marzo 2019
Marzo 2019
prezzo 5,00 €
Molte aziende hanno fatto notevoli investimenti per assicurarsi data scientist di alto livello e sfruttare il boom delle analitiche, ma sono deluse dei risultati. Il problema è che questi specialisti sono formati per porre domande brillanti, raccogliere i dati pertinenti e trarne le debite conclusioni, ma non per comunicare ai decisori il significato che queste hanno per il business. Per riuscire in ciò un team di data science ha bisogno di sei tipi di talento: project management, data munging, data analysis, conoscenza del settore, design e storytelling. Quattro sono i passaggi che portano al successo:
1. Definire le competenze, non i componenti del team.
2. Assumere nell’ottica di costituire un portafoglio delle competenze necessarie.
3. Esporre i membri del team alle competenze che non posseggono.
4. Strutturare i progetti intorno ai talenti.
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