vorrei parlare delle competenze e delle conoscenze essenziali che avrei voluto dotarmi quindici anni fa per avere successo nel campo dell’ingegneria dei dati. Il ruolo di leadership nell’ingegneria richiede una maggiore attenzione tecnica e attività pratiche per guidare il team di sviluppo verso il risultato ottimale e desiderato fissato come obiettivo del progetto. C’è molto da discutere in materia di architettura e standard tecnici, comunicando in modo efficace con le principali parti interessate e garantendo che i progetti siano consegnati con un elevato livello di qualità tecnica. Idealmente, vorrei riavvolgere quindici anni della mia carriera e vedere di cosa ho bisogno per diventare un responsabile di successo dell’ingegneria dei dati. Durante i miei quasi quindici anni di carriera nel campo dell’analisi e della tecnologia, ho visto molte cose. Questa storia è un riassunto delle lezioni che ho imparato.
È vero che non ci sono molte risorse di leadership disponibili per i Lead Data Engineer e la maggior parte dei riferimenti alla leadership tecnologica sono destinati ai Data Analytics Manager che supervisionano il team di analisti per garantire che i progetti vengano consegnati in tempo e nel rispetto del budget.
L’ingegneria dei dati è un campo entusiasmante e molto gratificante. Le aziende assumeranno sempre qualcuno che sappia come elaborare i dati (ETL) in modo efficiente.
Sicuramente non sarà noioso e paga bene.
In uno dei miei racconti precedenti ho scritto del ruolo senza il prefisso “Lead”, cosa è incluso, cosa aspettarsi e come rispettare i requisiti (1). Tuttavia, il prefisso “Lead” richiede una maggiore attenzione alla leadership e allo sviluppo delle competenze trasversali.
Il ruolo è ben pagato perché non è un compito facile costruire una piattaforma dati valida ed efficiente che fornisca valore. Richiede una notevole esperienza tecnica e solide capacità di codifica. Considera l’ingegneria dei dati come una combinazione di analisi e ingegneria del software. Il ruolo richiederebbe determinate capacità per unire queste serie di competenze per creare dati robusti…
Fonte: towardsdatascience.com
