データサイエンスは非常にダイナミックに発展しているため、各専門家はそれぞれの責任範囲を狭めています。 Cambriano EnergyのCEO兼共同設立者であるMartin Jonesは、ビッグデータを扱う上で14の重要な役割を強調することを提案しています。
役割と責任
データトレーダー
これは、代替データソースを扱うスペシャリストです。 市場と需要を形成し、データ市場をサポートし、常に新しい価値を補充します。 トレーダーは、潜在的に価値のあるデータを探し、新しいフローを調査し、それらを販売します。
Data Traderは、顧客向けのデータ処理ツールも探しています。 彼は傾向を評価および予測し、将来人気が出る可能性のあるデータを購入するためのトランザクションを実行します。
データハウンド
Data Houndはトレーダーの右手です。 トレーダーが予測を行った後、データハウンドが仕事に引き継がれます。 彼の仕事は、ビッグデータの最良で最も安価で最も信頼できるソースを見つけ、このデータの所有者とサプライヤーの連絡先を計算することです。
Data Houndのみが、すべての人に熱意を持ち、新しいデータで作業するように促します。 彼は甘くて忍耐強くなければならず、説得の途方もない力を持たなければなりません。 そして、新しいデータポータルで作業するとき、彼だけがすべての疑問を払拭できます。
データ配管工
このスペシャリストは、インフラストラクチャ全体を設計およびサポートします。 データ配信を提供し、データが準備、クリーニング、分析、プレゼンテーションのすべての段階を通過することを保証します。
Data Plumberは、データが処理のすべての段階を経て、プロバイダーからデータコンシューマーに渡されたことを確認する必要があります。
彼の典型的な責任分野は次のとおりです。
- 情報リポジトリと知識ベースの仕様と機能に関する知識。
- これらのシステムの動作におけるエラーの検出と原因の診断。
- データを送受信するためのワイヤ、アダプタ、ポート、およびチャネルの場所とラベル付け。 データセンターの正しい運用をサポートします。
データブッチャー
Data ButcherはData Shefと連携して動作します。 彼は提供されたデータの必要な部分を選択して準備し、マイニングの日付、予測分析、視覚化のためにボスに渡します。 Data Butcherは、興味深いデータを不要なデータから分離します。 出力は高品質の構造化データであり、分析されます。 Data Butcherはデータアーキテクトの特別なケースであると言えます。
データマイナー
間違いなく、これは最も困難でストレスの多い役割です。 鉱夫は常に論理的および物理的研究に忙しくしています。 最もアクセスしにくいデータを最高の情報値で識別して取得します。 おそらく、これらのデータは非常に深く埋もれており、彼の仕事はリスクを冒して表面に抽出することです。 このようなデータは非常に高い効用係数を持ち、長期間使用されます。 そのため、ビッグデータの世界では、デートマイナーの仕事が常に求められています。
データカナリア
Data Canaryは、データマイナーによって抽出されたデータの品質を制御し、データを合理的に評価するのに役立ちます。
データ薬剤師
リソースが処理できるよりも多くのデータがある場合、またはビジネスプロセスに「毒性」データが埋め込まれている場合、Data Pharmacistが作用します。 問題を特定し、解決する方法を見つけるために、彼は驚くべき数学的能力を持たなければなりません。
精度とペダントリーが主な品質です。 わずかなエラーでさえ、データの誤用や解釈につながる可能性があります。 データ薬剤師は通常、マルチタスクモードで作業するため、迅速に意思決定を行う必要があります。
また、彼は毎日多くの悩まされる人々とやり取りし、助言し、質問に答え、安心させるため、優れたコミュニケーションスキルを持たなければなりません。
データ薬剤師は非常に忍耐強く、非常に注意深い外向的な数学者です。
データ管理人
また、このロールはData JanitorまたはData Custodianと呼ぶことができます。 Data Caretakerは、データセンター、クラウド、データウェアハウスを管理します。 ストレージとデータのセキュリティとクリーンさを保証します。
このような専門家になるには、Pythonプログラミング、データスクランブル、DIYモデリングの実践的なスキルが必要です。 この役割では、職業経験は常に高等教育よりも望ましいです。
データクリーナー
Data Cleanerの主なタスクは、データの性質を歪める可能性のある有毒およびウイルスの価値を特定して処理することです。 データがクリーンで、代表的であり、処理に適していることを確認します。
データシェフ
Data Chefは、すべての部門の作業を整理および調整します。 理想的には、シェフは分析の知識を持ち、統計の確かな経験とデータアーキテクチャの確かな理解を持っています。 また、彼の履歴書には、永遠にリストアップできる幅広い他のスキルが含まれています。
Data Chefは、Data TraderおよびData Butcherとともに、生の生データを検索して選択します。 そして、このデータに基づいて、Data Chefは処理の計画を作成し、データが時間とともに動的に変化する場合でも分析方法を選択します。
データテイスター
Data Tasterは、データまたは情報を消費者に送信する前に試行（テスト）する人です。 出力が誤っている、または誤解を招く可能性があるというリスクが常にあります。
たとえば、Data Tasterは、データが最新であり、使用されているモデルが有効であることを確認および確認します。
また、データの準備と表示にも関与します。 誤った出力データは彼の評判に影響を与えるため、このような専門家は非常に慎重でなければなりません。
データサーバー
簡単な方法で、Data Serverはデータを提示し、注文を受け付けます。 また、利用可能なデータと他の顧客の好みに基づいて、最適なデータ選択について顧客にアドバイスすることもできます。
データウィスパラー
ナレーター、陽気な仲間、哲学者。 この人物の主なタスクは、クライアントが結果を正しく解釈し、すべてをシンプルでアクセス可能な言語で提示および説明するのを支援することです。 Data Whispererは、ビッグデータの世界で最も優れた共感者です。
データ管理者
通常、この役割はCFOまたはそれに続く人が果たします。 彼は、組織内のすべての命名法の値とすべてのアクションを認識している必要があります。 彼はすべてを管理し、さまざまなビジネスタスクに対処し、壁を破り、チームにとって最高の成果を上げています。
アブストラクト
- 2017年までに、データ量は800％増加すると予想されています。
- Cambriano EnergyのCEO兼共同設立者であるMartin Jonesは、ビッグデータを扱う上で14の重要な役割を強調することを提案しています。