КРОСФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ КОМАНДЫ

5 причин, по которым специалисты по данным и дизайнеры должны работать вместе

Проблемы реальной жизни сложны и многомерны. Для их решения нам нужны многомерные и кросс-функциональные команды. В этой статье я выделяю пять причин, по которым специалисты по обработке данных и дизайнеры должны работать вместе в одной команде.

Дизайн и наука о данных — две темы, которые мне близки. И то, и другое важно в современном мире, а с появлением новых технологий, таких как IoT, 5G, автономные транспортные средства, они станут еще более важными для понимания поведения клиентов и их болевых точек. В настоящей статье утверждается, что дизайн абсолютно необходим для науки о данных. Когда дизайнеры и специалисты по данным работают вместе как лучшие друзья, происходят великие чудеса, и это потрясающий опыт для всей организации.

Дизайн, ориентированный на человека, начинается с глубокого сопереживания людям, для которых создается дизайн. Это могут быть бенефициары, сотрудники, клиенты или акционеры. На основе наблюдений и интервью выдвигаются идеи, которые прототипируются и изменяются в соответствии с отзывами, полученными от людей. Это повторяющийся процесс.

Как и в случае проектирования, ориентированного на человека, процесс науки о данных начинается с понимания проблемы путем постановки вопросов. На основе этого собираются первичные и вторичные данные, которые анализируются и используются либо для прогнозов, либо для отчетов. Эта информация передается конечным пользователям этих результатов.

Оба озабочены решением проблем и ответами на вопросы. Дизайн абсолютно не означает создание эстетической графики в Photoshop, точно так же, как наука о данных не означает создание причудливых статистических моделей с использованием глубокого обучения. Вот 5 причин, по которым я считаю, что дизайнеры и специалисты по данным должны работать вместе.

  1. Краткость в представлении результатов
    Цель науки о данных — делать прогнозы или описывать настоящее или прошлое. С помощью инструментов дизайна и сопереживания потребителям идей Data Scientist может отделить плевелы от зерен. Например, если специалиста по данным просят назвать три продукта, которые стоят дороже, но приносят небольшой доход, для специалиста по данным нет смысла показывать руководству модель, значения R-квадрата, регрессионную статистику и т. д. Руководство должно знать результаты в простой, ясной и лаконичной визуальной форме. Могут спросить о причинах. В таких случаях может быть дано подробное описание.
  2. Разнообразие точек зрения
    Принцип расхождения и конвергенции в дизайне предлагает очень разные точки зрения для объяснения шаблонов и поведения пользователей в наборе данных, который пытается понять специалист по данным. Например, если мы видим, что многие звонки, полученные в колл-центре, сбрасываются менее чем за 20 секунд, может быть полезно визуализировать различные случаи того, почему это может происходить. Случаи можно понять, наблюдая за поведением пользователей на поле, когда они совершают вызовы. Таким образом, прототипирование и тестирование могут помочь в улучшении услуг. Это грубый пример того, как сила дизайна и наук о данных идут рука об руку.
  3. Креативность и критическое мышление
    Дизайн считается областью творчества. Наука о данных как область критического мышления. Когда дизайнеры и специалисты по обработке и анализу данных работают вместе, возникает комбинация обоих, и оба помогают друг другу в проверке гипотез друг друга о рассматриваемых явлениях. Например, если Data Scientist выдвигает аргумент на основе данных и результатов, то Designer может предложить другую творческую точку зрения или объяснение поведения на основе полевых исследований. Такое сотрудничество делает науку о данных по-настоящему творческой и нагруженной аналитическим мышлением.
  4. Расширение знаний
    Когда дизайнеры и специалисты по данным работают вместе над данными после наблюдения за людьми и окружающей средой, у них повышается вероятность расширения знаний. Дизайнер понимает, о чем говорят данные, а специалист по данным понимает, почему люди ведут себя именно так, а не иначе. Например, просить человека принять участие в трехчасовом опросе, чтобы узнать все, — не лучшая практика дизайна, ориентированного на человека. Вместо этого дизайнер мог бы помочь в уточнении, упрощении и сокращении опроса на основе наблюдения и целенаправленных групповых обсуждений с людьми.
  5. Делаем мир лучше, проще и проще
    В конце концов, и дизайнеры, и специалисты по данным делают мир лучше, проще и проще для всех людей. Когда они работают вместе, клиенты чувствуют, что их слушают, менеджеры чувствуют себя продуктивно, а прибыль организации увеличивается благодаря большей согласованности и сотрудничеству между несколькими людьми. Например, используя принципы проектирования, инженеры по машинному обучению могут создавать более понятные, ориентированные на пользователя и простые интерфейсы для автономных транспортных средств, которые являются безопасными, простыми в эксплуатации и лучше работают. Что важно, а что нет, зависит от понимания и наблюдения за поведением людей, когда они управляют автомобилем.

Если вы дизайнер или специалист по данным и у вас есть дополнительные причины для сотрудничества и его важности, не стесняйтесь добавлять свой ответ. Я отредактирую статью, потому что, в конце концов, именно сотрудничество ведет всех вперед.

Чтобы узнать больше о дизайне, ориентированном на человека, обратитесь сюда.