Belangrijke KPI's voor elk data team

Zonder zijn sterke en zwakke punten te kennen, kan geen enkel team floreren, laat staan een data science-team. Elk team heeft een set KPI's nodig die hun groei en prestaties over een bepaalde periode aangeven - en data science teams zijn niet anders.

De KPI's voor data science teams zijn echter niet zoals andere teams. Niet alleen zijn ze verschillend, maar ze zijn soms ook zeer specifiek voor de aard van de projecten die het team uitvoert. Daarom bekijken we in dit artikel de top-KPI's die elk datawetenschapsteam zou moeten hebben.

Data science-teams verschillen van de rest als we het hebben over de tech-industrie. Sommige industrieën, zoals mobiele en webontwikkeling, hebben een snel tempo waarbij de KPI's nauw samenhangen met de snelheid van leveringen, maar dat is niet het geval voor data science.

Studies suggereren dat veel bedrijven die data science-teams in hun pijplijn introduceren, een snelle ROI verwachten en hen vaak onder druk zetten om een groei met dubbele cijfers te leveren. Dit werkt niet alleen averechts en vertraagt de teams, maar leidt er soms ook toe dat teams worden opgeheven door het topmanagement, omdat hun verwachtingen niet overeenkomen met de prestaties van het team.

In werkelijkheid hebben goede data science-teams vaak maanden of zelfs jaren nodig om waarde te leveren. Het is niet zoals in elke andere IT-sector waar je gewoon dingen bouwt. In plaats daarvan vergt het geduld en innovatie.

Dit roept dan ook de vraag op: "Hoe kun je de voortgang over zo'n lange periode bijhouden?" Nou, de eenvoudige en effectieve truc is om geschikte KPI's te gebruiken. Met de juiste KPI's kan het management op één lijn blijven met de ontwikkelaars en zorgen voor transparantie. Tegelijkertijd kunnen de teams op hun eigen tempo gaan en doen wat ze moeten doen.

Laten we nu verder gaan met de KPI's die elk data team zou moeten hebben. Hoewel er veel KPI's zijn die uw data science team zou kunnen volgen, zal ik de meest algemene KPI's opnoemen die alle data science teams moeten volgen, ongeacht hun domein.

Datakwaliteit staat altijd op de eerste plaats wanneer we het hebben over data science. Als de kwaliteit van de data die je gebruikt onder de maat is, ga je het nooit redden, hoe geavanceerd de modellen ook zijn die je gebruikt. Een eenvoudige logistische regressie kan beter presteren met gegevens van hoge kwaliteit dan een random forest getraind op gegevens van twijfelachtige kwaliteit.

Zorg er dus altijd voor dat je de waargenomen datakwaliteit in je datateam in de gaten houdt en opneemt in je KPI's. Het zal altijd een significante impact hebben op je eindresultaten.

Het verhogen van de bedrijfswaarde is een van de belangrijkste redenen waarom data science bestaat. Vandaag de dag is data zo'n onschatbare waarde dat het vergeleken wordt met goud. Het levert immense zakelijke waarde op en helpt bedrijven snel uit te breiden.

Deze KPI's zijn echter vooral afhankelijk van het soort business dat je doet.

Data science teams leveren een enorme waarde aan klanten. Data helpen bedrijven hun klantenbestand beter te begrijpen, waardoor de diensten beter aanpasbaar en gepersonaliseerd worden. Hierdoor worden de producten gebruiksvriendelijker en neemt de merkloyaliteit toe.

En omdat data de bedrijven voorzien van klantpatronen en -trends, kunnen ze hun klanten hoogwaardige ondersteuning bieden en ervoor zorgen dat aan hun behoeften wordt voldaan.

Het aantal wijzigingen dat u aanbrengt in uw datamodel is van cruciaal belang voor de prestaties van uw data science team. Als je elke dag of zelfs eens in de paar dagen wijzigingen aanbrengt in je datamodel, doe je waarschijnlijk iets verkeerd. Integendeel, er zijn minder datamodelwijzigingen nodig als je een volwassen data science team hebt.

Het meten van het aantal keren dat het fout ging als gevolg van datakwaliteit is essentieel. Als het datateam vaak tegenslagen ondervindt en de reden vaak datakwaliteit is, zit je misschien een beetje in de problemen. In dergelijke scenario's moet je misschien wat verbeteringen aanbrengen in je data ingestion of ETL of zelfs je data warehouse/lake controleren.

Dataverzameling is het belangrijkste proces in de levenscyclus van data science, en hoe sneller dit kan gebeuren, hoe sneller een data science team waarde kan leveren. Als het verzamelen van gegevens vaak veel tijd kost en niet betrouwbaar is, moet u uw proces misschien aanpassen.

Houd altijd rekening met het gemak en de snelheid van uw dataverzamelingsprocessen, en aangezien het een continu proces is waar al het andere van afhangt, moet u ervoor zorgen dat er geen compromissen op worden gesloten.

Deze KPI verwijst naar de hoeveelheid tijd die een data science team nodig heeft om een model in productie te nemen zodra alles klaar is. Idealiter zou dit niet veel tijd hoeven te kosten, aangezien het model al getraind is en het alleen nog maar ergens ingezet hoeft te worden zodat het gebruikt kan worden.

Het inzetten van modellen is echter een continu proces. Data science teams zetten om de zoveel tijd modellen in productie, dus als het langer duurt, kan het je processen gaan knellen.

De data science-levenscyclus bevat veel fasen die volledig of op zijn minst gedeeltelijk kunnen worden geautomatiseerd om de menselijke inspanning te minimaliseren telkens wanneer u iets moet doen. Hoewel een team bij de start misschien alles handmatig doet, moet het geleidelijk overgaan op automatisering zodra de zaken geregeld zijn.

Net zoals elk ander team zijn eigen set van KPI's heeft die zijn groei en prestaties weerspiegelen, hebben data science teams ook een aantal KPI's die ze moeten volgen. In dit artikel hebben we de top acht van belangrijkste KPI's voor elk data-team behandeld, ongeacht het domein. Zorg er dus voor dat u het artikel in detail doorneemt en zorg ervoor dat uw team ze gaat volgen.