S3E5:如何建立成功的数据团队和心态
这是第五集也是最后一集 未来的说 说, 主持人Sean Lang采访了Ravi Parmeswar, 约翰逊公司消费者商业情报副总裁 & 约翰逊(J&J). 为这个赛季画上句号, Parmeswar和Lang讨论了如何构建成功的数据分析方法和团队.
首先，更多关于帕玛斯瓦尔. 这是一个惊喜, 即使对他来说, 在他工作过的一些公司工作，包括花旗集团这样的大公司, sle公司, 可口可乐, 现在是约翰逊 & 约翰逊以他在化学工程方面的教育和培训为基础. 毕竟，他完成了石油工程的硕士学位和论文. 然而, 他说，他总是对新的机会保持开放的心态，当机会来临时，他会抓住机会. 他相信他的“软”技能帮助他抓住了这些机会，并打造了他的职业生涯. 他说:“我的建议是把技术技能和‘软’技能结合起来。. “这是你职业生涯的结合. 这些会让你有能力识别机会的到来，并抓住你面前的机会.”
解决数据科学挑战
也就是说, 他的工程背景也是他成功的一个无价的部分——也许不是在主题方面, 但在概念框架和工具，他的训练灌输给他. “工程学给了我解决问题的能力——从一堆杂乱的数据中看出来, 识别模式, 然后想出解决办法.他说，正是这些技能让他成功. 此外, 帕梅斯瓦尔认为，在组织规模上支持这种创造性思维方法是普通公司与优秀公司的区别所在.
但帕梅斯瓦尔还建议，希望利用数据驱动和机器学习(ML)方法的组织不要走在自己前面. 他说，重要的是，公司在尝试冲刺之前要学会爬行, 建立成功的数据分析框架和流程需要时间. 最重要的是, 他认为，组织必须将数据和模型付诸行动，并牢记明确的目标. “说‘如果你建好了，他们就会来’的概念是不正确的. 您必须在设计数据过程时考虑到结果, 而不是在没有结果的情况下建立它们,他说. 正是这种心态——朝着明确定义的共同愿景努力——给组织提供了动力和他们需要收集的工具, 实现, 并根据现在围绕着现代组织的数据采取行动. 正如Parmeswar所指出的，“你要确保你是为跑步阶段设计的, 但是你要继续用爬行阶段来衡量今天.”
构建数据成功
最终, 帕梅斯瓦尔认为，数据的成功是一个长期的想法，是通过汇总和改进短期的成功而建立起来的, 这个概念在这一季出现了很多次. 正如他所言:“复杂是优秀执行力的敌人. 好的执行力的朋友是简单.像其他客人一样, 帕梅斯瓦尔认为，正是这些胜利释放了创造力，为个人和团队提供了实现组织数据愿景所需的技能和经验. “你建立信誉的方式是通过短期的胜利, 通过“唾手可得”的项目,’”他说。. 他认为，数据科学团队应该以每三到四个月取得短期胜利为目标，因为组织记忆——尤其是在今天的超快时代, 超级数字化的世界——非常短暂. Parmeswar展示了J&J在这些项目中使用内部和外部数据, 同时也提到了约翰迪尔这样的公司, 谁利用数据彻底改变了他们的商业模式.
Parmeswar的团队从数据中获得的最大价值是客户情报. 正如他所说，"人们现在希望你把他们当作一个人来对待，认识到他们的个人需求. 你给我更多的权力，让我做决定，给我正确的信息, 通过理解我和我的独特需求, 这样你才能赢得我的忠诚. 这是通过个人层面的访问实现的, 家庭水平, 我们拥有的设备级信息和数据.”
他指出，一开始让人们聚在一起并不容易&他必须把工程师们聚集在一起, 市场营销, 销售, data, 和其他背景在一个项目中, 所以他知道这些困难的第一手资料. 但他相信，当你赋予人们权力时, 鼓励他们, 每天都支持他们, 这时他们才会相信并觉得自己有能力将自己的优势带到项目中. 让这些优势显现出来, Parmeswar说, 建立成功的数据科学团队和项目的最佳方式是什么. “I一切都是关于人的. 我怎么强调都不为过. 您的数据科学团队的成功100%与您引入的人员的质量有关.“建立这种关系的一个好方法是为所有公司建立一个共同的目标——就像每个人一样, 说, 一级方程式车队, 就算你是司机也没关系, 工程师, 或者维修站的工作人员——每个人都在为胜利而努力. 每个人都有自己的角色和特长，但愿景是指路明灯. 帕梅斯瓦尔对此表示赞同，他说:“每个人都在朝着一个共同的目标、一个共同的愿景努力. 专业化将得到奖励, 但有时人们太过接近他们所做的事情，以至于他们无法退后一步，看到森林.”
数据和劳动力的未来
展望未来, Parmeswar对未来感到兴奋，不仅仅是因为他认为我们将看到数据和机器学习能力的新浪潮, 而是因为他相信即将到来的一代是特别的. 对他来说，是他们的价值观和他们看待世界的方式引发了变革. ”,, 在我这一代, 人们关注的焦点可能是物质上的东西，以及在公司的晋升阶梯上, 新一代更注重道德, 环境, 以及其他将改变世界的价值观,他说. 他认为这将培育出更好地对待员工的新一代公司, 给他们更多的代理权, 帮助他们以新的方式实践自己的价值观, 更容易的方式.
当然, 总会有挑战, 尤其是在处理像机器学习和人工智能(AI)这样强大的技术时。. “就像任何 技术，你可以把它用在好的地方，也可以用在坏的地方。. “我认为我们所拥有的一切都是一把双刃剑. 但我认为有一件事让我夜不能寐——能够理解我们在数据和算法中存在的偏见，并确保我们对此给予特别关注.
然而, 他相信现在的年轻一代, 还有接下来的, 将迎接这些挑战和更多挑战吗. “人工智能就是人工智能，机器学习就是机器学习，”他说. “我们如何使用它是区分我们的影响. 我很兴奋这一代人, 坦率地说, 在确保我们利用技术造福社会方面，会比我们这一代做得好得多吗.”
点击这里观看对主持人肖恩·朗和嘉宾拉维·帕梅斯瓦尔的完整采访，并回顾这一季和之前的几季. 感谢大家收看最新一季的《龙8国际手机客户端》，请继续关注第四季!
