Aufgaben von Gruppenleiter*innen im Team Data Science-Prozess

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Dieser Artikel beschreibt die Aufgaben von Gruppenleiter*innen in Data Science-Organisationen. Gruppenleiter*innen verwalten die gesamte Data Science-Einheit eines Unternehmens. Eine Data Science-Einheit kann aus mehreren Teams bestehen, die jeweils an zahlreichen Data Science-Projekten in bestimmten Bereichen arbeiten. Das Ziel des Gruppenleiters besteht darin, eine auf Zusammenarbeit ausgelegte Gruppenumgebung zu schaffen, die gemäß dem Team Data Science-Prozess (TDSP) vereinheitlicht ist.

Gruppenleiter*innen können ihre Aufgaben zwar an Stellvertreter*innen delegieren, die mit der Gruppenleiterrolle verbundenen Aufgaben bleiben jedoch unverändert. Unter Rollen und Aufgaben im Team Data Science-Prozess finden Sie eine Übersicht über alle Mitarbeiterrollen und Aufgaben in Data Science-Teams, die den TDSP verwenden.

Hauptrollen von Gruppenleiter*innen

  • Strategische Beaufsichtigung:

    • Herstellung und Beaufsichtigung der strategischen Ausrichtung der Data Science-Projekte innerhalb der Gruppe.
    • Sicherstellung der Ausrichtung der Projekte an den allgemeinen geschäftlichen Zielen.

  • Ressourcenverwaltung:

    • Effektive Zuweisung von Ressourcen zu Projekten, einschließlich Mitarbeitern, Budget und Technologie.
    • Abwägung der Ressourcenzuweisung, um Projektanforderungen zu erfüllen und die Effizienz zu maximieren.

  • Erstellung und Entwicklung des Teams:

    • Erstellung und Betreuung eines qualifizierten und effektiven Data Science-Teams.
    • Förderung der beruflichen Entwicklung und des kontinuierlichen Lernens innerhalb des Teams.

  • Management des Projektportfolios:

    • Beaufsichtigung der Portfolios für Data Science-Projekte, um sicherzustellen, dass sie Innovation, Forschung und Anwendungsentwicklung in angemessener Weise kombinieren.
    • Überwachung der Fortschritte und Ergebnisse von Projekten, wenn notwendig.

  • Risikomanagement:

    • Identifizierung und Minderung von Risiken in Projekten, einschließlich technischer, operativer und geschäftlicher Risiken.
    • Implementierung von Strategien zur Verwaltung von Unsicherheiten und zur Sicherstellung des Erfolgs eines Projekts.

  • Kommunikation mit Projektbeteiligten:

    • Effektive Kommunikation mit Projektbeteiligten auf verschiedenen Ebenen, einschließlich Führungskräften, um über Fortschritte, Ergebnisse und Herausforderungen zu berichten.
    • Verbindungspunkt zwischen dem Data Science-Team und anderen Unternehmenseinheiten.

  • Qualitätssicherung:

    • Einhaltung von Qualitätsstandards hinsichtlich Methoden, Ergebnissen und Dokumentation.
    • Sicherstellung der Befolgung bewährter Methoden und ethischer Richtlinien in Data Science-Projekten.

  • Innovationen und bewährte Methoden:

    • Förderung von Innovationen und der Einführung neuer Technologien und Methoden.
    • Teilen von bewährten Methoden und Wissen über Teams und Projekte hinweg.

Wichtige Aufgaben für Gruppenleiter*innen

  • Entwicklung und Überprüfung von Projektplänen:

    • Überprüfung und Genehmigung von Projektplänen. Sicherstellung, dass sie tragfähig, gut strukturiert und an den geschäftlichen Zielen ausgerichtet sind.

  • Überwachung der Projektfortschritte:

    • Regelmäßige Überwachung der Fortschritte von Projekten. Bereitstellung von Anleitungen und Unterstützung, um das Erreichen von Meilensteinen und Zielen zu unterstützen.

  • Unterstützung der teamübergreifenden Zusammenarbeit:

    • Unterstützung der Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen verschiedenen Teams und Abteilungen, um die Konsistenz und Integration von Projekten sicherzustellen.

  • Bewertung der Teamleistung:

    • Bewertung der Leistung des Teams. Bereitstellung von Feedback und Identifizierung von Bereichen, die verbessert werden können.

  • Management der Erwartungen der Projektbeteiligten:

    • Verwaltung der Erwartungen der Projektbeteiligten, Verhandlung der Prioritäten und Kommunikation von Wert und Einschränkungen der Data Science-Projekte.

  • Sicherstellung von Compliance und ethischen Standards:

    • Sicherstellung, dass alle Projekte gesetzlichen, ethischen und unternehmensrechtlichen Standards entsprechen, insbesondere hinsichtlich Datennutzung und Datenschutz.

Verwenden von Sprachmodellen und Copilots

Gruppenleiter*innen können Sprachmodelle und Copilots für die Verwaltung von Data Science-Teams und -Projekten verwenden. Diese Tools können beispielsweise die strategische Planung, die Ressourcenverwaltung, die Teamentwicklung, das Risikomanagement und die Kommunikation mit den Projektbeteiligten verbessern. Gruppenleiter*innen können diese Tools zur Ausrichtung am TDSP-Framework in den folgenden Bereichen integrieren:

  • Strategische Planung und Entscheidungsfindung

    • Marktanalyse und Trendidentifikation: Verwendung von Sprachmodellen zur Analyse von Markttrends, zur Extrahierung von Erkenntnissen aus zahlreichen Branchenstudien und zur Erfassung der neuesten Fortschritte bei Data Science und Technologie.

    • Unterstützung strategischer Entscheidungen: Verwendung von Sprachmodellen zur Bereitstellung umfassender Übersichten oder Zusammenfassungen komplexer strategischer Optionen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

  • Ressourcen- und Portfolioverwaltung

    • Ressourcenoptimierung: Integration von Copilots zur Optimierung von Ressourcenzuweisungsplänen, zur Prognose von Projektanforderungen und zur Identifizierung potenzieller Qualifikationslücken in Teams.

    • Analyse des Projektportfolios: Verwendung von Sprachmodellen zur Analyse und Bewertung der Leistung verschiedener Projekte in einem Portfolio. Identifizierung von Bereichen, die verbessert oder strategisch neu ausgerichtet werden sollten.

  • Entwicklung und Leitung des Teams

    • Führungskommunikation: Verwendung von Sprachmodellen zur Erstellung klarer und effektiver Mitteilungen für interne Projektbeteiligte. Erstellung strategischer Botschaften zur Sicherstellung von Ausrichtung und Klarheit.

    • Trainings und Entwicklung: Verwendung von Sprachmodellen zur Beschaffung oder Erstellung angepasster Trainingsmaterialien und Ressourcen für die Entwicklung der Qualifikationen des Teams.

  • Risikomanagement und Qualitätssicherung

    • Risikobewertung: Verwendung von Sprachmodellen zur Analyse historischer Daten und ähnlicher Projektergebnisse, um potenzielle Risiken zu identifizieren und Strategien zur Risikominderung für aktuelle Projekte vorzuschlagen.

    • Durchsetzung von Qualitätsstandards: Integration von Sprachmodellen zur Entwicklung und Pflege von Qualitätsstandards und Dokumentationen zu bewährten Methoden, um die Konsistenz über Projekte hinweg sicherzustellen.

  • Interaktionen mit Projektbeteiligten und Erstellung von Berichten

    • Berichte für die Projektbeteiligten: Verwendung von Sprachmodellen zur Erstellung umfassender und verständlicher Berichte für die Projektbeteiligten, in denen die Fortschritte, Herausforderungen und Erfolge bei Projekten zusammengefasst werden.

    • Vorbereitung von Besprechungen: Verwendung von Sprachmodellen zur Vorbereitung von Besprechungsthemen, wichtigen Gesprächspunkten und Präsentationen, um effektiv mit den Projektbeteiligten zu kommunizieren.

  • Innovationen und bewährte Methoden:

    • Erkenntnisse hinsichtlich Forschung und Innovationen: Verwendung von Sprachmodellen, um hinsichtlich der neuesten Forschung, neuer Methoden und neuer Tools im Bereich der Data Science auf dem aktuellen Stand zu bleiben. Übertragung dieser Informationen in umsetzbare Erkenntnisse für das Team.

    • Kompilierung bewährter Methoden: Integration von Sprachmodellen zur Kompilierung und Aktualisierung eines Repositorys mit bewährten Methoden, gelernten Lektionen und Fallstudien zu abgeschlossenen Projekten.

  • Optimierung von Zusammenarbeit und Workflow

    • Optimierung von Workflows: Verwendung von Copilots und Sprachmodellen zur Optimierung von Verwaltungsworkflows, Automatisierung von Routineaufgaben und Verbesserung der Effizienz der Teamverwaltung.

    • Integration von Tools für die Zusammenarbeit: Verwendung von Sprachmodellen und Copilots zur Integration und Optimierung der Tools und Plattformen für die Zusammenarbeit, die das Team verwendet.

Gruppenleiter*innen sollten Innovationen fördern, die am TDSP-Framework ausgerichtet sind. Diese Tools können eine wertvolle Unterstützung für die Entscheidungsfindung, die Berichterstellung und die Beibehaltung hoher Standards für Qualität und Effizienz in Data Science-Projekten bereitstellen.

Zusammenfassung

Im TDSP sind Gruppenleiter*innen für die Verwaltung und den Erfolg von Data Science-Projekten insgesamt verantwortlich. Diese Rolle konzentriert sich auf die strategische Ausrichtung, die Ressourcenzuweisung, die Teamentwicklung, das Risikomanagement und die Kommunikation mit den Projektbeteiligten. Diese Aufgaben schließen die Lücke zwischen Data Science-Teams und den umfassenderen geschäftlichen Zielen des Unternehmens.

Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft gepflegt. Er wurde ursprünglich von folgenden Mitwirkenden geschrieben:

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