কীভাবে ডেটা সায়েন্স টিম তৈরি করবেন - স্টিলকেসে জর্জি লোজনোর সাথে সাক্ষাত্কার

মাস্টার্স অফ ডেটা পডকাস্টের এই পর্বে আমি স্টিলকেসে ডেটা সায়েন্স দলের নেতা জর্জি লোজনোর সাথে কথা বলি। আমরা বাস্তব বিশ্বে ডেটা প্রয়োগের বিষয়ে আলোচনা করি এবং কীভাবে ডেটা বিজ্ঞান এটি সরবরাহ করে এমন ব্যবসায়ের প্রয়োজনীয়তার সাথে খাপ খাইয়ে নিচ্ছে। স্টিলকেস একশ বছরের পুরানো সংস্থা, যা বিশ্বের বৃহত্তম অফিসের আসবাব প্রস্তুতকারী এবং ডেটা সায়েন্সকে ব্যবহার করে ব্যবসায়ের একটি দুর্দান্ত উদাহরণ।

জর্জি প্রথমে তার ব্যাকগ্রাউন্ড এবং যেখানে তিনি শুরু করেছিলেন তা ভাগ করে নেয়। তিনি অর্থনীতিতে স্নাতক ডিগ্রি অর্জন করেছিলেন এবং ব্যবসায়িক পরামর্শে তাঁর কর্মজীবন শুরু করেছিলেন, তবে সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন যে তিনি আরও পরিমাণগত ভূমিকা চান। ২০১১ সালে, তিনি স্টিলকেসে প্রাইসিং অ্যানালিস্ট হন। জর্জি লোজনো তার পরে ডেটা সায়েন্সে এবং আকর্ষণীয় সুযোগগুলিতে তাকে আকর্ষণ করে এমনটি ভাগ করে দেয়। স্টিলকেসে এই প্রথম আনুষ্ঠানিক ভূমিকার ক্ষেত্রে, তিনি স্টিলকেসে ডেটা সায়েন্সের কিছু প্রাথমিক কী সাফল্যের অংশ ছিলেন। তাঁর একটি আকর্ষক নেতা ছিল এবং তারা একসাথে পরিসংখ্যান এবং মডেলিংয়ে গভীরভাবে উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন। ২০১৩ সালে, তিনি অ্যাকুয়ারিয়াল সায়েন্সে স্নাতকোত্তর দিয়ে পড়াশোনা চালিয়ে যান তবে স্টিলকেসে ফিরে আসতে এবং ডেটা সায়েন্সের অনুশাসনে আকৃষ্ট হন।

আমি ফার্নিচার শিল্পের জন্য আমার উত্সাহ এবং নস্টালজিয়াকে ভাগ করি (আমার দাদা উত্তর ক্যারোলিংয়ে কয়েক দশক ধরে শিল্পের শিল্পে কাজ করেছিলেন) এবং জর্জি আলোচনা করে যে কীভাবে আসবাবপত্র উত্পাদন জগতের পরিবর্তন হয়েছে এবং এটি কীভাবে আজ বড় ফার্নিচার প্রস্তুতকারকের পক্ষে কাজ করার মতো। স্টিলকেস বিশ্বজুড়ে 1,300 কর্মচারী নিয়ে মিশিগানে অবস্থিত। তিনি শেয়ার করেন যে স্টিলকেস একটি আশ্চর্যজনক নিয়োগকর্তা এবং তাঁর কাছে দ্বিতীয় পরিবার। জর্জের পক্ষে স্টিলকেস সম্পর্কে যা সর্বাধিক উল্লেখযোগ্য তা হ'ল এটি একটি বৃহত উত্পাদনকারী নয়, তবে এটি এমন একটি ব্যবসা যা যেখানে কাজ আছে সেখানে দুর্দান্ত অভিজ্ঞতা তৈরি করে মানুষের প্রতিশ্রুতিটি আনলক করে। এর অর্থ হ'ল এগুলি কেবল অফিসের আসবাবের সরবরাহকারী নয়, গবেষণা চালিত উদ্ভাবক।

হোর্হে কেন তথ্য বিজ্ঞান এবং বিশ্লেষণে এর ক্রমাগত বিনিয়োগ সম্পর্কে যত্নশীল তা নিয়ে কথা বলে চালিয়ে যান। প্রথমত, তিনি বলেছেন যে ডিজিটাল যুগ এবং প্রযুক্তি গ্রহণ করা আজকের ব্যবসায়ের একটি প্রয়োজনীয়তা। এটি আজকের আধুনিক, উচ্চ-প্রতিযোগিতামূলক যুগে বেঁচে থাকার বিষয়। সুতরাং, স্টিলকেসেস ডেটা সায়েন্সে বিনিয়োগের প্রধান ক্ষেত্রগুলি হ'ল প্রথম প্রক্রিয়া উন্নতি এবং অভ্যন্তরীণ ডেটা সিদ্ধান্ত গ্রহণের পাশাপাশি পণ্য উদ্ভাবন এবং গ্রাহকের আরও ভাল অভিজ্ঞতা। বিশেষত, জর্জ কর্মক্ষেত্র বিশ্লেষণের গুরুত্ব ব্যাখ্যা করে। বিশ্লেষণের এই ক্ষেত্রটি কীভাবে স্থান ব্যবহার করা হচ্ছে এবং গ্রাহকদের কর্মক্ষেত্রের পারফরম্যান্সের উন্নতির উপর ভিত্তি করে কোনও কর্মক্ষেত্রকে অনুকূলিত করতে সহায়তা করে তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। স্টিলকেসেস এই ডেটা সংগ্রহ এবং ডেটা তাদের গ্রাহকদের কার্যক্ষম অন্তর্দৃষ্টিতে রূপান্তর করতে কাজ করছে। হোর্হে উভয় ধরণের ভোক্তার জন্য রূপান্তরকৃত অভিজ্ঞতা সরবরাহ করার জন্য আসবাবপত্র এবং "চয়নকারী" যা আসবাবপত্র কিনে ব্যবহার করে "ব্যবহারকারী" এর উপর ভিত্তি করে ডেটা ক্যাপচার করতে চায়। স্টিলকেসের শিল্পের পৌঁছনো এবং অভিজ্ঞতা অর্জনের সাথে, জর্জ মনে করেন যে সংস্থার ডেটা সায়েন্স টিম এই ক্ষেত্রে নেতা হতে পারে।

জর্জি ক্লায়েন্ট ওয়ার্কস্পেসগুলিতে ডেটা সংগ্রহের লজিস্টিক এবং বিশদ সম্পর্কে সন্ধান করে চালিয়ে যায়। একটি জোরালো উদাহরণ একটি স্থানের আকাঙ্ক্ষিততা পরিমাপ করার জন্য কোনও স্থান দখল করা হয়েছে কিনা তা পরিমাপ করা। সেখান থেকে তিনি কোনও স্থান দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা হয়েছে এবং ক্লায়েন্ট যদি সঠিক কাজের মোড অর্জন করছে কিনা তা অনুমান করতে পারে। অফিসের ক্রিয়াকলাপগুলি এবং কাজের মোডগুলি ম্যাপিং হ'ল ডেটা সায়েন্সের একটি ক্ষেত্র যা জর্জেকে সত্যই উত্তেজিত করে।

কোনও পুরানো সংস্থায় ডিজিটাল রূপান্তর কী দেখায় তা নেক্সট জর্জ বর্ণনা করে। তিনি বলেছেন যে স্টিলকেসেস ডেটা সায়েন্সকে কাজে লাগানো একটি যাত্রা হয়েছে। যেহেতু এটি কোনও ডিজিটালি দেশীয় সংস্থা নয়, তাই স্টিলকেসেসের জন্য কোনও প্রক্রিয়া নির্ধারণ করা একটি চ্যালেঞ্জ ছিল। জর্জি তথ্য বিজ্ঞানীদের জন্য কয়েকটি সেরা অনুশীলন ভাগ করে। প্রথমে নিশ্চিত হয়ে নিন যে আপনি আপনার গ্রাহকদের জানেন এবং তাদের প্রক্রিয়াটি উন্নত করার জন্য তাদের কী প্রয়োজন তা জানেন। জর্জে আপনি কীভাবে বিষয় বিশেষজ্ঞদের সাথে অংশীদারি করতে পারেন তা জোরালো ধারণা নিয়ে আসে যা একটি তথ্য বিজ্ঞান দল নিজেরাই করতে পারে না। দ্বিতীয়ত, কোনও সংস্থা যদি ডেটা সায়েন্সে নতুন হয় তবে জটিল সমস্যা সমাধান এবং উন্নত পদ্ধতির দিকে ডান দিকে না গিয়ে সাদামাটা, সৃজনশীল, অর্জনযোগ্য প্রকল্প দিয়ে শুরু করা ভাল। তৃতীয়ত, তিনি কোনও সমস্যার সমাধান জোর করে এবং তার ভুলগুলি থেকে শেখার উদাহরণ ভাগ করেন। কোনও সমস্যার সন্ধানের জন্য একটি সমাধান তৈরি করা টিমের সময় নষ্ট করতে পারে এবং সংস্থায় ডেটা সায়েন্সের প্রভাব হ্রাস করতে পারে।

অবশেষে, যখন কোনও ব্যবসায়ের মূল কাজ স্টিলকেসের মতো ডেটা সায়েন্স না হয়, জর্জি বলেছে যে সর্বদা একটি গল্প ভাগ করে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ যাতে অ-বিশেষজ্ঞরা বুঝতে পারেন যে তার ডেটা বিজ্ঞানের দলটি টেবিলে কী নিয়ে আসে। কোনও প্রতিষ্ঠানের মধ্যে সফলতার সাথে গতি তৈরি করতে সক্ষম হতে, তিনি বলেছেন যে আপনি কীভাবে যোগাযোগ করবেন সে সম্পর্কে আপনাকে সাবধানে চিন্তা করতে হবে think নিছক এটি সম্পর্কে কথা বলার পরিবর্তে, আপনি আরও ভাল সংযোগ এবং বোঝার জন্য সংস্থার একটি প্রোটোটাইপ দিয়ে এটি প্রদর্শন করতে পারেন। জর্জি এবং আমি একমত যে কোনও সংস্থাকে ফলাফল এবং সাফল্যের পথ দেখানো কেবলমাত্র সংখ্যা এবং গাণিতিক সমীকরণ নিয়ে আলোচনা করার চেয়ে আরও ভাল সংযোগ তৈরি করে।

এখন যেহেতু জর্জি এবং তার ডেটা সায়েন্স টিমের সাফল্যের গল্প আছে এবং দৃ strong় সংযোগ তৈরি করেছে, অন্যান্য স্টিলকেস কর্মীরা তার কাছে সমাধান এবং ধারণার জন্য আসতে শুরু করেছে are লোকেরা ডেটা সায়েন্সের প্রতিশ্রুতি সম্পর্কে কেবল বেশি সচেতন নয়, তারা কীভাবে ডেটা সায়েন্স দলটি ব্যবসায় এবং আইটি দলগুলির সাথে অংশীদারিত্ব করেছে তার প্রকৃত উদাহরণগুলি দেখতে পায়।

মোড়ানো, জর্জি স্টিলকেসে পরবর্তী কী রয়েছে তা নিয়ে আলোচনা করে কারণ ব্যবসায় ডেটা বিজ্ঞান সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান সচেতন হচ্ছে। সিনিয়র এক্সিকিউটিভরা তাঁর দলকে আরও বাড়ানোর জন্য চাপ দিচ্ছেন। এখনই মূল ফোকাসটি শেষ ব্যবহারকারীদের এবং কীভাবে তারা পণ্যটি ব্যবহার করে সে সম্পর্কে ডেটা সংগ্রহ করছে। অতিরিক্তভাবে, ব্যবসায়ের আরও বেশি মূল্য দেওয়ার জন্য এখন আরও জটিল মডেল এবং পরিশীলিত পদ্ধতি প্রয়োগের সুযোগ রয়েছে। হোর্সের মনে সন্দেহ নেই যে তার দল স্টিলকেস বাড়ার সাথে সাথে আরও উন্নতির পরিবর্তনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা নেবে।

আউটবাউন্ড লিঙ্কসমূহ এবং সংস্থানসমূহ উল্লেখ করা হয়েছে

  • এই পর্বটি দেখুন - https://www.sumologic.com/podcast/how-to-build-a-data-science-team-jorge-lozano/
  • মাস্টার্স অফ ডেটা সম্পর্কিত আরও তথ্যের জন্য: http://mastersofdata.com এ যান
  • এই বিষয়টিতে জর্জি লোজনোর ব্লগটি দেখুন! https://www.steelcase.com/research/articles/topics/technology/data-science-lessons-learned/
  • লিঙ্কডইনে জর্জি লোজনোর সাথে যোগাযোগ করুন: https://www.linkedin.com/in/jorge-lozano-flores-72141414
  • স্টিলকেস সম্পর্কে আরও জানুন: https://www.steelcase.com/

takeaways

● একশ বছরের পুরনো ফার্নিচার প্রস্তুতকারক স্টিলকেস, সংস্থাটি বৃদ্ধি এবং পরিবর্তনের জন্য ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করছে।

Steel স্টিলকেস-এর ডেটা সায়েন্টিস্ট, জর্জি ব্যবসায়ের পরামর্শে তাঁর কেরিয়ার শুরু করেছিলেন, তবে একটি পরিমাণগত অবস্থানের দিকে এগিয়ে গিয়েছিলেন এবং ডেটা সায়েন্স ওয়ার্ল্ডের কিছু প্রাথমিক অগ্রগতির অংশ ছিলেন।

● স্টিলকেসেসের লক্ষ্য কেবল নির্মাতা নয়, গবেষণা ভিত্তিক উদ্ভাবক।

স্টিলকেসেসের ডেটা সায়েন্সের ক্ষেত্রগুলি হ'ল প্রক্রিয়া উন্নতি এবং অভ্যন্তরীণ ডেটা সিদ্ধান্ত গ্রহণের পাশাপাশি পণ্য উদ্ভাবন এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা experiences

Orge জর্জের লক্ষ্য গ্রাহকদের কর্মক্ষেত্রের পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে একটি কর্মস্থলকে অনুকূলকরণে সহায়তা করছে।

Data ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে জর্জ সিদ্ধান্ত নিতে পারে কোনও স্থান দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা হয়েছে এবং সঠিক কাজের মোড অর্জন করছে কিনা।

Your আপনার গ্রাহককে জানা এবং তাদের প্রক্রিয়াটি উন্নত করার জন্য তাদের কী প্রয়োজন তা জানা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সমাধানটি কিছু সহজ হতে পারে।

Data একটি ডেটা সায়েন্সের টিমের উচিত যোগাযোগটি সাবধানতার সাথে বেছে নেওয়া উচিত, এবং কেবল সংস্থাকে আরও ভাল সংযোগ এবং বোঝার জন্য প্রদর্শন ও প্রোটোটাইপ বলুন না।

There যখন কোনও ডেটা সায়েন্স দলের সাথে শক্তিশালী সংযোগ এবং অংশীদারিত্ব থাকে, তখন দলটি সংস্থার সমাধান এবং আইডিয়া নিয়ে বিশ্বাসী।

Steel স্টিলকেসেস বৃদ্ধি এবং পরিবর্তনের সাথে সাথে ডেটা সায়েন্সের দল গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা নেবে।