Nu mai e niciun secret că interesul organizațiilor față de inteligența artificială și Analytics este în creștere, în vederea îmbunătățirii dezvoltării afacerilor – de la studii și design la suplimentarea riscurilor de management.

De-a lungul timpului, s-au scris o mulțime de materiale despre felul în care trebuie făcută selecția de personal. Cu siguranță, datele științifice impun crearea unui model de analiză care să includă motoarele de învățare, capabile să transforme o bază vastă de date în insight-uri.

Companiile au ajuns să fie cucerite de funcționalitățile Analytics-ului și datele pe care acesta le oferă, iar echipele ce stau în spatele acestuia sunt formate din ingineri de date, arhitecți de date, experți data-visualization și – cel mai important – traducători.

De ce sunt traducătorii importanți? Deoarece aceștia ajută la asigurarea organizațiilor că impactul real al datelor oferite de analytics este asimilat și integrat în strategiile companiei așa cum se cuvine.

Ce este mai exact un traducător Analytics?

Pentru a înțelege mai bine ce este un traducător, trebuie mai întâi să înțelegem ce acesta nu este. Traducătorii nu sunt nici arhitecți de date și nici ingineri de date. Traducătorii nu trebuie să fie specializați în Analytics și nu trebuie să aibă expertiză tehnică în programare sau modelare.

În ciuda acestui lucru, traducătorii joacă un rol extrem de important în crearea legăturii dintre expertiza tehnică a inginerilor de date și datele științifice cu expertiza operațională de marketing, manufactură, riscuri și alte probleme manageriale. Traducătorii au rolul de a asigura transmiterea informațiilor generate în urma sofisticatei analize a datelor și traducerea lor în impactul asupra organizației. Până în 2026, McKinsey Global Institute estimează că nevoia de traducători din SUA va crește de la două la patru milioane.

Ce trebuie să facă efectiv un traducător?

Pe baza datelor oferite de Analytics, traducătorii îi vor ajuta pe oamenii de afaceri să identifice și să prioritizeze problemele afacerilor lor. Această analiză va duce la creșterea ratei de rezolvare a problemelor. Aceasta poate fi o oportunitate pentru o afacere (ex: să îmbunătățești calitatea produselor) sau inițiativă organizațională (ex. reducerea timpului de livrare).
Traducătorii trebuie să-și însușească cunoștințe despre AI și Analytics pentru a putea transmite aceste obiective profesioniștilor de date, care vor crea modele și soluții pe baza informațiilor primite de la traducători. În final, traducătorii trebuie să se asigure că soluțiile produc insights-uri pe care oamenii de afaceri le pot pune în practică și, în ultimul rând, să comunice beneficiile acestor insights-uri utilizatorilor pentru ca aceștia să le adopte.

Având în vedere diversitatea potențialelor utilități, traducătorii pot face parte dintr-o echipă de strategie a unei corporații, a unui centru de excelență sau chiar dintr-o companie care procesează datele oferite de Analytics, potrivit hbr.org.

Pasul 1 – Să identifice și să prioritizeze problemele afacerii

Pasul 2 – Să colecteze și să identifice problemele, elaborând cele mai folositoarea insight-uri

Pasul 3 – Să ajute la construirea motorului de Analytics, asigurându-se că soluția pentru rezolvarea problemei afacerii este bine înțeleasă și interpretată de utilizatori

Pasul 4 – sintetizează datele complexe elaborate de Analytics și le transformă în insight-uri ușor de înțeles, recomandă acțiuni pentru utilizatorii afacerii astfel încât aceștia să le extragă cu ușurință și să le poată executa

Pasul 5 – Implementează soluțiile rezultate în urma executării insight-urilor.

Ce abilități trebuie să aibă un traducător:

Una dintre principalele abilități este responsabilitatea – să fie un bun lider, să aibă abilități de comunicare, să fie un bun manager de proiect, să fie expert în traducerile din domeniu tehnic și să aibă spirit de antreprenor.