I (?)peggiori(?) errori che fanno i "data scientists" (sulla comunicazione tra data scientist e dirigenti d'azienda)

Condivido con voi questo post su datasciencecentral dal titolo "Top Mistakes data scientists make": www.datasciencecentral.com/profiles/blog..

- poca comunicazione tra le persone che operano sui dati (i dataScientist) e quelle che operano sui processi di business; non serve una continua interazione tra le due parti ma è necessario che il data scientist capisca cosa serve al business e viceversa che il business capisca cosa il data scientist può fare;

- non proporre subito la soluzione più semplice: a volte per ottenere informazioni utili alle aziende bastano 30 righe di codice ma il data scientist perde "la bussola" e crea soluzioni pachidermiche,... impiega mesi per realizzare "features" inutili scoprendo solo alla fine che le funzionalità   usate sono quelle più semplici; ancora: comunicare bene con i responsabili aziendali è la soluzione;

- le soluzioni più complesse non sono a priori le più apprezzate dai dirigenti: lo scienziato dei dati preferisce realizzare funzionalità   complicate che richiedono molto tempo e che fornisco molte funzioni, analisi e quant'altro; ai dirigenti delle aziende a volte bastano poche analisi specifiche magari realizzabili con meno sforzo e in minor tempo; anche in questo caso la comunicazione scienziatoDati - dirigenti evita di lavorare in modo non efficace.

Personalmente non so se gli errori elencati possono ritenersi "top" ma condivido con l'autore che la comunicazione e le abilità   di comprensione dei problemi/necessità   aziendali siano sempre più importanti per una persona che lavora con i dati**. Si possono fare le analisi più approfondite e "ninja" su database il più grandi e accurati possibile, ma se poi non riesco a sintetizzare il "succo del discorso" agli imprenditori ed ai dirigenti o se le informazioni trovate non interessano viene a mancare il "traguardo"... è come aver corso una maratona per 40 km in testa e poi non tagliare il traguardo.