Erstellen eines Predictive Analytics-Teams - Dummies

Um Ihr Predictive Analytics-Team zusammenzustellen, müssen Sie Business-Analysten, Datenwissenschaftler und Informationstechnologen rekrutieren. Unabhängig von ihrem jeweiligen Fachgebiet sollten Ihre Teammitglieder neugierig, engagiert, motiviert und aufgeregt sein, so tief wie nötig zu graben, um das Projekt - und das Unternehmen - zum Erfolg zu führen.

Business-Know-how an Bord holen

Business-Analysten dienen als Ihre Domain-Experten: Sie liefern die betriebswirtschaftliche Perspektive auf die zu lösenden Probleme - und geben wertvolle Einblicke in alle betriebswirtschaftlichen Fragen. Ihre Erfahrung und ihr Fachwissen geben ihnen ein intuitives Gespür dafür, welche Ansätze möglicherweise funktionieren oder nicht funktionieren, wo sie anfangen sollen und was sie betrachten müssen, um etwas in Gang zu bringen.

Ein Modell ist nur so relevant wie die Fragen, die Sie zur Beantwortung verwenden. Solides Wissen über Ihr spezifisches Geschäft kann Sie in die richtige Richtung bringen; Nutzen Sie die Perspektiven Ihrer Experten, um festzustellen:

• Welches sind die richtigen Fragen? (Welche Aspekte Ihres Geschäfts möchten Sie verbessern?)
• Welches sind die richtigen Daten für die Analyse? (Sollten Sie sich auf die Effizienz Ihrer Geschäftsprozesse konzentrieren? Die Demografie Ihrer Kunden? Welcher Datensatz ist der kritischste?)
• Wer sind die Geschäftsinteressenten und wie können sie von den Erkenntnissen Ihres Unternehmens profitieren? Vorhersageanalyse-Projekt?

Wenn Sie analytische Teammitglieder einstellen, die Ihren Geschäftszweig verstehen, können Sie sich auf die Erstellung von Prognoseanalyselösungen mit den gewünschten Geschäftsergebnissen konzentrieren.

IT- und Mathematikkompetenz auf Hochtouren bringen

Datenwissenschaftler können eine wichtige Rolle dabei spielen, die Geschäftswelt und die Daten mit der Technologie und den Algorithmen zu verknüpfen, während bewährte Methoden erfolgreich angewendet werden. Sie haben ein großes Mitspracherecht bei der Entwicklung der aktuellen Modelle und ihre Ansichten beeinflussen das Ergebnis Ihres gesamten Projekts.

Diese Rolle erfordert Fachkenntnisse in der Statistik, wie z. B. das Wissen über Regressions- / Nichtregressionsanalyse und Clusteranalyse. (Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, die die Beziehungen zwischen Variablen untersucht.) Die Rolle erfordert auch die Fähigkeit, die richtigen technischen Lösungen für das Geschäftsproblem richtig auszuwählen und den geschäftlichen Wert des Ergebnisses zu artikulieren. die Stakeholder.

Ihre Datenwissenschaftler sollten über fortgeschrittene Algorithmen und Techniken wie maschinelles Lernen, Data Mining und Verarbeitung natürlicher Sprache verfügen.

Dann brauchen Sie IT-Experten, um technisches Know-how für die Implementierung, Überwachung, Wartung und Verwaltung der benötigten IT-Systeme einzusetzen. Ihre Aufgabe ist es sicherzustellen, dass die IT-Infrastruktur und alle strategischen IT-Assets stabil, sicher und verfügbar sind, um die Unternehmensmission zu ermöglichen. Ein Beispiel dafür ist, dass das Computernetzwerk und die Datenbank reibungslos zusammenarbeiten.

Wenn Datenwissenschaftler die geeigneten Techniken ausgewählt haben, können sie (gemeinsam mit IT-Experten) das Gesamtdesign der Systemarchitektur überwachen und ihre Leistung in Reaktion auf unterschiedliche Umgebungen und unterschiedliche Datenmengen verbessern.

Zusätzlich zu den üblichen Verdächtigen - Geschäftsexperten, mathematische und statistische Modellierer und Informatiker - können Sie Ihr Team mit Spezialisten aus anderen Disziplinen wie Physik, Psychologie, Philosophie oder Geisteswissenschaften aufpeppen, um neue Ideen zu generieren. und neue Perspektiven.