«большие данные» — это далеко не только математика и алгоритмы. Применение математических инструментов может принести пользу только при правильной организации рабочего процесса сбора, обработки, интерпретации данных и внедрения полученных результатов. Посмотрим, какие специализации потребуются, и каков может быть примерный состав проектных и/или продуктовых команд.
Основные специальности в области машинного обучение, бигдата, ИИ:
- Аналитик данных
- Специалист по моделям («ученый по данным», датасаентист)
- Инженеры (программист, специалист по хранилищам, девопс-инженер)
- Промпт специалист
- Директор по данным (варианты — CIO, CDO)
Однако, в проектах и продуктах помимо собственно специалистов в бигдата, потребуются также и сотрудники предметной области, а также организаторы процесса. В то же время не в каждом проекте или продукте востребованы абсолютно все перечисленные специалисты.
Вариант 1. Крупная корпоративная система аналитики и прогностики
Поскольку потребуется постоянная адаптация, продуктовый подход представляется предпочтительным. Наиболее вероятна реализация на собственных мощностях.
- Владелец продукта от бизнес-заказчика
- Менеджер продукта
- Бизнес-аналитик с базовым пониманием возможностей машинного обучения
- Аналитик данных
- Специалист (-ы) по моделям, наиболее вероятно несколько специалистов разных профилей
- Инженерная команда разработки, тестирования. внедрения и сопровождения
Вариант 2. Система аналитики и прогностики в МСБ сегменте
Наиболее вероятна реализация в «облачных» средах на основе адаптации существующих моделей. Возможен как проектный, так и продуктовый подход. Продуктовый представляется более оптимальным для регулярной адаптации к изменениям.
- Менеджер продукта или руководитель проекта
- Бизнес-аналитик или иной представитель заказчика
- Аналитик данных. Возможно совмещение ролей бизнес-аналитика и аналитика данных.
- Инженер — разработчик, использующий существующие модели.
Вариант 3. Операционное использование существующих моделей и ИИ систем публичного доступа
- Бизнес-аналитик, владеющий базовым пониманием бигдата
- Промпт-специалист
Вариант 4. Разработка экспериментальных и перспективных моделей.
Наиболее вероятный способ реализации — проектный.
- Спонсор — представитель заказчика высокого ранга и/или CDO
- Руководитель проекта
- Бизнес-аналитик
- Аналитик данных
- Специалист по моделям (датасаентист)
- Инженер- разработчик
- Инженер по хранилищам данных.
- Специалист по дискретной математике (опционально).
IT Services & Project Management 