Mailbag: How to Define a Data Team's Vision and Roadmap
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.
Рубрика «Вопросы читателей»: как сформировать видение и дорожную карту для команды данных
[ leadership datascience 📬 ] · 3 мин. чтения
E пишет:
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
Привет, E,
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.
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: полезные рекомендации по смене роли или повышению. An Elegant Puzzle: рассуждения об инженерном менеджменте, которые, на мой взгляд, применимы и к данным.
Что касается составления дорожной карты — вот как можно подойти к этому:
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.
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.
Удачи тебе, Eugene
Есть вопрос ко мне? Буду рад ответить на короткие вопросы по email по темам, в которых разбираюсь. Подробнее в разделе Чем я могу помочь.
Присоединяйтесь к 11 800+ читателям, которые получают обновления о машинном обучении, рекомендательных системах, LLM и инженерии.