データ、効率化された：より良い製品、ワークフロー、チームの構築方法

データ効率化：製品、ワークフロー、チームを改善

利用可能なデータと有用なデータの間のギャップは、データの専門家が約束を果たすために役立つ企業やツールが増えたにもかかわらず、非常に困難なものとなっています。

なぜこうなったのでしょうか？古いインフラストラクチャからコミュニケーションの崩壊、ステークホルダーの調整不足まで、多くの要因が考えられます。そして、物事がうまくいかない可能性も多岐にわたります。幸いなことに、データチームが効果的になるための基本原則も存在します。明確で測定可能な目標を持ち、シンプルさを優先することは、私たちが公開するデータ管理の記事に共通するテーマです。

このときどき厄介なトピックに優しく入り込むのを助けるために、自分自身の経験に基づいた洞察やアドバイスを共有する著者たちの最近の優れた寄稿をいくつか手厳選しました。個々の貢献者レベルで問題に取り組むものもありますし、組織全体のデータ処理の効率化に取り組むものもあります。彼らが共有しているのは、冷静で実践的なアプローチで、チームやプロジェクトをスムーズに運営するためのものです。それでは、さっそく見てみましょう。

• クラウドベースのデータサービスの台頭は、数多くの企業にとってゲームチェンジャーとなりました。ただし、Barr Mosesの指摘によれば、オンプレミスのインフラストラクチャからの移行は、新しいより優れたワークフローへの必要なメンタルシフトを常に伴うわけではありません。しかし、モダンなツール、トップの人材、ベストプラクティスの間の「調整」を求める組織にとって、変革は近い未来に訪れるでしょう。
• 最初は直感に反するかもしれませんが、Robert Yiは、チームがあまりにも厳密にデータに基づいていることを避けることを強く主張しています。COVID-19パンデミックの混沌とした初期の日々から得られた教訓に基づいて、Robertは常に「異なる意思決定の状況を考慮し」、特定の文脈に基づいてデータを活用する（またはしない）べきだと主張しています。

• データプロジェクトの設計は困難な課題かもしれません。データに関してあなたよりも理解力が低いかもしれないパートナーとの折り合いをつけたり、使い勝手の悪いツールの統合や競合する優先事項を扱うことがしばしば必要です。Radmila M.は、物事を整理し焦点を絞るためにカスタマイズされた「問題文書ワークシート（PSW）アプローチ」を採用することを提唱しています。
• データの価値を下げるために、データが散らかった沼から複雑すぎて扱いにくいテックスタックまで、企業はさまざまな方法を見つけています。Michał Szudejkoは、それらを克服するための広範な戦略を概説する前に、組織の課題の現状を調査しています。「正しい方法は一つではありませんが、旅を始めることは価値があります」と彼は述べています。

TDSでは、わかりやすい解説記事から魅力的なサイドプロジェクトまで、常に多くの優れた記事が見つかります。以下に、いくつかの傑作をご紹介します。

• 「データパイプラインにおけるデータ契約の役割」
• 非常に大きなデータセットのランダム化
• 「バーチャートを超えて：サンキーダイアグラム、円パッキング、ネットワークグラフを用いたデータ」

• Hennie de Harderが時間計算量とNP困難性の数学的基礎の目を見開く（かつわかりやすい）紹介を共有しました。
• 詳細で忍耐強い技術チュートリアルに興味がありますか？Cesar Floresの最新記事に従って、メモリマイクロサービスを活用した会話エージェントの構築方法を学んでみてください。
• 分類問題とCatBoost勾配ブースティング決定木の初心者向けの紹介に興味がありますか？Caroline Arnoldの新しい記事を見逃さないでください。
• 私たちの個人データから何を学ぶことができるのでしょうか？Jeff Braunの深い洞察は、データを蓄積する企業にデータを要求するためのヒントや、プロフェッショナルや個人の洞察を生成するためのアイデアを提供しています。

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