예측 분석 팀 구축 방법 - 예측 분석 팀을 구성하기위한 더미

예측 분석 팀을 구성하려면 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 정보 기술자를 모집해야합니다. 특정 분야의 전문성과 관계없이 팀 구성원은 호기심, 참여도, 동기 부여가 있어야하며 프로젝트 및 비즈니스를 성공으로 이끄는 데 필요한만큼 깊이 파고 들어야합니다.

비즈니스 전문 지식 얻기

비즈니스 분석가는 도메인 전문가로서의 역할을 수행합니다. 문제 해결을위한 비즈니스 기반 관점을 제공하고 모든 비즈니스 관련 질문에 대해 귀중한 통찰력을 제공합니다. 경험과 영역 지식을 통해 접근 방식이 무엇인지, 그렇지 않은지, 어디서부터 시작해야할지, 무엇을보아야하는지 등을 직관적으로 파악할 수 있습니다.

모델은 대답에 사용하는 질문과 관련성이 있습니다. 특정 비즈니스에 대한 확실한 지식은 올바른 방향으로 시작할 수 있습니다. 전문가의 관점을 이용하여 다음을 결정하십시오.

• 올바른 질문은 무엇입니까? (예측 분석이 향상되기를 원하는 사업 분야는 무엇입니까?)
• 분석에 포함 할 올바른 데이터는 무엇입니까? (비즈니스 프로세스의 효율성에 중점을 두어야할까요? 고객의 인구 통계, 어떤 데이터가 가장 중요한 것으로 나타 났습니까?)
• 비즈니스 이해 관계자는 누구이며 자신이 얻은 통찰력으로부터 어떻게 이익을 얻을 수 있습니까? 예측 분석 프로젝트?

비즈니스 라인을 이해하는 분석 팀원을 고용하면 예측 분석 솔루션 구축을 원하는 비즈니스 결과에 집중할 수 있습니다.

IT 및 수학 전문성 발달

데이터 과학자는 성공적인 것으로 입증 된 잘 정립 된 방법론을 따르면서 비즈니스 및 데이터의 세계를 기술 및 알고리즘에 연결하는 중요한 역할을 수행 할 수 있습니다. 그들은 실제 모델을 개발하는 데있어 큰 의견을 가지고 있으며 그들의 견해는 전체 프로젝트의 결과에 영향을 미칩니다.

이 역할에는 회귀 / 비 회귀 분석 및 클러스터 분석에 대한 지식과 같은 통계 전문 지식이 필요합니다. (회귀 분석 은 변수 간의 관계를 조사하는 통계적 방법입니다.) 역할은 비즈니스 문제에 대한 올바른 기술 솔루션을 올바르게 선택할 수있는 능력과 결과의 비즈니스 가치를 명확하게 표현할 수있는 능력을 요구합니다. 이해 관계자.

데이터 과학자는 기계 학습, 데이터 마이닝 및 자연 언어 처리와 같은 고급 알고리즘 및 기술에 대한 지식을 보유해야합니다.

그런 다음 IT 전문가가 필요한 IT 시스템의 구현, 모니터링, 유지 관리 및 관리에 전문 기술을 적용해야합니다. 그들의 임무는 IT 인프라와 모든 IT 전략 자산이 안정적이고 안전하며 비즈니스 임무를 수행 할 수 있는지 확인하는 것입니다. 예를 들어 컴퓨터 네트워크와 데이터베이스가 원활하게 함께 작동하는지 확인하는 것입니다. 데이터 과학자가 적절한 기술을 선택하면 (IT 전문가와 함께) 시스템 아키텍처의 전반적인 설계를 감독하고 다양한 환경 및 다양한 데이터 볼륨에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다.

비즈니스 전문가, 수학 및 통계 모델 작성자, 컴퓨터 과학자와 같은 일반적인 용의자 외에도 물리, 심리학, 철학 또는 인문학과 같은 다른 분야의 전문가와 팀을 구성하여 신선한 아이디어를 창출 할 수 있습니다 새로운 관점.