Tareas del administrador de grupos en el Proceso de ciencia de datos en equipo

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En este artículo se describen las tareas de un administrador de grupos en una organización de ciencia de datos. En una empresa, el administrador de grupos administra toda la unidad de ciencia de datos. Una unidad de ciencia de datos puede tener varios equipos, cada uno de ellos trabajando en muchos proyectos de ciencia de datos en áreas de negocio distintas. El objetivo del administrador de grupo es establecer un entorno de colaboración en grupo que normalice el proceso de ciencia de datos en equipo (TDSP).

Los administradores de grupos pueden delegar sus tareas en un suplente, pero las tareas asociadas al rol de administrador de grupos no cambian. Para ver un esquema de todos los roles del personal y las tareas de las que se ocupa un equipo de ciencia de datos que usa el TDSP, consulte Roles y tareas del proceso de ciencia de datos en equipo.

Roles principales del administrador de grupos

  • Supervisión estratégica:

    • Establecer y supervisar la dirección estratégica de los proyectos de ciencia de datos dentro del grupo.
    • Garantizar que los proyectos con objetivos empresariales y objetivos amplios estén alineados.

  • Administración de recursos:

    • Asignar recursos, incluido el personal, el presupuesto y la tecnología, de forma eficaz en todos los proyectos.
    • Equilibrar la asignación de recursos para satisfacer las necesidades del proyecto y maximizar la eficacia.

  • Creación y desarrollo de equipos:

    • Crear y mantener un equipo de ciencia de datos cualificado y eficaz.
    • Fomentar el desarrollo profesional y el aprendizaje continuo dentro del equipo.

  • Administración de carteras de proyectos:

    • Supervisar las carteras de proyectos de ciencia de datos para asegurarse de que obtienen una combinación adecuada de innovación, investigación y desarrollo de aplicaciones.
    • Supervisar el progreso y los resultados de los proyectos, interviniendo cuando sea necesario.

  • Administración de riesgos:

    • Identificar y mitigar los riesgos en proyectos, incluidos los riesgos técnicos, operativos y empresariales.
    • Implementar estrategias para administrar las incertidumbres y garantizar el éxito de un proyecto.

  • Comunicación entre partes interesadas:

    • Comunicarse eficazmente con las partes interesadas en varios niveles, incluido el liderazgo ejecutivo, para informar sobre el progreso, los resultados y los desafíos.
    • Actuar como enlace entre el equipo de ciencia de datos y otras unidades de negocio.

  • Control de calidad:

    • Mantener estándares de calidad en metodologías, salidas y documentación.
    • Garantizar el cumplimiento de los procedimientos recomendados y las directrices éticas en el trabajo de ciencia de datos.

  • Innovación y procedimientos recomendados:

    • Fomentar la innovación y la adopción de tecnologías y metodologías emergentes.
    • Compartir los procedimientos recomendados y los conocimientos entre equipos y proyectos.

Tareas clave para el administrador de grupos

  • Desarrollo y revisión de planes de proyecto:

    • Revisar y aprobar planes de proyecto. Garantizar que sean viables y que estén bien estructurados y alineados con los objetivos empresariales.

  • Supervisión del progreso del proyecto:

    • Supervisar periódicamente el progreso de los proyectos. Ofrecer instrucciones y soporte técnico para ayudar a cumplir los hitos y los objetivos de entrega.

  • Facilitación de la colaboración entre equipos:

    • Facilitar la colaboración y la comunicación entre varios equipos y departamentos para garantizar esfuerzos cohesivos e integrados.

  • Evaluación del rendimiento del equipo:

    • Evaluar el rendimiento del equipo. Proporcionar comentarios e identificar las áreas de mejora.

  • Administración de las expectativas de las partes interesadas:

    • Administrar las expectativas de las partes interesadas, negociar las prioridades y comunicar el valor y las limitaciones de los proyectos de ciencia de datos.

  • Garantía del cumplimiento y los estándares éticos:

    • Garantizar que todos los proyectos cumplan los estándares legales, éticos y de la empresa, especialmente con respecto al uso y la privacidad de los datos.

Uso de modelos de lenguaje y copilots

El administrador de grupos puede usar modelos de lenguaje y copilots para ayudar a administrar proyectos y equipos de ciencia de datos. Por ejemplo, estas herramientas pueden ayudar a mejorar la planificación estratégica, la administración de recursos, el desarrollo de equipos, la administración de riesgos y la comunicación entre partes interesadas. El administrador de grupos puede integrar estas herramientas para alinearse con el marco de TDSP en las siguientes áreas:

  • Planificación estratégica y toma de decisiones

    • Análisis de mercado e identificación de tendencias: use modelos de lenguaje para analizar tendencias de mercado, extraer información de grandes volúmenes de informes del sector y mantenerse actualizado sobre los últimos avances en la ciencia de datos y la tecnología.

    • Apoyo a la toma de decisiones estratégicas: use modelos de lenguaje para proporcionar información general completa o resúmenes de opciones estratégicas complejas para ayudar a informar a la toma de decisiones.

  • Administración de recursos y carteras

    • Optimización de recursos: incorpore copilots para ayudar a optimizar los planes de asignación de recursos, prever las necesidades del proyecto e identificar posibles brechas de aptitudes en los equipos.

    • Análisis de cartera de proyectos: use modelos de lenguaje para analizar y evaluar el rendimiento de varios proyectos dentro de una cartera. Identifique áreas de mejora o realineación estratégica.

  • Desarrollo y liderazgo en equipo

    • Comunicación de liderazgo: use modelos de lenguaje para redactar comunicaciones claras y eficaces para las partes interesadas internas. Cree mensajes estratégicos para garantizar la alineación y claridad.

    • Formación y desarrollo: use modelos de lenguaje para organizar o crear materiales de formación y recursos personalizados para el desarrollo de aptitudes en equipo.

  • Administración de riesgos y control de calidad

    • Evaluación de riesgos: use modelos de lenguaje para analizar datos históricos y resultados similares del proyecto para identificar posibles riesgos y sugerir estrategias de mitigación para los proyectos actuales.

    • Cumplimiento de estándares de calidad: incorpore modelos de lenguaje para ayudar a desarrollar y mantener estándares de calidad y documentación de procedimientos recomendados, lo que garantiza la coherencia entre proyectos.

  • Participación e informes de las partes interesadas

    • Informes de partes interesadas: use modelos de lenguaje para generar informes completos y comprensibles para las partes interesadas, en los que se resuman el progreso del proyecto, los desafíos y los éxitos.

    • Preparación de reuniones: use modelos de lenguaje para preparar agendas de reuniones, puntos clave de conversación y presentaciones para comunicarse eficazmente con las partes interesadas.

  • Innovación y procedimientos recomendados

    • Información sobre investigación e innovación: use modelos de lenguaje para mantenerse al día de la investigación de vanguardia, las nuevas metodologías y las herramientas de la ciencia de datos. Traduzca esta información en información procesable para el equipo.

    • Compilación de procedimientos recomendados: incorpore modelos de lenguaje para crear y actualizar un repositorio de procedimientos recomendados, lecciones aprendidas y casos prácticos de proyectos completados.

  • Colaboración y mejora del flujo de trabajo

    • Optimización del flujo de trabajo: emplee copilots y modelos de lenguaje para simplificar los flujos de trabajo de gestión, automatizar tareas rutinarias y mejorar la eficacia en la administración del equipo.

    • Integración de herramientas de colaboración: use modelos de lenguaje y copilots para integrar y optimizar las herramientas y plataformas colaborativas que usa el equipo.

El administrador de grupos debe fomentar la innovación que se alinea con el marco de TDSP. Estas herramientas pueden proporcionar un valioso apoyo para la toma de decisiones, los informes y el mantenimiento de altos estándares de calidad y eficiencia en los proyectos de ciencia de datos.

Resumen

En el TDSP, el administrador de grupos es responsable de la administración general y el éxito de los proyectos de ciencia de datos. Este rol se centra en la alineación estratégica, la asignación de recursos, el desarrollo de equipos, la administración de riesgos y la comunicación entre partes interesadas. Estas tareas tienden un puente entre los equipos de ciencia de datos y los objetivos empresariales más amplios de la organización.

Colaboradores

Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.

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