.

Сделать репост в соц сети!

пятница, 13 июля 2018 г.

Переводчик аналитики: обязательная роль в современном мире




Ни для кого не секрет, что организации все чаще обращаются к углубленной аналитике и искусственному интеллекту для совершенствования способов принятия решений в рамках бизнес-процессов: от исследований и проектирования до цепочки поставок и управления рисками.
Чтобы добиться этого, было исследовано множество литературы и наблюдалось отчаяние руководителей в вопросах найма и развития постоянно дефицитных аналитиков. Безусловно, специалисты по работе с большими данными должны строить аналитические модели, в основном по методу машинного обучения и, все чаще, с помощью глубинного обучения, которые способны превратить огромные объемы данных в идеи.
Однако в последнее время компании начали расширять свой состав, признав,что для успеха в работе с искусственным интеллектом и аналитикой требуются не только аналитики, но и целые многофункциональные, гибкие (agile) команды, которые включают в себя инженеров по большим данным, архитекторов данных, экспертов по визуализации данных и, возможно, наиболее важных участников команды – переводчиков аналитики.
Почему переводчики так важны? Они помогают организации в достижении реального эффекта от своих аналитических инициатив. Это имеет дополнительное преимущество, т.к. аналитики работают (в компаниях) сегодня и работают успешно, будут работать в будущем, а значит руководитель будет меньше испытывать стресс при поиске такого сотрудника в дальнейшем.

Кто такой переводчик аналитики?

Чтобы понять больше о том, кто такие эти переводчики, важно сначала выявить, кем они не являются. Переводчики не являются архитекторами данных, инженерами данных. Они даже не обязательно являются профессионалами в области аналитики, и они не обладают глубокими техническими знаниями в области программирования или моделирования.
Вместо этого переводчики играют решающую роль в объединении технических знаний инженеров по обработке данных и специалистов данных с оперативными знаниями руководителей в области маркетинга, поставок, производства, рисков и других направлений. Переводчики могут гарантировать, что глубокие знания, полученные с помощью сложной аналитики, окажут воздействие в масштабе всей организации. По оценкам глобального Института McKinsey, к 2026 году спрос на переводчиков только в США может составить от двух до четырех миллионов человек.

Что переводчик аналитики делает?

В начале аналитической инициативы переводчики опираются на свои знания в данной области(бизнеса), чтобы помочь руководителям компании определить бизнес-проблемы и расставить приоритеты (наметить цели), что представляет собой наибольшую ценность при решении проблем. Это могут быть цели в рамках одного направления деятельности (например, повышение качества продукции на производстве) или межорганизационные инициативы (например, сокращение сроков поставки продукции).
Затем переводчики используют свои знания в области искусственного интеллекта и аналитики, чтобы передать поставленные бизнес-цели специалистам по обработке данных, которые непосредственно будут строить модели и выводить необходимые решения. Наконец, переводчики гарантируют, что полученные решения дадут понимание бизнесу по интерпретации и выполнению и, в конечном счете, передадут преимущества этого понимания бизнес-пользователям, чтобы стимулировать принятие решений.
Учитывая разнообразие потенциальных вариантов использования, переводчики могут быть частью стратегической команды компании, функционального центра или даже бизнес-подразделения, назначенного для выполнения вариантов использования проведенной аналитики.

Какие навыки нужны переводчикам?

Переводчики аналитики обладают широким кругом обязанностей: лидер, коммуникатор, руководитель проекта, отраслевой эксперт, что требует обладание соответствующими навыками:
1. Знание предметной области
Знание сферы функционирования на сегодняшний день является самым важным навыком для любого переводчика. Переводчики должны быть экспертами, как в своей отрасли, так и в отрасли работы своей компании, чтобы эффективно определять ценность искусственного интеллекта и аналитики в бизнес-контексте. Они должны правильно понимать (оценивать) ключевые операционные показатели бизнеса и их влияние на прибыль, убыток, доход, удержание клиентов и так далее. Кроме того, знание общих сценариев использования (например, прогнозное обслуживание, управление цепочкой поставок, управление запасами, персонализированный маркетинг, прогнозирование оттока и т. д.) в их области важно.
2. Общая техническая осведомленность
В дополнение к знаниям в своей области, переводчики должны обладать навыками количественной аналитики и структурированного решения проблем. Они часто официально обучаются STEM-образованию (Science - наука, Technology - техника, Engineering - инженерия и Math - математика) или самоучки в данной области. И хотя они не обязательно должны уметь строить количественные модели, они должны знать, какие типы моделей доступны к использованию (например, отличие глубокое обучения от логистической регрессии) и к каким бизнес-проблемам они могут быть применены. Переводчики также должны уметь интерпретировать результаты модели и выявлять ее потенциальные ошибки, как, например, переобучение.
3. Навыки управления проектами
Владение навыками процессного менеджмента является обязательным. Переводчики должны иметь возможность направить аналитическую инициативу из идеи и приема в разработку к внедрению; представление о жизненном цикле аналитической инициативы и общих подводных камнях всего процесса.
4. Предпринимательский дух
В дополнение к этим «обучаемым» навыкам переводчики должны иметь предпринимательский склад ума. Им нужен энтузиазм, приверженность и деловая смекалка, чтобы преодолеть многие технические, политические и организационные препятствия, которые могут возникнуть (в компании). Это часто менее обучаемое качество или, по крайней мере, менее явное (в человеке). Наличие предпринимательских качеств может частично зависеть от культуры организации.

Где организации могут найти для себя переводчиков аналитики?

Учитывая острую потребность в переводчиках, наем со стороны может показаться самым быстрым решением. Однако новым сотрудникам не хватает самого главного качества успешного переводчика: глубокого знания компании. В результате, обучение существующих сотрудников часто оказывается лучшим вариантом для заполнения данной должности в компании.
Конечно, этот способ имеет свои проблемы, учитывая, что в настоящее время нет официальных сертификатов или степеней для переводчиков. В ответ многие компании создали свои собственные академии переводчиков. Например, одна глобальная сталелитейная компания готовит 300 менеджеров по одногодичной программе обучения. В McKinsey также создали академию, обучив 1000 переводчиков в прошлом году (речь идет о 2017 г.).
Учебные программы академии часто варьируются от изучения искусства возможностей до изучения конкретных техник искусственного интеллекта и методов. Форматы включают как курсы, так и погружение в практику. Некоторые организации обучают переводчиков через стажировки в многофункциональных, гибких командах по реальным проектам трансформации искусственного интеллекта и аналитики. Эти компании часто сочетают программы ученичества с академией, заранее разрабатывая учебные поездки, как правило, в течение года, для каждого человека.
Кто в настоящее время отвечает в Вашей организации за подключение искусственного интеллекта и аналитики к бизнес-целям? Во многих организациях специалисты по обработке данных и бизнес-руководители часто пытаются сформулировать свои потребности на языке, на котором другой может работать.
Переводчики привносят уникальный набор навыков, чтобы помочь компаниям увеличить отдачу от инвестиций для своих аналитических инициатив. Они играют важную роль в определении из множества реальных возможностей тех, которые являются «правильными» для следования, и они могут обеспечить такой процесс, чтобы все участники (от профессионалов по работе с данными до руководителей бизнеса) работали в гармонии, чтобы реализовать обещание, которое эти технологии предлагают.


Об авторах:
Николаус Хенке - старший партнер в лондонском офисе McKinsey; Джордан Левин ведет обучение и развитие в аналитической практике McKinsey и базируется в Вашингтоне, округ Колумбия, в офисе; и Пол Макинерни - старший партнер в офисе в Токио.


Комментариев нет:

Отправить комментарий