Données, optimisées Comment construire de meilleurs produits, flux de travail et équipes

Améliorer produits, flux de travail et équipes grâce aux données optimisées

Le fossé entre les données disponibles et les données utiles s’est avéré très difficile à combler, malgré la prolifération d’entreprises et d’outils dont le seul but est d’aider les praticiens des données à tenir la promesse de leur profession.

Comment en est-on arrivé là? Il y a de nombreux coupables potentiels, des infrastructures obsolètes aux problèmes de communication et aux désalignements des parties prenantes, et de nombreuses façons dont les choses peuvent déraper. Heureusement, il existe également des principes de base qui aident les équipes de données à devenir plus efficaces: des objectifs clairs et mesurables et une simplification par défaut sont des thèmes courants dans les articles de gestion des données que nous publions.

Pour vous aider à aborder en douceur ce sujet parfois épineux, nous avons sélectionné quelques excellentes contributions récentes d’auteurs qui partagent des informations et des conseils basés sur leur propre sagesse acquise à la dure. Certains abordent des problèmes au niveau des contributeurs individuels, tandis que d’autres s’attaquent au défi de rationaliser les opérations de données au sein des organisations. Ce qu’ils ont tous en commun, c’est une approche pondérée et pragmatique pour rendre les équipes et les projets plus fluides. Plongeons-y.

  • L’émergence des services de données basés sur le cloud a été un changement radical pour d’innombrables entreprises. Comme le souligne Barr Moses, toutefois, le passage des infrastructures sur site ne s’accompagne pas toujours du changement mental nécessaire vers de nouveaux flux de travail meilleurs et plus efficaces, mais le changement est à portée de main pour les organisations qui cherchent à trouver “une harmonisation entre les outils modernes, les meilleurs talents et les meilleures pratiques”.
  • Cela peut sembler contre-intuitif au départ, mais Robert Yi présente un argument convaincant en faveur de l’évitement d’une approche trop rigide axée sur les données. Basé sur les leçons qu’il a apprises lors des premiers jours chaotiques de la pandémie de COVID-19, Robert soutient que nous devrions toujours “tenir compte des différentes circonstances de prise de décision” et exploiter les données (ou non) en fonction du contexte spécifique dans lequel nous nous trouvons.
Photo par Amelia Bartlett sur Unsplash
  • La conception d’un projet de données peut être une tâche intimidante: cela implique souvent de naviguer entre des partenaires qui peuvent être moins à l’aise avec les données que vous, des intégrations d’outils encombrantes et des priorités concurrentes. Radmila M. préconise l’adoption d’une approche personnalisée basée sur une feuille de travail de déclaration de problème (PSW) pour garder les choses propres et concentrées.
  • Des marécages de données désordonnés aux piles technologiques trop compliquées et difficiles à gérer, les entreprises trouvent d’innombrables façons de dévaloriser leurs données. Michał Szudejko passe en revue le paysage actuel des défis organisationnels avant de définir des stratégies globales pour les surmonter: “Il n’y a pas de bonne façon unique de le faire, mais commencer le voyage en vaut la peine.”

Des explications réfléchies aux projets annexes fascinants, il y a toujours de nombreux articles exceptionnels à découvrir sur TDS; voici juste un petit échantillon des contributions de nos auteurs:

  • Hennie de Harder a partagé une introduction percutante (et accessible) aux fondements mathématiques de la complexité temporelle et de la NP-dureté.
  • Dans l’ambiance d’un tutoriel technique détaillé et patient? Apprenez à construire un agent conversationnel amélioré avec un microservice de mémoire en suivant les dernières avancées de Cesar Flores.
  • Pour une introduction accessible aux problèmes de classification et aux arbres de décision boostés par gradient CatBoost, ne manquez pas le nouvel article de Caroline Arnold.
  • Que pouvons-nous apprendre de nos données personnelles? L’analyse approfondie de Jeff Braun offre des conseils pour demander vos données aux entreprises qui les accumulent, ainsi que des idées pour générer des informations professionnelles et personnelles.

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Jusqu’à la prochaine Variable,

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