Wbrew pozorom droga do stanowiska lidera zespołu analitycznego nie prowadzi wyłącznie poprzez mozolne wspinanie się po szczeblach analitycznej kariery. Jest to wprawdzie naturalna kolej rzeczy i dla wielu badaczy danych zawodowy cel, jednak realia biznesowe potwierdzają, że nie każdy Data Scientist sprawdza się w roli lidera i tym samym nie każdy dobry manager sprawdza się w kierowaniu zespołem analitycznym. Choć w znacznej mierze kompetencje badacza danych i managera powinny się pokrywać, to jednocześnie na każdym z tych stanowisk konieczne jest posiadanie szerokiej palety odmiennych kompetencji i cech charakteru.
W wielu organizacjach, szczególnie tych w których zespoły analityczne dotychczas nie istniały, a których kierownictwo dostrzegło potrzebę ich utworzenia, rolę budowy zespołu powierza się doświadczonemu managerowi, przez co zdarza się, że zespół analityczny buduje na przykład manager sprzedaży. O ile jego kompetencje w zakresie zarządzania projektami, zarządzania zespołem czy też znajomość organizacji i jej potrzeb biznesowych stanowią ogromną wartość, o tyle zupełny brak znajomości i jakichkolwiek doświadczeń w obrębie analiz danych może stanowić bardzo duże zagrożenie dla powodzenia całego przedsięwzięcia. Co zatem stoi za takim wyborem? Z punktu widzenia kierownictwa organizacji niezwykle cennymi kompetencjami managera są wiedza i praktyka biznesowa, zrozumienie potrzeb klienta oraz branży, w której działa firma. Bez nich identyfikacja problemów biznesowych i rekomendowanie rozwiązań, które będą przekładały się na realne wartości dla biznesu są wręcz niemożliwe. Tłumaczy to po części, dlaczego w wielu organizacjach lider badaczy danych nie zawsze wywodzi się z zespołu analitycznego.
Jak zatem przygotować się do roli managera Data Science? Wydawać by się mogło, iż w znacznie gorszym położeniu znajduje się manager bez bogatego doświadczenia w analizie danych, gdyż przynajmniej w teorii musi od podstaw poznać zasady rządzące światem Big Data. Doświadczenia pokazują jednak, że w wielu przypadkach znacznie łatwiej jest managerowi poznać tajniki analizy danych (w stopniu niezbędnym do sprawowania swojej funkcji w zespole), aniżeli świetnemu badaczowi danych pozyskać kompetencje w zakresie komunikacji, motywowania, zarządzania zespołem i projektem oraz poznania kompleksowo aspektu biznesowego. Niewątpliwie jednak w obu przypadkach konieczne są ogromny wysiłek i nieustanne doskonalenie swoich kompetencji.
Kluczowe dla managera niezaznajomionego zbyt dobrze ze światem Big Data jest zrozumienie pełnego cyklu procesu analitycznego – począwszy od gromadzenia założeń biznesowych i na wnioskach płynących z analizy skończywszy. Zdecydowanie najskuteczniejszą metodą na uzyskanie takiej wiedzy jest bezpośredni udział w projekcie. W taki sposób manager ma szanse nie tylko podglądać sposób pracy badaczy danych, ale również zrozumieć dylematy, z jakimi się mierzą, poznać problemy, które napotykają i uświadomić sobie jak wiele procesów, nie tylko tych decyzyjnych, może być udoskonalonych dzięki efektywnej analizie danych. Skuteczny manager musi ponadto rozumieć branżę w nieco szerszym kontekście, nie jedynie przez pryzmat pojedynczego projektu. Orientować się w bieżących trendach, znać rozwiązania i narzędzia, które mogą pozwolić na rozwiązanie określonych problemów i przenieść analizy na zupełnie nowy poziom. Jego rolą jest bowiem koordynowanie projektem w taki sposób, by wartość płynąca z pracy zespołu była dla biznesu możliwie najwyższa. Manager musi być tym samym świadomy, że nie każda metoda rozwiązania konkretnego problemu biznesowego, rekomendowany przez badacza danych, musi być tą, która z biznesowego punktu widzenia jest najkorzystniejsza. Bez zrozumienia branży i umiejętności zadawania trafnych pytań, nie będzie on w stanie właściwie spełniać swojej roli. Co więcej, trudniej mu będzie zbudować zaufanie wśród członków zespołu i właściwie reagować na problemy pojawiające się przy realizowanych projektach. Od managera wymaga się ponadto doskonałych kompetencji komunikacyjnych, co nie podlega dyskusji, jednak w drodze do perfekcji musi on pamiętać o nieustannym doskonaleniu umiejętności budowania opowieści opartych na danych. Mowa o umiejętnym wizualizowaniu danych i prezentowaniu ich w taki sposób, by stanowiły one spójną i interesującą historię. Dzięki tej kompetencji manager jest w stanie skutecznie prezentować wyniki przeprowadzonych działań analitycznych kierownictwu organizacji czy też uzyskiwać zgodę kierownictwa na realizację zupełnie nowych, potencjalnie korzystnych biznesowo projektów.
W przypadku managera o doskonale rozwiniętych kompetencjach analitycznych, droga do osiągnięcia perfekcji w kierowaniu zespołem jest zupełnie inna. Doświadczony badacz danych posiada zwykle doskonałe zaplecze techniczne, dzięki czemu zna cykl życia projektu, skuteczne metody rozwiązywania problemów biznesowych i narzędzia do tego przeznaczone, przez co trudno go wyprowadzić w pole, jednak brak mu zwykle właściwego zrozumienia biznesu. Praktyki biznesowej i wiedzy, które pozwalają na wypracowanie skutecznej komunikacji zarówno z zespołem jak i kierownictwem organizacji. Doświadczenia w realizowaniu projektów, zarządzaniu budżetem, raportowaniu wyników, monitorowaniu KPI itd. Niezwykle istotne są również kompetencje miękkie. Wprawdzie ich posiadania wymaga się od badaczy danych czy analityków, jednak w przypadku ról managerskich stanowią one zwykle jeden z kluczowych czynników wyboru. Muszą zatem reprezentować zupełnie inny poziom. Niestety skutecznej komunikacji, zarządzania zespołem, motywowania i inspirowania bardzo trudno się nauczyć. Między innymi z tego względu w wielu organizacjach role liderów zespołu badaczy danych obejmują osoby posiadające pożądany zestaw kompetencji miękkich, które następnie są szkolone z zagadnień technicznych. Bardzo często z punktu widzenia biznesu ich zatrudnienie w takiej roli jest znacznie mniej ryzykownym posunięciem aniżeli wybór analitycznego umysłu bez jakiegokolwiek doświadczenia w zarządzaniu zespołem.