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Deje de cometer estos errores al resolver problemas con científicos de datos

Los bucles son intelectualmente estimulantes, pero no tienen cabida en las sesiones de resolución de problemas. Aquí se explica cómo resolver problemas de equipo con un científico de datos.

Deje de cometer estos errores al resolver problemas con cientificos

Si alguna vez reunió a su equipo de ciencia de datos para resolver un problema, solo para no encontrar nada después de tres horas de deliberación, no está solo. Los científicos de datos son conocidos por pasar mucho tiempo en discusiones circulares. Puedo decir esto porque: 1) soy uno de ellos, 2) he trabajado con ellos todo el tiempo y 3) he sido culpable de participar en más de una discusión que resultó infructuosa.

No culpe a los científicos de datos: así es como funcionan. Es responsabilidad de la gerencia asegurarse de que se dedique tiempo a las discusiones grupales. Entonces, si usted es un gerente de análisis encargado de resolver problemas colectivos con sus científicos de datos, permítame mostrarle cómo asegurarse de que no esté perdiendo el tiempo de todos.

¿Cuál es el problema?

Resolver problemas colectivos con científicos de datos requiere una facilitación muy poderosa. Los objetivos de la facilitación son tres: asegurarse de que se cumplan los objetivos de la reunión, asegurarse de que la reunión termine a tiempo y asegurarse de que las personas no se enfrenten entre sí en el proceso.

El mayor error que cometen los gerentes cuando reúnen a un grupo de científicos de datos para resolver un problema es no tomar la facilitación lo suficientemente en serio. Piensan que pueden reunir a todos, exponer el problema y dejar que la discusión siga su curso. Esto probablemente no se aplica a los científicos de datos, por lo que debe dedicar algo de tiempo antes de tiempo para crear una agenda.

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El segundo error más grande que cometen los gerentes es perder el tiempo resolviendo los problemas equivocados. Por lo tanto, el primer gran objetivo de la agenda debe ser llegar a un consenso sobre cuál es realmente el problema. No subestimes el valor de dar este paso. Comencé muchas reuniones con una declaración clara del problema, solo para darme cuenta de que no todos están resolviendo el mismo problema. Esto suele suceder cuando le dices al grupo cuál es el problema sin su consentimiento.

Entonces, incluso si tiene una buena idea del problema, puede hacer una lluvia de ideas al comienzo de la reunión. Pregunte a todos en el grupo cuál creen que es el problema y registre sus respuestas. Siempre verás cambios que necesitan ser coordinados. También ves personas tratando de resolver problemas (que no han sido claramente definidos). Deje esos pensamientos en el estacionamiento y guíelos hacia un problema claramente definido. No puede resolver un problema hasta que todos en el grupo tengan una definición del problema.

¿Cual es la respuesta?

Una vez que tenga un consenso colectivo sobre el problema, es importante guiarlos a través del proceso de resolución de problemas. Esto es más difícil de lo que parece porque a los científicos de datos no les gusta demasiada estructura cuando intentan resolver problemas. Piensan que limita su espacio de solución, lo cual es cierto, sin embargo, también hay un límite de tiempo, que no respetan tanto como tú. Por lo tanto, debe moverlos explícitamente a través de tres pasos: descubrir, analizar y resumir.

La fase de descubrimiento es la fase más natural para resolver un problema espacial: ¿cuáles son algunas posibles soluciones al problema? Al igual que en la sesión anterior sobre la definición del problema, conduzca esto como una lluvia de ideas. Se anima a la apertura – ningún mal consejo. Sin embargo, manténgalos alejados de la resolución excesiva en un área. La idea es una lluvia de ideas y el equipo puede generar tantas soluciones posibles como sea posible en un período de tiempo determinado. Una vez que se acabe el tiempo asignado para la lluvia de ideas, este elemento de la agenda está completo y es hora de continuar.

La fase de análisis es la fase en la que se organizan los resultados de la lluvia de ideas. Tácticamente, esto debería ser fácil para los científicos de datos, pero debe cambiar su enfoque para moverse en esa dirección. Como se mencionó anteriormente, la tendencia natural es permanecer en modo lluvia de ideas, así que deja en claro que ahora estás en un nuevo espacio. Las sesiones de análisis consisten en poner los resultados en grupos lógicos (afinidades) y sondear los grupos para ver qué grupo/solución tiene más sentido. También puede agrupar soluciones en una supersolución si tiene sentido. Cuando comprenda cuál es la posición del grupo en los diferentes grupos de soluciones (o soluciones híbridas), es hora de llegar a un consenso.

La etapa final de la facilitación suele ser rápida y fácil: simplemente da dirección al equipo. Una vez que comprenda dónde está el equipo, puede hacer una declaración como: «Parece que el equipo se está inclinando hacia la solución A; ¿es una declaración justa? ¿Podemos todos estar de acuerdo en que este es el mejor camino?». Debería ser dirigido. También es importante recordarle al grupo que está bien retroceder incluso si no está de acuerdo. Documente todos y cada uno de los desacuerdos formalmente. Este registro no solo validaría a los detractores (haciéndoles más fácil retroceder), sino que también podría ser útil si el camino acordado resultara infructuoso.

resumir

Tan intelectualmente estimulantes como son, las discusiones circulares no tienen cabida en las sesiones de resolución de problemas. Cuando el tiempo es escaso y los problemas surgen, como gerente de análisis, es imperativo guiar con éxito a su equipo de ciencia de datos al otro lado del problema.

Antes de reunir al grupo, prepárese para liderar con fuerza a través de una agenda repleta. De una manera muy metódica, averigua el problema y luego averigua la solución. De lo contrario, no tendrás adónde ir.

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