മിക്കവാറും എല്ലാ കമ്പനികൾക്കും ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം ഉണ്ട്. ഒരു ടീം ലീഡർ എന്ന നിലയിൽ, ടീമിനെ കാര്യക്ഷമമാക്കേണ്ടത് നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്, അതായത്, ഉൽപ്പാദനത്തിന് ബിസിനസ്സ് മൂല്യം കൂട്ടുന്ന പുതിയ കാര്യങ്ങൾ ഷിപ്പുചെയ്യുകയും കാലക്രമേണ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുക.

ഉൽപ്പാദനത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കുക എന്നതാണ് അന്തിമ ലക്ഷ്യം. ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്കുള്ള വരവ് സ്വന്തമായി സംഭവിക്കുന്നില്ലെങ്കിലും. ജുപ്പിറ്റർ നോട്ട്ബുക്കുകളിലെ ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ കഴിവുള്ളവരുടെ ഒരു സംഘം കഠിനാധ്വാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു സാഹചര്യം ഉണ്ടാകുന്നത് പൂർണ്ണമായും സാധ്യമാണ്, അത് ഒരിക്കലും പൂർത്തിയായ ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് മാറ്റാൻ കഴിയില്ല.

ഈ ലേഖനം ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമിനെ ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നതിനുള്ള തടസ്സങ്ങൾ മറികടക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ശരിയായ പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുക, ശക്തമായ ഒരു ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കുക, ഓർഗനൈസേഷനിൽ നിങ്ങളുടെ ടീമിന് വേണ്ടി വാദിക്കുക.

ശരിയായ പ്രശ്നങ്ങളിൽ, ക്രമാനുഗതമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു

കായിക ഉപകരണങ്ങൾ വിൽക്കുന്ന ഒരു ഓൺലൈൻ ഷോപ്പിനായി ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ടീമിനെ ചുമതലപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടെന്ന് പറയാം. അവർ മുമ്പ് വെബ്‌സൈറ്റിൽ ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ പ്രദർശിപ്പിച്ചിട്ടില്ല. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ അവർ വായിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഏറ്റവും പുതിയ സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുന്നതിൽ ആവേശഭരിതരാണ്, നിങ്ങളുടെ ഇൻപുട്ട് ആവശ്യമാണ്. എന്താണ് പറയേണ്ടത്?

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ ടീം അംഗങ്ങളുടെ ആവേശം "നടത്താൻ ഏറ്റവും രസകരമായത്" എന്നതിൽ നിന്ന് "ഒരു ടീമെന്ന നിലയിൽ, കമ്പനിയുടെ ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ വേഗത്തിലും ദൃഢമായ സംഭാവന നൽകാം" എന്നതിലേക്ക് തിരിച്ചുവിടുന്നത് അർത്ഥവത്താണ്. അതായത്, വിൽപ്പനയും ഉപയോക്തൃ ഇടപഴകലും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഇത് അർത്ഥമാക്കുന്നത് മെഷീൻ ലേണിംഗ് പേപ്പറുകൾ ഒരു നിമിഷത്തേക്ക് മാറ്റിവെക്കുകയും ഓരോ ഉപയോക്താവും ഏറ്റവും കൂടുതൽ തിരഞ്ഞ വിഭാഗത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് ലളിതമായ ഒരു അൽഗോരിതം നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യാം. ഈ ശുപാർശകൾ എത്രത്തോളം ക്ലിക്കുചെയ്‌തുവെന്ന് നിരീക്ഷിക്കുക എന്നതും ഇതിനർത്ഥം. ഇതിന് കുറച്ച് ദിവസങ്ങളോ ആഴ്ചകളോ എടുത്തേക്കാം, ഒരിക്കൽ വെബ്‌സൈറ്റുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് കാലക്രമേണ നിരീക്ഷിച്ചാൽ, കൂടുതൽ തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കാനാകും. കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ, ഒരു സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ് സമീപനം ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം, തുടർന്ന് പ്രാരംഭ പ്രവർത്തന ആശയവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യാം.

ഓരോ ഉപയോക്താവും ഏറ്റവുമധികം തിരഞ്ഞ ഉൽപ്പന്ന വിഭാഗം കണ്ടെത്തുന്നത് പോലെ, "താഴ്ന്ന തൂങ്ങിക്കിടക്കുന്ന പഴങ്ങളിൽ" പ്രവർത്തിക്കാൻ പിഎച്ച്‌ഡിയുള്ള മിടുക്കരായ ആളുകളെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അവരെ ബോധ്യപ്പെടുത്താനുള്ള ചില വഴികൾ:

• ലളിതമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും വർദ്ധിപ്പിച്ച് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുക, അതേസമയം ഇത് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ലളിതമായ കാര്യങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക എന്നതിനർത്ഥം അൽഗോരിതം ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ ഏതെങ്കിലും രൂപത്തിൽ നിലനിൽക്കാൻ കൂടുതൽ സാധ്യതയുണ്ട് എന്നാണ്.
• സൈഡ് പ്രോജക്‌റ്റുകൾ പിന്തുടരാനും ജോലി സമയങ്ങളിൽ പേപ്പറുകൾ വായിക്കാനും ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ അനുവദിക്കുകയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക് അന്തിമഫലം സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കാതെ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഡാറ്റ വൈൽഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ആന്തരിക ഹാക്കത്തണുകൾ പോലും സംഘടിപ്പിക്കാം. ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് അവരെ മൂർച്ചയുള്ളതും പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നതും നിലനിർത്താൻ കഴിയും.
• ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് ബിസിനസ്സ് സ്‌റ്റേക്ക്‌ഹോൾഡർമാരുമായി ദ്വൈ-ആഴ്‌ചയിലോ മാസത്തിലോ ഒറ്റത്തവണ മീറ്റിംഗുകൾ നടത്താൻ ക്രമീകരിക്കുക. ഇതുവഴി അവർ കമ്പനിയുടെ കാഴ്ചപ്പാടുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ടീം എന്താണ് നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ, അവർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്നും എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും നിങ്ങളുമായി പതിവായി ആശയവിനിമയം നടത്താൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നത് പ്രധാനമാണ്. കാൻബൻ ബോർഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ JIRA പോലുള്ള ടാസ്ക്കുകളുടെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കാൻ നിരവധി മാർഗങ്ങളുണ്ട്. ആളുകൾക്ക് ഉണ്ടായിരുന്ന ആശയങ്ങളുടെ ചരിത്രം സൂക്ഷിക്കുന്നത്, ആശയങ്ങൾ പ്രവർത്തിച്ചിട്ടുണ്ടോ എന്നത് ഉപയോഗപ്രദമാണോ. വ്യക്തികളെ വിലയിരുത്തുന്നതിനു വേണ്ടിയല്ല, മറിച്ച് പ്രവർത്തിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ളതും ഇതിനകം പരീക്ഷിച്ചതും ഒരു കൂട്ടായ അവബോധം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനാണ്.

നിങ്ങളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, കാര്യങ്ങളുടെ ബിസിനസ് വശവുമായി പ്രതിവാര (അല്ലെങ്കിൽ കൂടുതൽ ഇടയ്ക്കിടെ) മീറ്റിംഗുകൾ നടത്തുന്നത് അർത്ഥവത്താണ്. ടീമിന്റെ ചെയ്യേണ്ട ഇനങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാണെന്നും ഈ ആവശ്യങ്ങൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നുണ്ടെന്നും ഉറപ്പാക്കാനാണിത്. മീറ്റിംഗുകൾ ഉൽപ്പാദനക്ഷമമാക്കുന്നതിന്, ബസ്വേഡുകളിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ ആവശ്യകതകൾ തിരിച്ചറിയാനും പ്രതീക്ഷകൾ വ്യക്തമാക്കാനും ധാരാളം ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക. നിങ്ങൾ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ച് ഏറ്റവും കൂടുതൽ അറിവുള്ള ആളായതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് സാധ്യമായേക്കാവുന്നതിനെക്കുറിച്ച് നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുക. നിങ്ങൾക്ക് ഉന്നയിക്കാവുന്ന ചില പോയിന്റുകൾ ഇതാ:

• [ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം] പ്രയോഗിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഡാറ്റ ഞങ്ങളുടെ പക്കലില്ല.
• ഞങ്ങളുടെ ശുപാർശകളിൽ [ഞങ്ങൾക്ക് സംയോജിത മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉള്ളപ്പോൾ, അത് ബിസിനസിന് എന്ത് മൂല്യം നൽകുമെന്ന് നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു?
• പിന്തുണാ ടിക്കറ്റുകളുടെ തീവ്രത തരംതിരിക്കാൻ ഉപഭോക്തൃ സേവന ടീം [പ്രതിമാസം x മണിക്കൂർ] ചെലവഴിക്കുന്നു. സമയം ശൂന്യമാക്കുന്നതിന് അവയെ സ്വയമേവ തരംതിരിക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു ഉപകരണം നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം പോകേണ്ട ദിശ നിങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കിക്കഴിഞ്ഞാൽ, അവിടെയെത്തുന്നത് കഴിയുന്നത്ര എളുപ്പമാക്കേണ്ട സമയമാണിത്.

ശക്തമായ ഒരു സംവിധാനം നിർമ്മിക്കുന്നു

ഒരു ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് സിസ്റ്റത്തിന് അപ്രതീക്ഷിതമായ ഇൻപുട്ടിനോടും ലോഡുകളോടും എത്ര നന്നായി പ്രതികരിക്കാൻ കഴിയും, എത്ര വേഗത്തിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ വ്യക്തമാകുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യാം, കൂടാതെ സിസ്റ്റത്തിൽ പുറത്തുനിന്നുള്ള ഫീഡ്‌ബാക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനം ഉണ്ടോ എന്നതിനെയാണ് റോബസ്റ്റ്‌നെസ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. സാങ്കേതിക പിശകുകൾ, മാത്രമല്ല ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് സിസ്റ്റം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾ സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.

പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ശുപാർശകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് തുടരുക, ഉപയോക്താവിന്റെ പ്രിയപ്പെട്ട വിഭാഗം ഇല്ലാതാക്കുകയോ പുനഃസംഘടിപ്പിക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. കൂടുതൽ പ്രധാനമായി, ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ലിങ്കുകളിലെ ക്ലിക്ക്-ത്രൂ അനുപാതം പോലുള്ള മാറ്റങ്ങൾ ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്‌സിനെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് നിങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ബാധിച്ച ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്‌സിന്റെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനമില്ലാതെ, ശുപാർശ ജനറേഷൻ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാക്കുന്നതിനുള്ള (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപയോക്താവിന്റെ ലിംഗഭേദമോ ബ്രൗസർ ഭാഷയോ കണക്കിലെടുത്ത്) നിക്ഷേപം നടത്തുന്നത് വിഭവങ്ങളുടെ ദുരുപയോഗമാണ്. അൽഗോരിതങ്ങളുടെ സങ്കീർണ്ണതയും ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുകയും ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സിസ്റ്റത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും സമാനമായ വേഗതയിൽ വളരേണ്ടതുണ്ട്.

ഒരു ടീം ലീഡർ എന്ന നിലയിൽ, ഡാറ്റാ സയൻസ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ തുടർച്ചയായ സംയോജനവും ഡെലിവറിയും മൂല്യനിർണ്ണയവും പ്രാപ്തമാക്കുന്ന ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ സജ്ജീകരിക്കേണ്ടത് നിങ്ങളുടെ ജോലിയാണ്. ഈ ശ്രമത്തെ പിന്തുണയ്‌ക്കുന്നതിന് പ്രധാന ആളുകളെ നിയമിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ സ്വയം ചില അടിത്തറ പാകുകയും വേണം - അതായത് ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ സമഗ്രമായ റിഗ്രഷൻ ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതുകയും ഡാറ്റാ സയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് പ്രവർത്തിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഡിപൻഡൻസികളുള്ള ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകളും പ്രൊവിഷൻ മെഷീനുകളും സജ്ജീകരിക്കുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ആളുകളാണ് ഇവർ. ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും ആ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിച്ച അൽഗോരിതം പതിപ്പുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റയും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഇഷ്‌ടാനുസൃത ടൂളുകളും അവർ നിർമ്മിക്കും. ഈ ഡാറ്റ കൃത്യമായി ജോലി തുടരുന്നതിന് മുമ്പ് സംയോജിപ്പിക്കേണ്ട ഫീഡ്‌ബാക്ക് ആണ്.

കാണാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടാകാം ഈ സംസാരം ജെസ്സി ടി. ആൻഡേഴ്സൺ എഴുതിയത്. ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാർ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടതിന്റെ പ്രാധാന്യത്തെക്കുറിച്ചും നിങ്ങളുടെ ടീമിലെ ശരിയായ സംഖ്യകളെക്കുറിച്ചും അദ്ദേഹം ആഴത്തിൽ പോകുന്നു, അതായത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരേക്കാൾ കൂടുതൽ അവരെ ഉണ്ടായിരിക്കും.

സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ ബന്ധങ്ങൾ കെട്ടിപ്പടുക്കുക

ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയർമാരുടെയും സോളിഡ് പ്രോസസുകളുടെയും പിന്തുണയോടെ, മൂല്യനിർമ്മാണത്തിൽ ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം ഉത്സാഹത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ബാഹ്യമായ തടസ്സങ്ങൾ ഉയർന്നേക്കാം. ആദ്യം ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുമായി കൂടിയാലോചിക്കാതെ, API-കൾ പോലെയുള്ള പങ്കിട്ട സിസ്റ്റങ്ങൾ മാറ്റുന്ന മറ്റൊരു ടീമിന്റെ രൂപം ഈ റോഡ് ബ്ലോക്കുകൾക്ക് എടുക്കാം. ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം നൽകുന്ന മൂല്യത്തെക്കുറിച്ച് ബാക്കിയുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾ അജ്ഞാതരായി തുടരുകയും ചെയ്യാം.

ഗുരുതരമായ തെറ്റിദ്ധാരണകൾ ഉണ്ടാകുന്നതിന് മുമ്പ് മറ്റ് ടീമുകളുമായി സജീവമായി പ്രവർത്തിക്കാനും ശക്തമായ ബന്ധം കെട്ടിപ്പടുക്കാനും ഇത് ഒരിക്കലും വൈകില്ല, ഏറ്റവും ഫലപ്രദമാണ്. നിങ്ങളുടെ കമ്പനിക്ക് ആനുകാലിക ആന്തരിക അവതരണങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക. മുൻ വിഭാഗത്തിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ, ഏതൊക്കെ അൽഗോരിതങ്ങളാണ് ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങളുണ്ടാക്കിയത് എന്നതിന്റെ ട്രാക്ക് സൂക്ഷിക്കാൻ ഒരു സിസ്റ്റം നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ, ഡാറ്റ സയൻസ് ടീം നൽകുന്ന മൂല്യത്തെക്കുറിച്ചോ ഒരുപക്ഷേ, പരീക്ഷിച്ചതും ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കാത്തതുമായ കാര്യങ്ങളെ കുറിച്ചുള്ള ഒരു അവതരണം തയ്യാറാക്കുക. .

ചോദ്യങ്ങളും ആശയങ്ങളുമായി നിങ്ങളുടെ അടുക്കൽ വരാൻ മറ്റ് വകുപ്പുകളിൽ നിന്നുള്ള ആളുകളെ ക്ഷണിക്കുക. മാർക്കറ്റിംഗ് & അനലിറ്റിക്‌സ് പോലുള്ള ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീമുമായി സ്വാഭാവികമായും അടുത്ത ബന്ധം പുലർത്തുന്ന ചില വകുപ്പുകളുണ്ട്. അവ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്നും ക്ലിക്ക്-ത്രൂ നിരക്കുകളും കൺവേർഷൻ നിരക്കുകളും പോലെയുള്ള ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്‌സിലെ ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ നൽകാമെന്നും മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.

പ്രത്യേകിച്ച് മറ്റ് സാങ്കേതിക ടീമുകളുമായി സഹകരിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് സ്വീകരിക്കാവുന്ന അറിയപ്പെടുന്ന പാറ്റേണുകൾ ഉണ്ട്. ഒരു കനംകുറഞ്ഞ വെബ് ആപ്പ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ലാംഡ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്ന ഒരു മൈക്രോ-സർവീസ് ആർക്കിടെക്ചർ നമുക്ക് അനുമാനിക്കാം. അവയിലേതെങ്കിലും അപ്‌ഡേറ്റുകൾ വിന്യസിക്കുമ്പോൾ ശുപാർശ സേവനവും മറ്റ് സേവനങ്ങളും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടൽ പരിശോധിക്കുന്നതിന്, ഒരാൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാം ഉപഭോക്താവ് നയിക്കുന്ന കരാർ പരിശോധനകൾ ആ ടെസ്റ്റുകൾ തുടർച്ചയായ സംയോജന പ്രക്രിയയിലേക്ക് ചേർക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാം ഈ ലേഖനം ഈ ടെസ്റ്റിംഗ് പാറ്റേണിന്റെ സമഗ്രമായ വിശകലനത്തിനായി ഇയാൻ റോബിൻസൺ എഴുതിയത്. ഒരു ബ്രേക്കിംഗ് മാറ്റമുണ്ടാകുമ്പോൾ ഉപഭോക്താവ് നയിക്കുന്ന കരാർ ടെസ്റ്റുകൾ പരാജയപ്പെടും (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു API മാറുകയും അതിന്റെ ക്ലയന്റുകൾ ഇപ്പോഴും പഴയ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രതീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു). പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒന്നോ അതിലധികമോ സേവനങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും വിവിധ ടീമുകൾ സമന്വയത്തിൽ തുടരുന്നുവെന്നും ഇത് ഉടനടി മുന്നറിയിപ്പ് നൽകും.

തീരുമാനം

ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ടീം ലീഡ് എന്ന നിലയിൽ, തീരുമാനങ്ങളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും കൊണ്ട് നിങ്ങൾ തളർന്നുപോയേക്കാം. മൂർത്തമായ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിച്ച് നിങ്ങളും നിങ്ങളുടെ ടീമും ശരിയായ ദിശയിലേക്ക് നീങ്ങുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യം. മുൻഗണനകൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് പങ്കാളികളുമായുള്ള ആശയവിനിമയം നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനുള്ള നിരന്തരമായ പ്രക്രിയയാണിത്. ഒരു സുസ്ഥിര വികസന പ്രക്രിയ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നതും സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ ശക്തമായ ബന്ധങ്ങൾ വളർത്തിയെടുക്കുന്നതും നിങ്ങളുടെ പുരോഗതിയെ ത്വരിതപ്പെടുത്തും.

ബിസിനസ്സ് മൂല്യം നൽകുന്നതിന്റെയും അത് അളക്കാൻ കഴിയുന്നതിന്റെയും അടിസ്ഥാനമില്ലാതെ, സാങ്കേതിക മികവ് പരിമിതമായ ഉപയോഗമായിരിക്കും കൂടാതെ മറ്റ് ടീമുകളുമായി വിശ്വാസം വളർത്തിയെടുക്കാൻ പര്യാപ്തമല്ല. ബിസിനസ്സ് മാറുകയും വികസിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, നിലവിലുള്ള ഡാറ്റയും അവസരങ്ങളും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും നന്നായി ഉപയോഗിക്കാനും ഡാറ്റ സയൻസ് ടീം ഒരുപോലെ തയ്യാറാകുമെന്ന വിശ്വാസത്തെ പ്രചോദിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

ഉറവിടം: https://www.codementor.io/blog/data-science-production-7h8ko1958k