. Introdução de produtos e serviços analíticos para o mercado de dados. - Tudo Sobre Tecnologia

Quando da introdução de produtos e serviços analíticos para o mercado, estar preparado para uma cog improvável no processo de tomada de decisão: outros cientistas de dados. 

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Você pode ter recentemente contratado um cientista de dados ou dois para colocar alguns socos analítica atrás de uma das suas ofertas atuais. Adivinha o quê? Seus clientes estão fazendo a mesma coisa. Portanto, se você pretende se encontrar com um cliente para falar sobre o seu novo produto ou serviço analítica, não se surpreenda se eles aparecem com seus próprios cientistas de dados chicote inteligente para avaliar o produto.

O que está impulsionando a demanda por mais cientistas de dados?

Como a competência de base para a ciência, tecnologia, engenharia e matemática (STEM) estudantes cresce, haverá uma demanda crescente para atender às suas necessidades. A progressão começou quando os estudantes STEM perspicazes começaram a perceber a necessidade de processamento de grandes volumes de dados em diferentes formatos, não convencionais em taxas muito altas de velocidade.
Pure-play soluções grandes de dados (ou seja, produtos como Hadoop que atender especificamente às necessidades de dados grandes) entrou em cena. A partir daí, os visionários viram as implicações competitivas das grandes utilizando análise de dados em suas ofertas (por exemplo,Progressive premia bons motoristas por meio da análise de dados de condução em tempo real). Agora, como a adoção se acelera, as pessoas querem saber o que está sob o capô, e eles não se importam de aprendizagem e / ou comprar a competência analítica para obter as suas perguntas respondidas.
É uma demanda justa - todo mundo sabe que é ingênuo para investir em algo que você não entende. A crise financeira recente, em 2008, foi causada em grande parte por pessoas que compram derivativos financeiros obscuros como Collateralized Debt Obligations (CDOs) que eles não entendiam. Nós todos sabemos como isso acabou.
Estes instrumentos financeiros extravagantes lembrar-me de algumas das grandes soluções analíticas de dados disponíveis hoje. Há uma série de brochuras coloridas com pessoas de jaleco branco explicando como analytics deslumbrantes pode resolver seus maiores problemas. Isso não é mais suficiente - pessoas inteligentes querem saber mais detalhes, e as suas ofertas deve tornar mais fácil para encontrar essas respostas. Você nunca comprar um carro que teve sua capa selada, então por que você espera que seus clientes a investir em sua solução analítica caixa-preta na fé cega?

Algo para todos

Você deve construir suas soluções analíticas para atender a várias necessidades, incluindo outros cientistas de dados que querem saber como a máquina funciona. Considere como um sistema de gerenciamento de banco de dados (por exemplo, Oracle) é construído. Ele atende às necessidades de desenvolvedores que precisam para criar tabelas e gerenciar dados, no entanto, os recursos de instrumentação (por exemplo, registros e arquivos de rastreamento) também são fundamentais para os administradores de banco de dados (DBAs) para manter as luzes acesas.
Não há necessidade de divulgar informações confidenciais. A Oracle não compartilhar os intrincados detalhes de como ele faz a otimização baseada em custo, embora não permitem a geração de um arquivo de rastreamento com uma quantidade incrível de detalhes sobre como o otimizador decidiu executar uma consulta. Essa atitude pode ser aplicado para o projeto de sua solução analítica também. Pense sobre os tipos de perguntas de outros cientistas de dados possam ter sobre a sua oferta, tais como:
  • Se a sua solução envolve a causa, você está usando regressão logística, redes neurais , ou algo mais?
  • Como é que você venha com o seu conjunto de variáveis, tanto independente e dependente?
  • Você fez alguma pesquisa qualitativa, ou você usar uma outra ferramenta de mineração de dados?
Em seu projeto, tenha em mente que você está construindo características comerciais em sua solução e não um backdoor para o intelectualmente curioso. Você deve tratar a comunidade analítica como usuários finais reais, não apenas como amadores que se interessam em sua solução.
Quando otimizador baseado em custo da Oracle rolou pela primeira vez, você pode obter mais detalhes sobre a sua lógica, embora necessário um grau estimável de conhecimento na arte obscura de ler arquivos de rastreamento. Além disso, estas técnicas não estavam na documentação oficial - você precisava de uma conexão com a rede subterrânea DBA para angariar esse conhecimento. Não fazê-lo neste difícil para os cientistas de dados para obter informações básicas sobre como sua solução analítica opera, você deve construir esses recursos para a direita na solução.

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Sobre 

John Weathington é presidente e CEO da Excellent Management Systems, Inc., uma empresa de consultoria de gestão que ajuda os executivos a transformar informação em sabedoria caótico rentável.

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