لماذا يحتاج علم البيانات إلى موظفين ذوي خبرة عامة وليس إلى موظفين متخصصين؟

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؟
إعلان: لا تدع حائط الدفع يفصلك عن أهم المهارات والخبرات الإدارية. استفد اليوم من الاشتراك الترحيبي بدءاً من 30 ريال/درهم (8 دولار).

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: