この中の データセッションでリードする、 会う デヴィッド・ザッカム 19年以上の経験を持つリーダー。 David は Swiggy、Meta、Uber で重要な役割を務め、現在は Uber のデータ サイエンス ディレクターを務めています。彼は、課題への取り組み、顧客エクスペリエンスの最適化、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のような危機の乗り越えにおけるデータ サイエンスのダイナミックな役割についての洞察を共有しています。複雑な問題の移行と解決を目指す David の歩みは、データ愛好家や業界の専門家に貴重な視点を提供します。

Leading with Data のこのエピソードは、次のような人気のあるプラットフォームで聴くことができます。 Spotifyは, Googleポッドキャスト, Apple。 お気に入りを選んで、洞察力に富んだコンテンツをお楽しみください。

David Zakkam との会話から得た重要な洞察

• コンサルティング会社から製品会社への移行により、データ サイエンスをビジネスに適用する際に、より統合された影響力のある役割が提供されます。
• 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のような危機の際には、データ サイエンスがリアルタイムの意思決定と復旧において極めて重要な役割を果たすことができます。
• データに基づいた洞察を通じて顧客エクスペリエンスをカスタマイズすると、エンゲージメントと成長を大幅に強化できます。
• ソーシャル メディア プラットフォームにおける誠実な取り組みには、常に警戒し、迅速に対応する必要がある複雑で敵対的な問題が伴います。
• モビリティにおけるデータ サイエンスの将来には、顧客とドライバーのエクスペリエンスの向上、サービスの統合、創造的なソリューションのための AI の活用が含まれます。

今後開催される Leading with Data セッションに参加して、AI およびデータ サイエンスのリーダーとの洞察力に富んだディスカッションをお楽しみください。

それでは、『データによるリーディング』での質問に対する David Zakkam の回答を見てみましょう。

データ サイエンスへの道はどのように始まりましたか?また、初期の頃はどのようなものでしたか?

私の職業人生は 5 つの異なる段階に分けることができます。形成期の 5 年間、データ サイエンス コンサルティングに携わった XNUMX 年間、そしてテクノロジー企業での最後の XNUMX 年間です。私はデリー工科大学の生化学工学の卒業生としてスタートし、生​​物学のデータ サイエンスと考えることができる計算生物学に取り組みました。 MBA 取得後はテクノロジー業界に移り、営業職を経て、正式にデータ サイエンスの専門職に移りました。

Mu Sigma のコンサルティングから Swiggy のような製品中心の企業で働くまでの移行はどのようなものでしたか?

その移行は爽快でした。コンサルティングでは、影響力のある変化を起こすために同じレベルの企業統合が必要です。製品会社では、データ サイエンスがビジネスに効果的に適用されるように、さまざまなチームと協力して取り組み全体に参加することになります。エンドツーエンドの所有権は、より高い責任と満足感をもたらします。私の幅広い経験は、特に複雑で未解決の問題に対処する場合に非常に貴重です。

新型コロナウイルス感染症によるロックダウン中にSwiggyで取り組んだ興味深い問題について教えていただけますか?

ロックダウンが発生すると、Swiggy のビジネスは一夜にして 90% 以上減少しました。私たちはこの危機に対処するために、企業の幹部らと年中無休の WhatsApp グループを結成しました。私たちは、地区レベルのロックダウンの解釈の理解から、当社の市場シェアに影響を与えた従業員の移住パターンの追跡まで、さまざまな問題に取り組みました。これらの取り組みにより、24 か月以内に新型コロナウイルス感染症以前のレベルに戻ることができました。

Swiggy はデータ サイエンスをどのように利用して顧客エクスペリエンスとレストランの成長を最適化しましたか?

分析を使用して顧客の行動に基づいてクーポンをカスタマイズし、注文金額や注文頻度を増やすよう促しました。レストラン向けに、さまざまなプロモーション オプションへの支出をシミュレーションおよび最適化するツールを構築し、ビジネスを成長させるための実用的な洞察を提供します。

Meta でコンテンツの整合性に取り組む上での課題と刺激的な側面は何でしたか?

Meta では、偽アカウントから有害なやり取りに至るまで、さまざまな形の不適切なコンテンツや行為に対処しました。数千人のエンジニアとデータ サイエンティストで構成される整合性チームは、高度な測定およびサンプリング技術を使用して分類器を改善しました。課題は、問題の敵対的な性質であり、攻撃者は常に戦術を進化させており、私たちには機敏で即応性が求められていました。

Uber では現在、どのようなデータ サイエンスの問題に取り組んでいますか?

Uber では、モビリティの成長、大容量車両やレンタルなどの新しい分野、ドライバーと宅配便の品質、配送面での加盟店の成長に重点を置いたチームを率いています。私たちは、顧客とドライバーのエクスペリエンスを向上させ、信頼性を向上させ、タクシーなどのサービスと Uber のプラットフォームをシームレスに統合することに取り組んでいます。

Uber のチームにはどのような将来が待っていますか? 生成 AI についてはどう思いますか?

現在の採用計画は不透明ですが、長期的な目標は、インドのデータ サイエンス チームを、テクノロジー企業の 30% に匹敵する規模に成長させることです。生成 AI については、意味のあるコンテンツを生成できるクリエイティブなユースケースでの可能性を感じています。しかし、今日のビジネス上の問題のほとんどは決定論的であり、創造性ではなく最適化テクニックを必要とします。

まとめ 

計算生物学から影響力のあるテクノロジーの役割に至るまで、David Zakkam のデータ サイエンスの旅は、説得力のあるストーリーを伝えています。彼の経験は、特に危機下における重要なビジネス上の意思決定におけるデータ サイエンスの変革力を浮き彫りにしています。新型コロナウイルス感染症によるロックダウンにおける Swiggy の課題を乗り越え、Meta でコンテンツの整合性に取り組み、Uber でデータ主導型ソリューションをリードする David の洞察は、さまざまな問題を明らかにします。 データサイエンス 分野の様々なアプリケーションで使用されています。

AI、データ サイエンス、GenAI に関するさらに魅力的なセッションについては、「データによるリーダーシップ」にご注目ください。

今後のセッションはこちらでご確認ください。

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• 情報源： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/david-zakkam/