成功に導くデータチームの意思決定

データチームの意思決定の成功

現実は複雑です：人々や組織は予期しない方法で行動し、外部の出来事は私たちの最も効率的なワークフローに次々と障害を引き起こすことがあります。データチームにとっては、最新の魅力的なツールや目を引く新しい採用を使ってこれらの困難な瞬間に対処することが誘惑されるかもしれません。そして、それがうまくいくこともあるでしょう-ある程度の範囲で。

変化や失望の結果、または時折の企業の混乱に直面しても、チームが弾力性を持つのに役立つものは、まれにこの種の即効性のある魔法の修正ではありません。むしろ、信頼性のあるプラクティスと一貫したパフォーマンスを実現するために必要な複数のスマートな決断の積み重ねです。今週は、データチームが長期的に成功し続けるために重要な選択に焦点を当てたいくつかの記事を選びました。お楽しみください！

• データの品質を検証するためのデータテストは、「データチームの使命の中核的なタスクの1つであり、データ品質を検証するための最も基本的で実践的な方法の1つ」と Xiaoxu Gao氏は述べています。しかし、信頼性のあるテストを作成し、堅固なビジネス上の決定につなげることは容易な課題ではありません。Xiaoxuの記事は、「最も一般的な落とし穴を回避するための役立つロードマップ」を提供しています。
• テストの詳細から一歩引いて、shane murray氏は重要な質問を投げかけます。「データの品質に責任を持つべきチームはどれですか？」このよくあるジレンマには一つの答えがないことは想像に難くありませんが、各選択肢のトレードオフをより詳細に理解すると、正しい判断を下すためのより強固な立場に立つことができます。

• データサイエンティストは、ビジネスと製品チーム、マーケターと顧客、技術と非技術的なパートナーなど、自然なつながりを持っています。Robert Yi氏は最近、データチームが他のステークホルダーに提供するデータに対して「所有権を持つ」よう呼びかける考えを共有しました。これにより、ビジネス機能全体で明確で効果的なコミュニケーションが実現できるよう、いくつかの手順が示されています。
• ポートフォリオプロジェクトに取り組む際の目標は、最も正確なモデルを特定して終了することがしばしばあります。しかし、Hennie de Harder氏は、現実の仕事の状況では、コストから実装の複雑さまで、多くの要素が関与すると指摘しています。そのため、データチームは検討中の異なる機械学習ソリューションを比較するための一貫した方法を持っている必要があります。

ここでは、後悔しない小さな決断を約束します：私たちの週間ハイライトをもっと読むことです！過去数日間に私たちは素晴らしい記事を公開しており、あなたに見逃させたくありません。

• Rik Jongerius氏とWessel氏は、オランダ鉄道オペレーターNS向けに実施した魅力的なプロジェクトについて詳しく説明しています。それは、モバイルアプリのユーザーに対してリアルタイムの電車の混雑状況の予測を提供することを目指しています。
• データを行動につながる洞察に変換することは、特に大規模な組織では難しい場合があります。Khouloud El Alami氏は、そのギャップを埋めるための実用的なアイデアを共有しています。
• 言語モデルは歴史的な出来事をどのようにエンコードし、表現するのでしょうか？Yennie Jun氏が、教育の文脈でAIツールがより一般的になるにつれて急速に増加する重要なトピックを探求しています。
• 最近オープンソースのLLMが登場して興味を持っている場合は、Het Trivedi氏のチュートリアルに従って、Falcon-7Bモデルをマイクロサービスとしてクラウド上で実行する方法を学んでみてください。
• SparkとTableau Desktopのパワーを活用して、Yu Huang氏がダッシュボードの作成プロセスを自動化する方法を紹介しています。
• 楽しい（かつ啓発的な）プロジェクトのまとめに興味がある場合は、Shaked Zychlinski氏が、音声からテキストへ、テキストから音声への機能を備えたChatGPTベースのフランス語チューターの動作するプロトタイプを作成した方法を説明しています。

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TDS編集部より

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