![Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com](/uploads/posts/books/5/1/2/1/6/roman-s-data-science-kak-monetizirovat-bolshie-dannye-litres-download.jpg)
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]
- Автор: Зыков Роман
- Год: 2021
- Язык: русский
- Год: Питер
- ISBN: 978-5-4461-1879-3
- Жанр: Бизнес
Электронная книга - «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]». Краткое содержание книги:
Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
Причины уволить сотрудника могут быть разными – откровенно лажает, не вписывается в нашу аналитическую культуру. Но я никогда не тороплю события, ведь я также могу ошибаться. Для начала советуюсь с командой, с каждым отдельно. Если получаю негативные отзывы – это практически всегда означает, что нужно расставаться. Можно попробовать поговорить, подкинуть проекты, но обычно это не работает. Я наблюдал за карьерой уволенных и обратил внимание, что часто эти сотрудники находят нормальную работу и приживаются там. То есть они не были плохими – просто они не подошли нам, и это нормально.
Кому подчиняются аналитики
В идеале аналитики должны быть независимы от менеджеров, которых они оценивают. Тут принцип – кто платит, тот и музыку заказывает. Не может сотрудник менеджера объективно оценить его работу. Решать задачи отдела может (помните про децентрализацию из прошлой главы?), но оценивать – нет. Здесь нужна независимость от операций. Я бы рекомендовал, чтобы центральный аналитический отдел подчинялся генеральному директору, финансам или IT. Список дан в порядке приоритета. У меня был опыт подчинения генеральному директору, директору по маркетингу и IT. Первый вариант был самым лучшим опытом – внешнее давление минимально. Но в этом есть и проблема: как правило, менеджеры не знают, как управлять аналитикой, а генеральному директору еще и времени не хватает. Руководителю аналитики придется проявить недюжинную самостоятельность. Я лично получал задания в духе: «найди что-нибудь интересненькое». Эту книгу я начал писать в том числе и для того, чтобы ее прочитали топ-менеджеры, которым подчиняется аналитика. Мне бы этого очень хотелось!
Должен ли руководитель аналитики писать код
Я всегда любил роль играющего тренера – управлять небольшой командой людей, учить стажеров, но при этом самому делать задачи. Скажу без ложной скромности: моя команда в компании – это всегда отряд спецназа, который решает сложные задачи за очень ограниченное время. Обычно в самом начале я всегда проектировал аналитическую систему и писал базовый код для ее фундамента наравне со всеми – всё как в стартапе. В какой-то момент я чувствовал, что ребята стали уже сильнее меня и можно им делегировать не только отдельные задачи, но и целые направления. Правда, что-то я продолжал делать сам – не хватало решимости отдать код полностью в чужие руки, и не хотелось, чтобы мои технические навыки полностью атрофировались. Но потом обстоятельства заставили меня посмотреть на работу руководителя аналитики с другой стороны.
Я попал на собеседование в Quora на должность менеджера. Послушав, чем я занимаюсь, директор по аналитике Шавье Аматриан (Xavier Amatriain) мне прямо сказал: ты ни то ни сё – не менеджер и не разработчик. И не принял меня на работу. Этот сигнал заставил меня задуматься: за двумя зайцами погонишься – ни одного не поймаешь. Что на самом деле очень сложно совмещать работу сотрудника и менеджера и при этом быть эффективным во всем.
Однажды мне на глаза попался ответ Эрика Колсона (который тогда руководил аналитикой Netfliх) на Quora [20]:
«…главная задача менеджера – наем (это действительно непросто – найти отличного аналитика данных). Далее организация команд – не только аналитиков, но и работа с другими командами в организации (Продукт, Инженеры, Маркетинг и т. д.). Затем коммуникация, координация, наставничество и т. д. Для менеджера не остается времени для решения аналитических задач, и, следовательно, это делегируется. Технические навыки лидера команды атрофируются».
И это действительно так. Вначале привлекает магия черных ящиков алгоритмов, потом хочется большего, ты становишься менеджером – и всему приходит конец, магия становится рутиной. Ты видишь только метрики, но код становится для тебя все менее читабельным. Моя история как раз об этом – роль играющего тренера очень нужна и полезна, но только на старте, в какой-то момент нужно делегировать все – иначе вы будете неэффективно делать и то и другое. Еще один факт – код или любые задачи, которые руководитель делает как исполнитель, обходятся гораздо дороже. Поначалу в Retail Rocket, собрав первую команду, я отошел от программирования к проверке (тестированию) всех выполненных ею задач. Потом, поддавшись влиянию партнера, вернулся к программированию – о чем сейчас жалею. Я согласен с Колсоном – менеджер на определенном этапе должен полностью отказаться от программирования и самостоятельного выполнения задач.