Un’analisi degli stakeholder che i professionisti della Data Science possono amare

'Analisi degli stakeholder amati dai professionisti della Data Science'

Il potere dell’analisi degli stakeholder per progetti efficaci di data science

TLDR: Le competenze tecniche non sono sufficienti. Devi sapere come coinvolgere le persone interessate e beneficiarie del tuo lavoro. Questo articolo ti aiuterà a pensare a questo processo di coinvolgimento utilizzando il popolare framework della griglia “potere – interesse”.

Introduzione

Se sei un data scientist, sai che il successo di un progetto di data science dipende molto più dalla competenza tecnica dei data scientist. Una solida comprensione degli algoritmi, delle statistiche e delle tecniche di manipolazione dei dati è essenziale. C’è un altro aspetto altrettanto critico che spesso passa inosservato: l’analisi degli stakeholder.

Riflessioni sull’analisi degli stakeholder, sguardi al futuro

Confessione, per meglio o per peggio, non ogni progetto a cui ho partecipato durante la mia carriera includeva una chiara e robusta analisi degli stakeholder. Tuttavia, guardando indietro, questa “mancanza” di carriera è stata fonte di importanti lezioni.

Ecco di cosa si tratta l’analisi degli stakeholder.

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L’analisi degli stakeholder è un metodo utilizzato nella gestione dei progetti e nell’amministrazione aziendale per identificare e comprendere le esigenze e le aspettative dei principali interessi in una questione di progetto. Si tratta di capire chi ha l’influenza e il potere, chi ha un interesse diretto nei risultati del progetto e come coinvolgere queste persone o gruppi chiave.

Gli stakeholder nella data science

Sotto molti punti di vista, questa è una questione piuttosto semplice. La maggior parte dei progetti di data science, indipendentemente dalla dimensione o dal settore, coinvolge un’ampia gamma di stakeholder, dai project manager e dagli esecutivi agli utenti e ai clienti. Comprendere e gestire questi stakeholder può influenzare significativamente come inizi il progetto, come lo mantieni in corso e come consegui i risultati. In breve, un’analisi degli stakeholder, quando ben fatta, può influenzare fortemente il percorso e il successo finale del progetto.

Approfondire l’analisi degli stakeholder + Data Science

In questo articolo esploreremo la griglia potere-interesse, un potente strumento utilizzato nell’analisi degli stakeholder, e ne discuteremo l’importanza nel campo della data science. Discuteremo come i professionisti della data science possono sfruttare questo modello per navigare meglio le complessità del progetto, migliorare la comunicazione e migliorare i risultati complessivi del progetto.

Gli esperti di data science amano le buone visualizzazioni dei dati, no? Per iniziare, ecco una visualizzazione della griglia.

La griglia potere-interesse

Oltre alla visualizzazione dei dati, quale data scientist non ama anche un buon framework analitico 2×2 (ad esempio, quella matrice di confusione è d’oro). Ecco un altro 2×2 che i data scientist possono amare, chiamato la griglia potere-interesse.

Questa griglia, nota anche come griglia potere-influenza o influenza-impatto, è uno strumento utilizzato nell’analisi degli stakeholder. Ci aiuta a visualizzare gli stakeholder in base al loro:

• Potere – la capacità di influenzare i risultati del progetto – e
• Interesse – il livello di preoccupazione per i risultati del progetto.

La griglia è un quadrato diviso in quattro quadranti, che rappresentano i seguenti gruppi di stakeholder:

Alto potere, alto interesse

Questi stakeholder hanno un’influenza significativa sul progetto e hanno anche un forte interesse nel risultato del progetto. Sono figure chiave e le loro esigenze e preoccupazioni dovrebbero essere una priorità assoluta. Solitamente includono decision-maker come sponsor del progetto, dirigenti di alto livello e clienti principali, ad esempio occupanti delle posizioni di vertice.

Alto potere, basso interesse

Gli stakeholder in questo quadrante hanno la capacità di influenzare il progetto ma non sono particolarmente interessati ai risultati. È essenziale mantenere questi stakeholder soddisfatti e informati, poiché il loro potere può ostacolare il tuo lavoro se non viene gestito correttamente. Potrebbero includere dirigenti di alto livello che non sono direttamente coinvolti nel progetto ma hanno influenza nell’organizzazione.

Ciò che tutti quelli nei quadranti ad alto potere hanno in comune è che possono essere potenti alleati per il tuo lavoro. La magia sta nel mantenere o costruire e far crescere l’interesse di coloro che non sono ancora inclini ad essere fortemente interessati.

Basso Potere, Alto Interesse

Questi sono soggetti che si interessano profondamente al progetto ma non hanno un alto grado di potere per influenzarne la direzione. Devono essere adeguatamente informati e coinvolti, poiché il loro interesse potrebbe tradursi in un prezioso supporto. Questo gruppo include spesso gli utenti finali o i dipendenti colpiti dall’esito del progetto.

Basso Potere, Basso Interesse

I membri di questo gruppo non hanno né un potere significativo né un alto interesse nel progetto. Sebbene possano richiedere uno sforzo di gestione minimo, è una buona pratica monitorarli e fornire informazioni (come richiesto o anche in modo proattivo) per evitare preoccupazioni, problemi o sorprese. Nessuno ama le sorprese. Esempi di persone in questo gruppo potrebbero includere organismi regolatori esterni, il pubblico in generale, membri di altre unità operative o praticamente chiunque associato alla tua organizzazione più ampia.

È importante non trascurare il potenziale delle persone con meno potere di influenzare il tuo lavoro in scienza dei dati. Coloro che hanno un interesse maggiore, nonostante il loro potere inferiore, saranno tuoi alleati e potranno essere una fonte di supporto. Coloro che hanno basso potere e basso interesse, se coinvolti nel modo giusto, possono diventare anche importanti fonti di supporto – nel tempo. Ci vuole tempo.

In generale, tracciando i portatori di interesse su questa griglia, gli scienziati dei dati e i project manager possono individuare dove concentrare i loro sforzi di comunicazione e coinvolgimento, consentendo un approccio di gestione degli stakeholder più strategico ed efficace.

Perché gli scienziati dei dati dovrebbero preoccuparsi

A prima vista, l’analisi degli stakeholder potrebbe sembrare lontana dalle tipiche responsabilità di uno scienziato dei dati. Potrebbe persino sembrare una deviazione nel mondo impegnativo e frenetico degli algoritmi e del trattamento dei dati. Tuttavia, capire gli stakeholder e i loro ruoli può avere un impatto profondo sul successo a lungo termine di un progetto, come il rendimento degli investimenti a lungo termine di cui i professionisti della scienza dei dati sono familiari.

Un aspetto significativo da comprendere è che la dinamica degli stakeholder non è mai statica: evolve. Gli stakeholder con basso interesse o basso potere di oggi potrebbero trasformarsi nei principali influencer di domani, con un alto potere e un alto interesse. Tieni presente:

• Un dipendente junior potrebbe salire a una posizione senior.
• Un utente passivo potrebbe diventare un promotore / detrattore attivo.
• Un cliente minore potrebbe diventare uno importante.

La scienza dei dati, come l’analisi degli stakeholder, è un gioco a lungo termine e per giocarlo in modo efficace è necessario comprendere questo scenario in continua evoluzione.

Nel contesto della scienza dei dati, l’analisi degli stakeholder non è solo utile; è essenziale. I progetti di scienza dei dati coinvolgono spesso una serie diversificata di stakeholder, dai team tecnici alle unità aziendali, dai clienti agli utenti finali. Ciascuno di questi stakeholder ha aspettative, requisiti e livelli di comprensione diversi riguardo al progetto. Un fraintendimento o uno squilibrio possono far deragliare anche il progetto più ben pianificato.

Tenendo presente tutto ciò, ecco dove il quadro di potere-interesse può o dovrebbe entrare nel lavoro di scienza dei dati. La griglia consente agli scienziati dei dati di comprendere l’influenza e gli interessi dei vari stakeholder e li aiuta a pianificare le comunicazioni e la collaborazione di conseguenza.

Investendo tempo nell’analisi degli stakeholder, gli scienziati dei dati possono assicurarsi di sviluppare soluzioni non solo tecnicamente valide, ma anche soluzioni ben comprese, accettate e apprezzate da coloro che sono coinvolti.

Applicare la griglia di potere-interesse nella scienza dei dati

Questo quadro è importante a livello di progetto. Ma la griglia di potere-interesse è uno strumento versatile che può essere applicato al di là dei confini della gestione dei progetti. Può essere particolarmente vantaggioso per gli scienziati dei dati, offrendo preziose intuizioni per la presa di decisioni strategiche, la comunicazione e la collaborazione di squadra.

Ecco come puoi applicare la griglia di potere-interesse nella scienza dei dati:

Passaggio 1: Identifica i tuoi stakeholder

Inizia identificando individui o gruppi che interagiscono direttamente o indirettamente con il tuo lavoro come scienziato dei dati. Per ottenere i migliori risultati, elencale su carta o su una lavagna. Questi potrebbero includere colleghi, manager, altri dipartimenti, clienti e persino utenti che interagiscono con i tuoi prodotti di dati.

Passaggio 2: Valuta il potere e l’interesse degli stakeholder

Valuta il potere e l’interesse di ciascuno stakeholder in relazione al tuo lavoro. Il potere può essere valutato in base all’influenza che un soggetto esercita, mentre l’interesse si riferisce al livello di coinvolgimento o a quanto il soggetto è influenzato dal tuo lavoro.

Passaggio 3: Traccia gli stakeholder sulla griglia

Dopo aver valutato il potere e l’interesse di ciascuno stakeholder, tracciali sulla griglia. Questa visualizzazione può aiutarti a capire chi dare priorità quando si tratta di comunicazione e collaborazione (e come farlo).

Passaggio 4: Sviluppare una strategia di gestione

Sviluppa strategie per gestire la tua relazione con gli stakeholder in ciascun quadrante (vedi sopra) e la figura correlata. Quando sviluppi le strategie, pensa a come e quando comunicherai. Creare un calendario specifico può essere utile.

Passaggio 5: Rivedi e adatta

La dinamica degli stakeholder può e cambierà nel tempo. Rivedi regolarmente la tua analisi degli stakeholder e adatta le tue strategie se necessario. Ciò ti aiuterà a tenere il passo con i cambiamenti e a mantenere relazioni efficaci.

Incorporando la griglia Potere-Interesse nella tua pratica di data science, puoi costruire relazioni migliori, migliorare la comunicazione e prendere decisioni più informate. Ricorda, il successo della data science non riguarda solo modelli e algoritmi, ma anche la gestione delle relazioni e la comprensione delle persone.

Conclusioni

Studiando, seguendo e applicando questo tipo di analisi degli stakeholder, ogni professionista della data science può migliorare il proprio lavoro. A un occhio non allenato, la data science può sembrare schiacciante dal punto di vista tecnico e guidata dagli algoritmi. Tuttavia, come sanno i praticanti esperti, il successo della data science riguarda anche la comprensione del contesto in cui vivono i tuoi dati, le persone che interagiscono con essi e gli stakeholder che hanno un interesse al loro interno.

L’analisi degli stakeholder, specialmente utilizzando strumenti come la griglia Potere-Interesse, fornisce un approccio strategico alla gestione di queste importanti relazioni. Comprendendo il potere e l’interesse dei tuoi stakeholder, puoi navigare tra le complessità del tuo ruolo, migliorare i tuoi sforzi di comunicazione e fornire risultati che si allineano veramente alle aspettative degli stakeholder.

L’inclusione dell’analisi degli stakeholder nel tuo set di strumenti di data science renderà il tuo lavoro più efficace, i tuoi progetti più di successo e i tuoi stakeholder più felici. Quindi, abbraccia la griglia Potere-Interesse e inizia a raccogliere i benefici di un approccio strategico e incentrato sugli stakeholder alla tua pratica di data science. Dopotutto, il successo della data science non riguarda solo la creazione di algoritmi potenti, ma anche la creazione di un impatto significativo, e questo è qualcosa che tutti possiamo amare.

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