فتح عن طريق التطبيق

تمت عملية الاشتراك بنجاح

إغلاق

عذراً، أنت مشترك مسبقاً بالنشرة البريدية

إغلاق

خدمة البحث مدعومة بتقنيات

facebook
twitter
whatsapp
email
linkedin
messenger
يوضح آدم سميث في كتابه "ثروة الأمم" (The Wealth of Nations) كيف يشكل تقسيم العمل المصدر الرئيس لزيادة الإنتاجية مستخدماً كمثال خط التجميع في مصنع دبابيس: "يقوم شخص واحد بتوجيه السلك المعدني، ويعمل آخر على جعله مستقيماً، ويقوم شخص ثالث بقطعه، ومن ثمّ يعمل رابع على تدبيب رأسه". مع التخصص في العمل بناء على الوظيفة، سيمتلك كلّ عامل مهارات كبيرة في مهمة محددة، ما يؤدي إلى زيادة كفاءة العمليات، وستزداد نتائج كلّ عامل بأضعاف مضاعفة بحيث يصبح المصنع أكثر كفاءة في إنتاج الدبابيس. فما علاقة ذلك بموضوع موظفي علم البيانات ضمن الشركات؟
متطلبات موظفي علم البيانات
لا يزال تقسيم العمل هذا بحسب الوظيفة متأصّلاً فينا حتى في هذه الأيام، حيث نسرع إلى تنظيم فرقنا تبعاً لذلك، وعلم البيانات ليس استثناءً، ولا حتى موظفي علم البيانات أيضاً. تتطلب القدرة المتكاملة في الأعمال الخوارزمية عدة وظائف، ولذلك تنشئ الشركات عادة فرقاً من المتخصصين: علماء أبحاث ومهندسو بيانات ومهندسون في تقنية تعلم الآلة وعلماء استدلال سببي وغيرهم. وينسّق مدير المنتجات عمل الاختصاصيين، مع عمليات تسلّم وتسليم للمهام بطريقة تشبه مصنع الدبابيس: "يتولّى شخص توفير مصادر البيانات، وآخر يضع نماذج لها، وثالث يطبّقها، ورابع يقيسها"، وهكذا دواليك.
اقرأ أيضاً: ما هي الدول التي تقود اقتصاد البيانات؟
للأسف، يجب ألا نعمل على تحسين فرق علم البيانات لدينا من أجل تحقيق مكاسب في
look

تنويه: يمكنكم مشاركة أي مقال من هارفارد بزنس ريفيو من خلال نشر رابط المقال أو الفيديو على أي من شبكات التواصل أو إعادة نشر تغريداتنا، لكن لا يمكن نسخ نص المقال نفسه ونشر النص في مكان آخر نظراً لأنه محمي بحقوق الملكية الدولية. إن نسخ نص المقال بدون إذن مسبق يعرض صاحبه للملاحقة القانونية دولياً.

جميع الحقوق محفوظة لشركة هارفارد بزنس ببليشنغ، بوسطن، الولايات المتحدة الاميركية 2021

error: المحتوى محمي !!