Не покидает меня интерес к теме зрелости аналитики. Сегодня это вылилось в акцию "2 статьи по цене одной".

В "The AI Hierarchy of Needs" в очередной раз преизобретают пирамиду Маслоу.

Мысль довольно очевидная: чем меньше размер и качество самого нижнего уровня (сбора данных), тем меньше шансов успешно применять на практике Data Science и AI.

В "Empowering the Data Analyst" поверх этого намазывают задачи специалистов и роли в командах (инженеры, аналитики, дата-саентисты).

Еще тут мы встретим забавную классификацию аналитиков:
🔹те, кто поставляет данные;
🔹те, кто поставляет инсайты.

Автор склоняет всех к переходу из первой категории во вторую или из состояния Data as a Product (DaaP) в Data as a Service (DaaS). В основном, через обеспечение self-service аналитики и развития в команде компетенций "стратегических бизнес партнеров", помогающих принимать решения на основании данных.

P.S. Сам себе удивляюсь, но визуализация в виде пирамиды в обоих местах кажется уместной.

#компетенции