İş Gereksinimlerini Matematik Diline Tercüme Etmek
John Ginder’ın görüşüne göre, en iyi veri bilimciler matematik uzmanlığı, bilgisayar bilimi ve programlama uygulamaları ile iş gereksinimlerini matematik dili içerisine tercüme edebilmenin bir kombinasyonuna sahip olanlardır. Genellikle Ginder bu alanlardan bir veya ikisinde yetenekli olan insanları bulabiliyor. “Ancak bunların üçünü de tek bir kişide bulmak güç” şeklinde konuşuyor.
Ford’daki analitiklerin ilk destekçilerinden olan Ginder, fizik eğitimi almış birisi. Otomotiv ürecisinin 200 kadar veri bilimcisinin çoğu da öyle.
“Ben kişisel olarak adapte olabilen ve düzenli olarak kendilerini yeniden keşfedebilen insanları arıyorum” diyor Ginder ve şöyle devam ediyor: “Bizler fizikçi, kimyacı, uygulamalı matematikçi ve araştırma uzmanlarıyız. Fizikçiler iyi bir kaynaktır çünkü onlar problemlere nasıl yaklaşılacağına dair kesin bir düşünce yapısına sahipler. Ancak biz MBA sahiplerini veya mühendisleri de istiyoruz.”
Ford’un veri bilimcileri pazarlama ve araştırma gibi farklı departmanlarla bağlantılı mükemmeliyet merkezlerinde görevlendirildi. Onlar hangi otomobil modelinin üretileceğinden materyallerin nereden tedarik edileceğine ve belirli araçların nerede üretileceğine kadar çeşitlilik arz eden hem stratejik hem de taktik meseleler üzerinde çalışıyor.
Başarılı bir projenin anahtarı verideki istikrar olduğunu düşünen Ginder, “Ben her zaman istikrarlı bir veri kaynağı arıyorum ve söz konusu veriyi hangi derecede almayı sürdürebileceğimize bakıyorum. Bana göre eğer o veriye sürekli olarak erişim sağlamamız garanti edilmiyorsa, onun etrafında bir uygulama geliştirmek istemeyiz.” diyor.
Son on beş yıl boyunca Ford’un mükemmeliyet merkezleri firmanın IT departmanıyla başarılı ilişkiler geliştirdi. Fakat bu her zaman böyle değildi.
“On beş yıl önce IT bizim verilere erişim için gitmek zorunda olduğumuz daha büyük bir organizasyondu. Onlar verinin kaynağıydı ve biz baş ağrısı kaynağıydık çünkü onların gölge IT olarak niteledikleri şeyi geliştiriyorduk” diye anımsıyor Ginder.
Ginder’ın ekibi SIMS sistemi üzerinde çalışırken bu durum değişmeye başladı. “IT organizasyonunun bazı sıkıntılarını anlamaya başladık ve uygulamaların nasıl geliştirildikleriyle ilgili onların uygulamalarını anlamaya başladık. Onlar geleneksel bir şelale sürecini takip ediyorlardı ki biz araştırmada bunun verimsiz olduğunu düşüyorduk” ” diyor Ginder.
Bugün, SIMS’teki analitik ekibiyle birlikte çalışılmasının bir sonucu olarak “IT uygulama geliştirme organizasyonumuz neredeyse tamamen çevik uygulamalara geçiş yaptı” şeklinde konuşuyor Ginder.