Le decisioni che preparano i team di dati per il successo

Preparare i team di dati per il successo delle decisioni.

La realtà è complicata: le persone e le organizzazioni si comportano in modi imprevisti e gli eventi esterni possono gettare il caos nei nostri flussi di lavoro più efficienti. Per i team di dati, può essere tentante affrontare questi momenti sfidanti con l’ultima e più brillante tecnologia o con una nuova assunzione di prestigio. E potrebbe persino funzionare, fino a un certo punto.

Ciò che aiuta i team a sviluppare resilienza di fronte ai cambiamenti, ai risultati deludenti o ai sporadici momenti di caos aziendale è raramente un tipo di soluzione magica rapida. Invece, è l’accumulo graduale di molte decisioni intelligenti: quelle che rendono possibili pratiche affidabili e prestazioni consistenti. Questa settimana, abbiamo selezionato alcuni articoli che si concentrano proprio sui tipi di scelte che aiutano i team di dati a distinguersi e a rimanere di successo nel lungo periodo. Buona lettura!

• I test dei dati sono “uno dei modi più fondamentali e pratici per convalidare la qualità dei dati”, afferma Xiaoxu Gao, un compito al centro della missione di molti, se non di tutti, i team di dati. Creare test robusti che portino a decisioni aziendali solide non è una sfida banale; l’articolo di Xiaoxu offre una guida utile per evitare alcuni dei più comuni ostacoli.
• Prendendo una pausa dai dettagli dei test, shane murray pone una domanda cruciale: quale team dovrebbe essere responsabile della qualità dei dati in primo luogo? Come potete immaginare, non c’è una risposta unica a questa comune difficoltà, ma sarete in una posizione migliore per prendere la decisione giusta una volta che avrete una comprensione più dettagliata dei compromessi coinvolti in ogni opzione.

• Gli scienziati dei dati sono dei naturali connettori, che si tratti di collegare i team aziendali e dei prodotti, i marketer e i clienti, o i partner tecnici e quelli meno tecnici. Robert Yi ha recentemente condiviso un post stimolante che chiede ai team di dati di assumersi la responsabilità dei dati che forniscono ad altri stakeholder; l’articolo illustra alcuni dei passi che possono essere intrapresi per garantire una comunicazione chiara ed efficace tra le funzioni aziendali.
• Quando si lavora su progetti di portfolio, l’obiettivo è spesso identificare il modello più accurato e considerarlo fatto. Hennie de Harder ci ricorda che nelle situazioni di lavoro reale entrano in gioco molti altri fattori, dal costo alla complessità di implementazione. Ecco perché i team di dati devono avere un metodo coerente per confrontare le diverse soluzioni di apprendimento automatico prese in considerazione.

Ecco una piccola decisione di cui garantiamo che non vi pentirete: leggere di più dei nostri momenti salienti settimanali! Abbiamo pubblicato alcuni articoli eccezionali nei giorni scorsi e non vorremmo che ve li perdeste.

• Rik Jongerius e Wessel ci guidano attraverso il fascinante progetto che hanno realizzato per l’operatore ferroviario olandese NS: consisteva nel fornire previsioni di affollamento dei treni in tempo reale agli utenti dell’app mobile.
• Possono esserci difficoltà nel tradurre i dati in informazioni che stimolano l’azione, soprattutto in un’organizzazione di grandi dimensioni. Khouloud El Alami condivide alcune idee pratiche per colmare questa lacuna.
• Come codificano e rappresentano i modelli linguistici gli eventi storici? Yennie Jun esplora un argomento la cui rilevanza crescerà rapidamente man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale diventano più comuni nei contesti educativi.
• Se siete stati incuriositi dall’arrivo recente dei modelli LLM open-source, considerate di seguire (e programmare) insieme al tutorial di Het Trivedi su come eseguire il modello Falcon-7B nel cloud come microservizio.
• Sfruttando la potenza di Spark e Tableau Desktop, Yu Huang, M.D., M.S. in CS mostra come è possibile automatizzare il processo di creazione di dashboard.
• Se siete nel mood per un progetto divertente (ed illuminante), Shaked Zychlinski spiega come hanno creato un prototipo funzionante di un tutor di francese basato su ChatGPT (completo di funzionalità di trascrizione vocale e di testo in voce).

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Fino alla prossima Variabile,

Redazione TDS