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Information Science ist in der Wirtschaft immer wichtiger geworden, insbesondere aufgrund technologischer Durchbrüche. Jedes Unternehmen betrachtet Daten als Geschäftsvorteil und ist bereit, in Information Scientist-Arbeitskräfte zu investieren.
Da Unternehmen Datenwissenschaftler als wertvolle Ressource betrachten, muss das Workforce beweisen, dass es seine Arbeit richtig erledigen kann. Einzelne Mitarbeiter können sich jedoch nur mit Anleitung während der Arbeitszeit erholen. Deshalb liegt es in der Verantwortung des Leiters, das Workforce zu leiten und zu organisieren, damit es seine Aufgaben erfolgreich erfüllen kann.
In diesem Artikel gebe ich Tipps für die erfolgreiche Leitung von Information Science-Groups, die auf meinen eigenen und den Erfahrungen anderer basieren. Legen wir additionally los.
1. Schaffen Sie eine kollaborative und integrative Umgebung
In jedem Arbeitsteam eines Unternehmens bestehen die Mitglieder aus Personen mit unterschiedlichem Hintergrund. Es gibt nicht nur kulturelle Unterschiede, sondern auch unterschiedliche Fähigkeiten. Daher ist es wichtig, ein Umfeld zu schaffen, in dem jede Artwork von Kultur akzeptiert wird, während die Mitglieder gleichzeitig dazu ermutigt werden, auf kooperative Weise zusammenzuarbeiten.
Dies kann durch den regelmäßigen Austausch von Wissen in Teambesprechungen, durch Peer-Evaluation-Prozesse oder durch funktionsübergreifende Projekte mit mehreren Mitgliedern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Erfahrungen erreicht werden. Wichtig ist, jegliche Spaltung und Diskriminierung innerhalb des Groups zu vermeiden.
Durch die Schaffung einer kollaborativen und integrativen Umgebung würde das Workforce von einer besseren Problemlösung innerhalb der Groups und mehr Kreativität im Arbeitsprozess profitieren.
2. Setzen Sie immer klare Ziele und Erwartungen
Information Science-Projekte sind oft fortlaufend und haben kein Ende. Ohne Anleitung wissen die Teammitglieder nicht, was sie tun und wann sie ihre Arbeit abliefern sollen, was zu katastrophalen Ergebnissen führen kann.
Das Festlegen von Zielen und Erwartungen mit Groups in Bezug auf das Information Science-Projekt anhand der Geschäftsziele kann den Mitgliedern helfen, sich zu konzentrieren und besser zu verstehen, um besser arbeiten zu können. Versuchen Sie, Ziele und Erwartungen zu formulieren, die messbar und mit einem angemessenen Zeitrahmen erreichbar sind, damit wir die Leistung des Groups verstehen können.
3. Investieren Sie in die Kompetenzentwicklung Ihrer Mitglieder
Als Einzelpersonen wissen wir, dass wir uns immer weiterentwickeln wollen. Das gilt auch für unsere Teammitglieder, die ihre Fähigkeiten verbessern wollen. Das gilt insbesondere für den Bereich der Datenwissenschaft, der sich so schnell weiterentwickelt und bei dem die Mitarbeiter mithalten müssen, damit sie dem Unternehmen kontinuierlich einen Mehrwert bieten können.
Indem wir unseren Mitgliedern die Möglichkeit geben, sich weiterzuentwickeln, können wir die Fähigkeiten unseres Groups auf dem neuesten Stand halten und uns einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz sichern. Versuchen Sie, dem Workforce Zeit zu geben, neue Fähigkeiten und Werkzeuge zu erlernen, und ermutigen Sie es gleichzeitig, an Workshops oder Seminaren teilzunehmen. Sie können auch in die Zertifizierung eines Groups investieren oder ein Mentorenprogramm für erfahrene und junge Mitarbeiter anbieten.
Wenn wir die Mitarbeiter mit den besten Leistungen besser im Unternehmen halten wollen, ist die Investition in ihre Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung, denn sie zeigt, dass sich das Unternehmen und die Führungskraft um sie kümmern.
4. Experimente und Fehler zulassen
Ich habe gesehen, dass viele Nachwuchsdatenwissenschaftler ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen können, weil sie zu große Angst vor dem Scheitern haben oder davor, die Erwartungen des Unternehmens nicht zu erfüllen. Datenwissenschaftler werden zwar eingestellt, um Geschäftsprobleme zu lösen, aber oft sind viele Iterationen erforderlich, bevor wir diesen Erfolg erzielen. Daher ist es für das Workforce viel intuitiver, wenn wir ihnen erlauben, bei ihrer Arbeit zu experimentieren und aus den Fehlern zu lernen.
Datenwissenschaftler arbeiten experimentell und lernen aus allen Fehlern, die passieren. Indem wir eine Umgebung schaffen, in der unsere Mitglieder neue Ansätze ausprobieren können, ermutigen wir sie, bei ihrer Arbeit kreativer und verantwortungsvoller zu werden. Wir feiern jede Artwork von Wachstum, da es letztendlich dem Unternehmen zugutekommt.
5. Work-Life-Stability managen
Information Science-Projekte können komplex sein und die Work-Life-Stability beeinträchtigen. Es ist jedoch wichtig, eine gesunde Arbeitsvereinbarung mit den Teammitgliedern zu treffen, um die Produktivität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig ein Burnout der Teammitglieder zu vermeiden.
Respektieren Sie die persönliche Zeit Ihrer Teammitglieder und ermutigen Sie sie, Pausen zu machen. Es ist wichtig, dass sie das Leben genießen. Gehen Sie auch mit gutem Beispiel voran, wenn es darum geht, eine Work-Life-Stability aufrechtzuerhalten.
Da die Mitglieder von Information-Science-Groups häufig überlastet sind, sorgen Sie für eine gute Work-Life-Stability.
Abschluss
Das Information Science-Workforce ist eine einzigartige Geschäftseinheit mit eigener Farbe. Als Supervisor müssen wir unser Workforce intestine führen. Hier sind einige Tipps dazu, darunter:
- Schaffen Sie eine kollaborative und integrative Umgebung
- Setzen Sie immer klare Ziele und Erwartungen
- Investieren Sie in die Kompetenzentwicklung Ihrer Mitglieder
- Experimente und Fehler zulassen
- Verwalten Sie die Work-Life-Stability
Ich hoffe, es hilft!
Cornellius Yudha Wijaya ist Information Science Assistant Supervisor und Datenautor. Während seiner Vollzeitbeschäftigung bei Allianz Indonesien teilt er gerne Python- und Datentipps über soziale Medien und in den Medien. Cornellius schreibt über eine Vielzahl von KI- und maschinellen Lernthemen.