newsmode
search
Меню
arrow_back Назад

Mailbag: How to Define a Data Team's Vision and Roadmap

auto_awesomeКраткое саммари

Статья представляет собой ответ Eugene Yan на письмо читателя, который переходит на роль тимлида в команде данных и хочет выстроить видение и дорожную карту для своей команды. Eugene рекомендует две книги — The First 90 Days и An Elegant Puzzle — и предлагает практический подход: провести встречи с ключевыми стейкхолдерами, выяснить их боли и KPI, оценить задачи через анализ затрат и выгод, выбрать топ-3 проблемы и написать по каждой one-pager в формате «Зачем, Что, Как». Также он советует делегировать часть работы команде и адаптировать процесс под темп организации.

Mailbag: How to Define a Data Team's Vision and Roadmap

Рубрика «Вопросы читателей»: как сформировать видение и дорожную карту для команды данных

[ leadership datascience 📬 ] · 3 min read

[ leadership datascience 📬 ] · 3 мин. чтения

E writes:

E пишет:

Hi Eugene,

I really liked this post btw. I am heading into a team lead role and I would love to buck the trend in setting a proper roadmap and vision. Now the problem is that my manager doesn’t have this and I have done it for my own area but it’s a little challenging thinking about a small team.

Do you have any resources/books/articles/people that could help me in this journey in being a data leader? I would really appreciate your help here.

Thanks,
E

Привет, Eugene, мне очень понравился этот пост. Я перехожу на роль тимлида и очень хочу переломить тенденцию — выстроить нормальную дорожную карту и видение. Проблема в том, что у моего руководителя этого нет, и хотя для своей области я это делал, думать о целой небольшой команде — совсем другая задача. Может, подскажешь ресурсы / книги / статьи / людей, которые помогут мне на этом пути к роли дата-лидера? Буду очень признателен за помощь. Спасибо, E

Hey E,

Привет, E,

Congrats on the increase in scope! And I think it’s great that you’re taking the initiative to plan for your team’s roadmap and instead of accepting the status quo.

Поздравляю с расширением зоны ответственности! И мне очень нравится, что ты берёшь инициативу в свои руки и планируешь дорожную карту команды, а не принимаешь всё как есть.

I can’t think of any specific books that relate directly to being a data science leader or setting roadmaps, but here are a few books that might be useful in your situation.

Конкретных книг именно про лидерство в data science или составление дорожных карт я сходу не назову, но вот пара книг, которые могут быть полезны в твоей ситуации.

  • The First 90 Days: Useful guidelines on how to changing roles or getting promoted into a new role.
  • An Elegant Puzzle: Discussions on engineering management, which I think is relevant to data too.
  • The First 90 Days: полезные рекомендации по смене роли или повышению. An Elegant Puzzle: рассуждения об инженерном менеджменте, которые, на мой взгляд, применимы и к данным.

    Specific to setting roadmaps, here’s how you could try doing it:

    Что касается составления дорожной карты — вот как можно подойти к этому:

  • Schedule some time with key stakeholders of your new team. (These are the people that your team would serve.)
  • Ask them: What keeps you up at night? What are your key KPIs? What can my team do to help you meet those KPIs or improve your productivity?
  • Then, evaluate those key problems via cost-benefit analysis. Also, are there multiple problems that are downstream symptoms of a root cause, and is fixing this root problem an 80/20 effort? Finally, are any solutions also applicable and usable across the org and act as a multiplier? More on evaluating problems here.
  • Identify the top 3 problems (or as many as your team can handle), and write one-pagers for them via the Why, What, How approach. Share them with stakeholders to get their feedback and buy-in, and then you can add it to your roadmap.
  • Назначь встречи с ключевыми стейкхолдерами новой команды. (Это люди, для которых ваша команда работает.) Спроси их: Что не даёт вам спать по ночам? Каковы ваши ключевые KPI? Что моя команда может сделать, чтобы помочь вам достичь этих KPI или повысить вашу продуктивность? Затем оцени эти ключевые проблемы через анализ затрат и выгод. Кроме того, нет ли нескольких проблем, которые являются следствиями одной корневой причины, и можно ли устранить эту корневую причину по принципу 80/20? Наконец, применимы ли какие-то решения ко всей организации и могут ли они стать мультипликатором? Подробнее об оценке проблем — здесь. Определи топ-3 проблемы (или столько, сколько твоя команда способна взять в работу), и напиши по каждой one-pager по методу «Зачем, Что, Как». Поделись ими со стейкхолдерами, чтобы получить обратную связь и поддержку, а затем добавь их в дорожную карту.

    Note: You don’t have to be the only person working on the above! Delegate some to your team and mentor them to help them grow. Also, If the above seems like a lot, yes it is. Nonetheless, I think it’s an effective use of time. Measure twice, cut once. Also see Amazon’s Working Backwards. That said, tweak the process to meet the timelines of your org, be it a startup or mature company.

    Примечание: тебе не обязательно делать всё вышеперечисленное в одиночку! Делегируй часть задач команде и менторь людей, помогая им расти. И если всё это кажется масштабным — да, так и есть. Тем не менее я считаю это эффективным вложением времени. Семь раз отмерь, один раз отрежь. Также посмотри подход Amazon Working Backwards. При этом адаптируй процесс под темпы своей организации — будь то стартап или зрелая компания.

    All the best,
    Eugene

    Удачи тебе, Eugene


    Have a question for me? Happy to answer concise questions via email on topics I know about. More details in How I Can Help.

    Есть вопрос ко мне? Буду рад ответить на короткие вопросы по email по темам, в которых разбираюсь. Подробнее в разделе Чем я могу помочь.


    Join 11,800+ readers getting updates on machine learning, RecSys, LLMs, and engineering.

    Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, которые получают обновления о машинном обучении, рекомендательных системах, LLM и инженерии.