Вершина кучи данных: советы из первых рук о том, как стать директором по данным

Итак, кто хочет сделать карьеру, расширяя возможности данных? В эпоху, когда данные так же ценны, как золото, специалисты по работе с данными востребованы, и карьерный путь теперь ведет вверх до должности директора по данным.

Однако роль CDO сопряжена с множеством неопределенностей, поскольку объяснил Томас Давенпорт и соавторы в Harvard Business Review назвали эту работу «самой нестабильной работой высшего руководства». Как они объясняют: «Срок полномочий короткий, текучесть кадров высокая, и, как в В первые дни своего существования на должности директора по информационным технологиям многие компании, похоже, не знали точно, чего они хотят от своих сотрудников». Средний срок пребывания в должности директора по информационным технологиям составляет два с половиной года, оценивать.

Так не должно быть. Директора по цифровым технологиям могут использовать как технологии, так и деловую смекалка, чтобы не только играть лидирующую роль в построении бизнеса, основанного на данных, но и выполнять весьма достойную работу. Спрос высок; а опрос (PDF) от NewVantage Partners показывает, что 74% корпораций назначили главных специалистов по данным или аналитике, или и то, и другое объединили в одну должность. На момент написания этой статьи существовало более 3000 вакансий на должности руководителей данных или смежных должностей. в LinkedIn.

Также:Кадровые тенденции, которые будут определять 2023 год

Чтобы лучше понять роль и проблемы этой новой профессии, у меня была возможность поговорить с Дэвид Ллойд, технический предприниматель и в настоящее время директор по данным в Керидиан, на недавней конференции компании по расширению прав и возможностей сотрудников. Вот некоторые из его вариантов.

Вопрос: Вы директор по данным. Чем занимается CDO и что мне нужно сделать, чтобы им стать?

Карьерный путь интересный. Что касается меня, то я подошёл к области информатики как разработчик, занимающийся данными. Я имел дело со многими технологиями. Но в то же время я пошел по пути бизнеса и получил степень магистра бизнеса. А затем построил оттуда компании. […]

Когда я смотрю на то, каким должен быть хороший директор по данным, нужно обладать достаточно развитым мозгом, понимать технологию и понимать, как ее применять. Вы также должны иметь возможность взглянуть на это в бизнес-контексте — бизнес-контексте клиента. Вы должны быть действительно вовлечены в работу с клиентом. Вы не можете быть тем ультраинтровертом, который просто хочет сидеть и писать код. Бывают дни, когда это нормально. Но вам нужно действительно быть рядом, общаться с клиентами, чтобы понять бизнес-проблемы, с которыми они сталкиваются, и ценность, которую они пытаются извлечь из своих данных.

Честно говоря, в такой среде, как Ceridian, все по-другому, чем если бы я был директором по данным банка. Мы сосредоточены на общем управлении данными и аналитикой для всей организации. Мы здесь для того, чтобы с точки зрения данных о клиентах гарантировать, что применение искусственного интеллекта — или, как я предпочитаю называть это расширенным интеллектом. Он поддерживает другие области продуктов, задавая правильные вопросы. вопросы.

Я также смотрю, как используются наши расширенные отчеты и как они связаны с визуализацией данных, независимо от того, смотрите ли вы на инструменты прогнозной аналитики или на прогнозы и действия. Итак, наука о данных, инженер, управление продуктами и данные, связанные с данными клиентов, — это то, что находится в моем мире.

Вопрос: Чем директор по данным отличается от директора по цифровым технологиям?

Ллойд: Директор по цифровым технологиям очень сосредоточен на всей цифровой трансформации. Их мандат меньше связан с данными, их применением, разведкой или вещами такого рода. Они ищут, как перевести организацию с определенного уровня зрелости с помощью цифрового использования технологий на другой уровень. Директор по данным очень сосредоточен как на внутренних, так и на внешних данных, изучая корпоративные данные, возможно, с набором данных клиентов, а также то, что они проектируют и создают.

У нас наш ИТ-директор отвечает за просмотр внутренних данных, и у него есть собственная команда, которая этим занимается, а моя команда занимается тем, как мы обеспечиваем доступ к данным наших клиентов.

Вопрос: То, как данные используются и защищаются (или не защищаются) в наши дни является важным вопросом, и это должно сделать работу директора по данным очень интересной.

Ллойд: Мы тратим много времени на работу с данными наших клиентов там, где это разрешено контрактом. Это не означает, что данные предоставляются всем, кто у вас есть, бесплатно, это клиент доверяет нам свои данные, чтобы обезличить их и использовать их этично и в то же время выгодно. Я думаю, что здесь важно сочетание технических и деловых навыков.

Люди могут чувствовать, что они что-то владеют, но не понимают, куда направляются их данные или как они используются. Я думаю, что для организации очень важно иметь такую ​​​​осведомленность, понимать, как на самом деле применяются эти данные.

Вся область этики ИИ, как на уровне регулирования, так и внутри организаций, только развивается. Посмотрите на рамки разработанный в Нью-Йорке, регулирующий использование разведывательных данных при приеме на работу. Это требует, чтобы вы проверяли, как на самом деле работают ваши алгоритмы. Но стандарта аудита не существует. Не существует общепринятых принципов бухгалтерского учета, как в финансах, для рассмотрения финансовой системы для технологии искусственного интеллекта. Это отличный пример того, как технология опережает нормативную базу.

Такова всегда была природа технологии. Мы бежим с ним вперед, а потом придумываем, как его заарканить и перенести в такое место, где людям будет с ним комфортно, и даже, хотя их много появление стартапов, способность стартапов поддерживать организации в проведении подобных проверок на предмет предвзятости или отклонений и тому подобное в рамках разведки.

Вопрос: И аудиты имеют тенденцию выявлять проблемы слишком поздно, не так ли?

Вот почему прогнозная аналитика становится настолько важной. Действия, которые вы можете предпринять с помощью прогнозной аналитики, на самом деле связаны с тем, как данные найдут вас.

Но проблема заключается в конфиденциальности данных. Например, если вы были единственным человеком, нанятым компанией вчера, кто-то мог бы посмотреть дату вашего приема на работу, и это можно идентифицировать. Таким образом, деидентификация данных станет важной областью. Как обезличить данные, чтобы их можно было эффективно использовать для клиентов от имени клиентов, не ставя под угрозу данные. И обеспечивает тот уровень безопасности и доверия, что данные находятся там, но не могут быть адресованы конкретному человеку. Я думаю, что это важная часть, которую многим компаниям придется усвоить.