Sdílet prostřednictvím

Úkoly vedoucí skupiny v procesu týmové Datová Věda

  • Článek

Tento článek popisuje úlohy pro správce skupin v organizaci datových věd. V podniku spravuje správce skupin celou jednotku datových věd. Jednotka datových věd může mít několik týmů, které každý pracuje na mnoha projektech datových věd v různých obchodních oblastech. Cílem vedoucího skupiny je vytvořit prostředí skupiny pro spolupráci, které standardizuje proces TDSP (Team Datová Věda Process).

Správci skupin můžou své úkoly delegovat na náhradní úkoly, ale úkoly, které jsou přidružené k roli správce skupiny, se nemění. Přehled všech rolí a úkolů personálu pro tým datových věd, který používá TDSP, najdete v tématu Role a úkoly procesu týmu Datová Věda.

Hlavní role správce skupiny

  • Strategický dohled:

    • Zajistěte a dohlížte na strategický směr projektů datových věd v rámci skupiny.
    • Zajistěte, aby byly projekty s rozsáhlými obchodními cíli a cíli sladěné.

  • Správa prostředků:

    • Přidělujte prostředky, včetně pracovníků, rozpočtu a technologií, efektivně napříč projekty.
    • Vyvážení přidělování zdrojů, aby vyhovovalo potřebám projektu a maximalizovalo efektivitu

  • Týmové sestavování a vývoj:

    • Vytvářejte a udržujte zkušený a efektivní tým datových věd.
    • Podpora profesionálního rozvoje a průběžného učení v rámci týmu.

  • Řízení portfolia projektů:

    • Dohlížet na portfolia projektů datových věd, aby zajistily, že dosáhnou vhodné kombinace inovací, výzkumu a vývoje aplikací.
    • Monitorujte průběh a výsledky projektů, pokud je to potřeba.

  • Řízení rizik:

    • Identifikace a zmírnění rizik v projektech, včetně technických, provozních a obchodních rizik
    • Implementujte strategie pro řízení nejistot a zajištění úspěchu projektu.

  • Komunikace účastníků:

    • Efektivně komunikujte se zúčastněnými stranami na různých úrovních, včetně vedení vedoucích pracovníků, za účelem hlášení pokroku, výsledků a výzev.
    • Chovejte se jako spojení mezi týmem datových věd a dalšími obchodními jednotkami.

  • Kontrola kvality:

    • Dodržování standardů kvality v metodologiích, výstupech a dokumentaci.
    • Zajistěte dodržování osvědčených postupů a etických pokynů v práci datových věd.

  • Inovace a osvědčené postupy:

    • Povzbuďte inovace a přijetí nově vznikajících technologií a metodologií.
    • Sdílejte osvědčené postupy a znalosti napříč týmy a projekty.

Klíčové úkoly pro správce skupiny

  • Vývoj a kontrola plánů projektu:

    • Zkontrolujte a schvalte plány projektu. Ujistěte se, že jsou přijatelné, dobře strukturované a v souladu s obchodními cíli.

  • Monitorování průběhu projektu:

    • Pravidelně monitorujte průběh projektů. Nabídněte pokyny a podporu, které vám pomůžou splnit milníky a cíle dodávek.

  • Usnadnění spolupráce mezi týmy:

    • Usnadnit spolupráci a komunikaci mezi různými týmy a odděleními, aby se zajistilo soudržné a integrované úsilí.

  • Vyhodnocení výkonu týmu:

    • Vyhodnoťte výkon týmu. Poskytněte zpětnou vazbu a identifikujte oblasti pro zlepšení.

  • Správa očekávání zúčastněných stran:

    • Spravujte očekávání zúčastněných stran, vyjednávejte priority a komunikujte o hodnotě a omezeních projektů datových věd.

  • Zajištění dodržování předpisů a etických norem:

    • Zajistěte, aby všechny projekty dodržovaly právní, etické a firemní standardy, zejména pokud jde o používání dat a ochranu osobních údajů.

Použití jazykových modelů a kopírek

Vedoucí skupiny může používat jazykové modely a kopírky, které pomáhají spravovat týmy a projekty datových věd. Tyto nástroje můžou například pomoct zlepšit strategické plánování, správu zdrojů, týmový vývoj, řízení rizik a komunikaci účastníků. Správce skupin může tyto nástroje integrovat, aby byl v souladu s architekturou TDSP v následujících oblastech:

  • Strategické plánování a rozhodování

    • Analýza trhu a identifikace trendů: Použití jazykových modelů k analýze trendů na trhu, extrakci přehledů z velkých objemů oborových sestav a udržování nejnovějších pokroků v oblasti datových věd a technologií.

    • Podpora strategického rozhodování: Použití jazykových modelů k poskytování komplexních přehledů nebo souhrnů složitých strategických možností, které pomáhají informovat rozhodování.

  • Správa prostředků a portfolia

    • Optimalizace zdrojů: Začlenění copilotů, které pomáhají optimalizovat plány přidělování zdrojů, předpovídat potřeby projektu a identifikovat potenciální mezery dovedností v týmech.

    • Analýza portfolia projektů: Pomocí jazykových modelů můžete analyzovat a vyhodnotit výkon různých projektů v rámci portfolia. Identifikujte oblasti pro zlepšení nebo strategické zpřesnění.

  • Týmový vývoj a vedení

    • Komunikace vedení: Používejte jazykové modely k návrhu jasné a účinné komunikace pro interní zúčastněné strany. Vytvářejte strategické zprávy, které zajistí zarovnání a srozumitelnost.

    • Školení a vývoj: Využijte jazykové modely ke kurátorování nebo vytváření přizpůsobených školicích materiálů a zdrojů pro vývoj dovedností týmu.

  • Řízení rizik a kontrola kvality

    • Posouzení rizik: Pomocí jazykových modelů můžete analyzovat historická data a podobné výsledky projektu, abyste identifikovali potenciální rizika a navrhli strategie zmírnění rizik pro aktuální projekty.

    • Vynucování standardů kvality: Začlenění jazykových modelů, které pomáhají vyvíjet a udržovat standardy kvality a dokumentaci osvědčených postupů a zajistit konzistenci napříč projekty.

  • Zapojení a vytváření sestav účastníků

    • Sestavy účastníků: Použití jazykových modelů ke generování komplexních a srozumitelných sestav pro zúčastněné strany, shrnutí průběhu projektu, výzev a úspěchů.

    • Příprava schůzky: Používejte jazykové modely k přípravě programů schůzek, klíčových mluvených bodů a prezentací k efektivní komunikaci se zúčastněnými stranami.

  • Inovace a osvědčené postupy

    • Přehledy výzkumu a inovací: Využijte jazykové modely k tomu, abyste zůstali v kontaktu s špičkovým výzkumem, novými metodologiemi a nástroji v oblasti datových věd. Tyto informace můžete přeložit na užitečné přehledy pro tým.

    • Kompilace osvědčených postupů: Začlenit jazykové modely pro kompilaci a aktualizaci úložiště osvědčených postupů, poznatků a případových studií z dokončených projektů.

  • Vylepšení spolupráce a pracovního postupu

    • Optimalizace pracovních postupů: Používejte kopírky a jazykové modely ke zjednodušení řídicích pracovních postupů, automatizaci rutinních úloh a zvýšení efektivity při správě týmů.

    • Integrace nástrojů pro spolupráci: Použití jazykových modelů a kopírek k integraci a optimalizaci nástrojů a platforem pro spolupráci, které tým používá.

Vedoucí skupiny by měl podporovat inovace, které jsou v souladu s architekturou TDSP. Tyto nástroje mohou poskytovat cennou podporu rozhodování, vytváření sestav a udržování vysokých standardů kvality a efektivity v projektech datových věd.

Shrnutí

V programu TDSP zodpovídá vedoucí skupiny za celkovou správu a úspěch projektů datových věd. Tato role se zaměřuje na strategické sladění, přidělování zdrojů, týmový vývoj, řízení rizik a komunikaci účastníků. Tyto úkoly překlenou mezeru mezi týmy datových věd a většími obchodními cíli organizace.

Přispěvatelé

Tento článek spravuje Microsoft. Původně byla napsána následujícími přispěvateli.

Hlavní autor:

Pokud chcete zobrazit neveřejné profily LinkedIn, přihlaste se na LinkedIn.

Tyto zdroje informací popisují další role a úlohy v zprostředkovateli TDSP: