Công Cụ Quan Trọng Nhất Dành Cho Kỹ Sư Dữ Liệu

Các nhà công nghệ giỏi nhất giải quyết các vấn đề sai lầm sẽ phải thất vọng và thất bại. Tuy nhiên, chúng ta thường thấy các nhà phát triển Python và chuyên gia SQL tuyệt vời tạo ra công nghệ tuyệt vời mang lại ít giá trị cho doanh nghiệp. Trong một số trường hợp, nó là tồi tệ hơn nhiều. Thay vì giá trị gây tranh cãi, các giải pháp làm cạn kiệt tài nguyên và làm rối tung quy trình kinh doanh. Là kỹ sư dữ liệu, chúng tôi có trách nhiệm hiểu đầy đủ các quy trình kinh doanh mà các giải pháp của chúng tôi hỗ trợ.

Là kỹ sư dữ liệu cấp cao, chúng tôi nên hiểu rõ về doanh nghiệp, chúng tôi đề xuất các cải tiến và hiệu quả đối với cách thức thực hiện công việc. Một tuyên bố táo bạo, nhưng tôi sẽ chết thoải mái trên thanh kiếm này và chiến đấu với bất cứ ai không đồng ý. Tất nhiên, theo nghĩa bóng, vì tôi không có kiếm và tôi giống một người tình hơn là một chiến binh. Vấn đề là chúng ta cần hiểu doanh nghiệp và có một công cụ thiết yếu giúp chúng ta đạt được điều đó.

Trước khi chúng ta hiểu điều đó, hãy đọc câu trích dẫn tuyệt vời này của Julien Kervizic để xác định vấn đề một cách ngắn gọn:

“Việc định hình dữ liệu bằng cách phát triển sự hiểu biết về dữ liệu cơ bản và quy trình kinh doanh đi cùng với nó dường như không còn quan trọng bằng khả năng di chuyển dữ liệu trong những ngày này.”

Điều anh ấy muốn nói ở đây là chúng ta quá bận rộn với việc di chuyển dữ liệu từ đó đến đây và tất cả những công cụ tuyệt vời mà chúng ta có thể làm việc đó, chúng ta đã quên mất lý do tại sao chúng ta lại làm tất cả điều đó ngay từ đầu. Các kỹ sư dữ liệu thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn và tạo ra các gói tiêu hao cho phép sử dụng hiệu quả cho con người và máy móc. Mọi thứ ở giữa là một hộp đen đối với người tiêu dùng của chúng tôi. Tại sao chúng ta dành phần lớn thời gian và sức lực cho hộp đen thay vì các gói hàng tiêu dùng?

Quan điểm hoài nghi sẽ nói rằng đó là vì hộp đen là phần thú vị. Mặc dù điều đó có thể ảnh hưởng đến phương trình, nhưng tôi tin rằng nhiều người trong chúng ta không hiểu đủ rõ về các quy trình kinh doanh để dành thời gian cải thiện các gói hàng tiêu dùng một cách hiệu quả. Hãy để tôi được rõ ràng. Công việc và trách nhiệm của bạn là hiểu rõ hơn về doanh nghiệp. Nó không dễ. Trong một thế giới hoàn hảo, chúng ta sẽ có tài liệu tuyệt vời để dựa vào, nhưng bạn biết đấy. Đây là nơi chúng tôi có được công cụ quan trọng nhất trong hộp công cụ kỹ thuật dữ liệu của mình.

Công cụ thiết yếu này là gì?

Câu hỏi. Nó đây rồi. câu hỏi. Rất nhiều trong số họ. Tất cả các CÂU HỎI! Đó là đủ nhấn mạnh cho bạn? Bạn có muốn đi từ tốt đến vĩ đại? Đặt câu hỏi và hiểu đầy đủ các quy trình kinh doanh mà bạn hỗ trợ. Tôi không thể nhấn mạnh đủ mức độ khó chịu khi nói chuyện với một kỹ sư dữ liệu chỉ quan tâm đến công nghệ và tôi là một kỹ sư dữ liệu. Hãy tưởng tượng bạn là một nhà phân tích tài chính, trưởng nhóm nhân sự hoặc một người nào đó trong bộ phận bán hàng. Họ cần các gói dữ liệu tiêu hao nhưng có thể không hiểu thuật ngữ kỹ thuật. Họ có thể có rất ít hiểu biết về công nghệ ngoài những công cụ cụ thể mà họ sử dụng.

Vì vậy, chỉ đặt câu hỏi thôi thì chưa đủ. Thay vào đó, chúng ta cần đặt những câu hỏi phù hợp bằng ngôn ngữ mà doanh nghiệp hiểu được. Quên các bảng, nguồn dữ liệu và khóa chính. Những điều này đến sau và thường được xác định bởi nhiều câu hỏi hơn cho nhiều người hơn. Thay vào đó, hãy hỏi về những gì mọi người làm trong công việc hàng ngày của họ. Hỏi mục tiêu kinh doanh là gì. Làm thế nào công việc chảy qua các hệ thống khác nhau. Hỏi cho đến khi bạn hoàn toàn hiểu các quy trình kinh doanh mà công ty sử dụng. Sau đó tài liệu hóa nó.

Viết tài liệu kinh doanh. Chắc chắn, đó là công việc của họ để làm điều đó, nhưng bạn là người cần nó. Tạo sơ đồ bao gồm mọi công cụ mà doanh nghiệp sử dụng. Bao gồm nơi mọi người tương tác với các quy trình. Sau đó xem xét nó với doanh nghiệp và đặt thêm câu hỏi. Bạn có thể sẽ thấy rằng không một người nào hiểu hết mọi thứ, vì vậy bạn sẽ nói chuyện với nhiều người và cuối cùng là thống nhất các quy trình kinh doanh. Tài liệu bạn viết sẽ trở thành hiện vật có giá trị cho doanh nghiệp. Rầm! Bạn vừa trở nên vô giá đối với công ty. Tôi dám nói, bạn vừa trở thành một kỹ sư dữ liệu cao cấp?

Kết thúc

Là kỹ sư dữ liệu, chúng tôi có trách nhiệm hiểu các quy trình kinh doanh mà các giải pháp của chúng tôi hỗ trợ. Nếu không hiểu đầy đủ các quá trình này, chúng ta sẽ thất vọng và thất bại. Thế giới không hoàn hảo mà chúng ta đang sống thường được ghi chép sơ sài và chúng tôi, các kỹ sư dữ liệu là những người cần tìm ra tất cả. Bằng cách hỏi thật nhiều câu hỏi, chúng tôi hiểu rõ hơn về quy trình kinh doanh mà các giải pháp của chúng tôi hỗ trợ và điều này cho phép chúng tôi liên tục cải thiện tác động của công việc. Vì vậy, nhận được nó. Đặt câu hỏi về mọi thứ!

Để xem những câu hỏi này dẫn đến tài liệu kinh doanh như thế nào, hãy đọc về cuộc phiêu lưu của Sue tại Krispy Krabcakes. Cô ấy đã có rất nhiều niềm vui và cung cấp kiến ​​thức cơ bản tuyệt vời về kiến ​​trúc và phân tích kinh doanh.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề:

1. 11 Câu Hỏi Về Data Engineers: Nghề Này Là Gì Và Nó Sẽ Đi Về Đâu?
2. Tại Sao Bạn Nên Cân Nhắc Trở Thành Một Kỹ Sư Dữ Liệu Thay Vì Một Nhà Khoa Học Dữ Liệu?
3. Lộ Trình Nghiên Cứu Khoa Học Dữ Liệu Hoàn Chỉnh