データサイエンスチームの協力のための5つのベストプラクティス

5 Best Practices for Collaborating with Data Science Teams

データサイエンスプロジェクトは、異なるチームメンバーが異なる役割を果たす、幅広いスキルで構成されています。誰もが自分のスキルと責任を持っており、それらはすべて協力的な技術作業に大きな役割を果たしています。

しかしながら、私たちはまだ世界的なパンデミックの反動と、在宅勤務を続ける人々の増加に直面しています。自然に、人々が働く方法と運営方法が変化することになります。

では、データサイエンスチームはどのようにしてより効果的に協力することができるのでしょうか？それを見てみましょう。

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モデルが本番環境に展開されることを確認する

知られていることですが、多くのモデルは時間とエネルギーと費用を費やして構築されていますが、本番環境に展開されることはほとんどありません。VentureBeat AIによると、87%のデータサイエンスプロジェクトが本番環境に展開されないということです。かなり高い数字です！しかし、なぜそれほど高いのでしょうか？

それは、ビジネスのデータサイエンス要素と実際のビジネスの目的がつながっていないためです。そして、そのつながりがない主な理由は、データサイエンスチームがビジネスのニーズを満たすために何を生産する必要があるかというグレーゾーンがあるということです。

データサイエンスチームとビジネスの意思決定者との間のより良いコミュニケーションにより、データチームのメンバーは必要なものを効果的に生産することができます。これは、以下の質問に答えることによって行うことができます：

1. ビジネスの問題は何ですか？
2. この問題を解決することは可能ですか？
3. ビジネスはデータの洞察からソリューションを採用しますか？

これらの3つの質問に答えることにより、データサイエンスチームは何をすべきかを深く理解することができます。

プロジェクトを文書化する

データサイエンスプロジェクトには、データサイエンティストからデータエンジニア、プロダクトマネージャー、IT管理者など、異なる役割を持つ人々がいます。プロジェクトに取り組むとき、行ったすべてを文書化することは、チーム全員にプロジェクトのプロセスと、次に行うべきことについてより明確な理解を提供します。

データサイエンスプロジェクトは常に成功するわけではありませんが、あなたのすべての行動を文書化することで、プロジェクトから学ぶことができ、次回は成功を保証するために何をすべきかを学ぶことができます。

プロジェクトを文書化するときに心に留めておくべき2つのルールは次のとおりです：

1. 文書化は現在の従業員と協力するのに役立つだけでなく、将来の従業員とも協力しています。
2. 走る前に歩く。データサイエンスプロジェクトを研究論文のように操作します。最終製品を急いで生産するのではなく、ビジネスの目標を達成し、効果的で成功した最終製品を構築してください。

知識共有

すべてを文書化することにより、会社全体で知識共有が提供されます。データサイエンスチームは、会社で非常に貴重な資産を保持しています。多くの企業が直面する最大の課題の1つは、同じ作業やリソースを複数生産することです。

コード、プロジェクト、モデルなどの情報にアクセスできる知識共有を作成することで、組織は同じことを2回生産する時間を節約することができます。

知識共有は、プロジェクトを文書化することと手を取り合っています。従業員は、データサイエンティストが使用したデータソース、モデリングアプローチ、環境バージョンなどを見ることができるべきです。

作業をバージョン管理する

これからは、データサイエンスプロジェクトの技術的な要素について少し詳しく見ていきます。データの大部分はフラットファイルとして保存されるか、リレーショナルデータベースシステムを介してアクセスできます。しかし、データサイエンスチームがチームメンバーが中間データバージョンを戻さずにローカルで作業を行うという最大の課題があります。

残念ながら、データサイエンスチームの他のメンバーは同じ作業を完了し、作業量が重複することになります。あなたの作業を共有することは非常に価値があり、同僚があなたが行った作業の利点を活用して、それをもとに作業を行うことができるようになります。

あなたのすべての作業はバージョン管理され、ローカルでないシステムに戻されるべきです。これにより、他の人が変更を見ることができ、変更を取り込んで作業することができます。

これを確実にするためには：

1. チーム用の共有サーバーを使用します。
2. 中間データファイルを適切な場所に戻す自動化ツールを使用します。
3. SlackやGitHubなどの統合ツールを活用することで、変更が行われたことを通知できます。

データパイプライン

データパイプラインは、データ処理要素がシリーズに接続されることにより、データサイエンスプロジェクトのデータの流れを可能にします。1つの要素の出力が次の要素の入力になるため、生データから最終結果までの2つ以上のコマンドを実行する余分な時間を費やす代わりに、データパイプラインを使用すると、1つのコマンドで全体の変換を確認できます。

これにより、プロジェクトをゼロから再構築するために費やす時間を短縮するだけでなく、データ変換の構造的な理解も提供されます。

まとめ

チーム内のデータサイエンスのコラボレーション方法をさらに改善するために使用できる他のプラクティスがあります。しかし、これらの5つを正しくかつ効果的に行うと、チームはより効果的で生産的な方法で進むことができます。

データサイエンスワークフローの自動化について学びたい場合は、こちらを読んでください：データサイエンスワークフローの自動化。 Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、およびVoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、およびデータサイエンスに関する理論的な知識を提供することに興味を持っています。彼女はまた、人間の寿命の長さに人工知能が/で恩恵をもたらすさまざまな方法を探究したいと考えています。彼女は、他の人を指導しながら、技術的な知識とライティングスキルを広げることに熱心な学習者です。

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