골드만 삭스 (Goldman Sachs)의 FAST 팀 부사장 인 웨슬리 첸 (Wesley Chen)은 데이터를 다루고 시장 동향을 분석하여 거래자들에게 가치있는 통찰력을 보여줍니다. 그러나 웨슬리 부사장은이 팀은 단순한 데이터 그 이상이라고 말했습니다.
Goldman Sachs의 FAST (Franchise Analytics 전략 및 기술) 팀은 통찰력을 생성하고 빅 데이터를 쉽게 소화 할 수있는 테이크 아웃으로 바꾸는 제품을 만드는 데이터 과학자 및 엔지니어 그룹입니다. 본질적으로 FAST 팀은 Goldman Sachs의 다른 전문가가 관련 통찰력에 대해 행동하도록 돕는 데이터 전문가로 구성됩니다.
우리는 빅 데이터, 다양성 및 훌륭한 팀을 구성하는 요소에 대해 FAST 팀원들과 이야기했습니다.
데이터의 힘
빅 데이터는 비즈니스에서 동일하거나 오래된 비즈니스를 방해 할 가능성이 있습니다. 빅 데이터를 지능적으로 수집 및 분석하고 통찰력을 발휘할 수있는 회사는 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다.
부사장 인 Debbie Lynch는이를 자세히 이해합니다. Debbie는“더 많은 데이터가 세계로 퍼져 나가고 있으며 분석 할 때 우리가 다르게 행동해야한다는 것을 깨닫기 시작합니다. 과거에는 데이터가 있었지만 효과적으로 분석 할 수있는 도구는 없었습니다.
Goldman Sachs에서 경력을 쌓기 전에 Debbie는 뉴욕의 에너지 유틸리티 회사 인 Con Edison에서 공공 안전 분야에서 일했습니다. 그녀는 데이터 분석을 사용하여 다음 맨홀 폭발이 발생할 위치를 파악하여 사전 예방 조치를 배포 할 수있었습니다. "처음에는 데이터의 힘을 깨달았습니다. 큰 데이터 세트를 처리하고 패턴과 기회를 확인하면 사람들이 보는 더 큰 그림을 이끌어 낼 수 있습니다." 빠른 팀.
올바른 질문
전무 이사 인 사무엘 크라스 닉 (Samuel Krasnik) 전무 이사는 "누가"질문에 대한 답변이 기다리고 있다고 지적했다. 누가 특정 제품을 사고 팔고 자 하는가? 우리는 누구에게 연락해야합니까? 우리는 누구에 집중해야합니까?
부통령 인 션 가르 비엔도 이에 동의합니다. Shawn은 데이터로 응답해야하는 질문을 파악하는 것이 실제로 힘을 실어줍니다. FAST 팀은 "무엇을 원하십니까?"라고 말하지 않고 Goldman Sachs의 거래 영업 및 관리 팀이 어떤 종류의 질문에 대답해야하는지 알아냅니다. "우리는 데이터를 사용하여 이러한 질문에 답하고 시각화를 만들어 그 문장을 쉽게 이해할 수있는 효과적인 방법을 찾게됩니다"라고 그는 말합니다.
본질적으로 FAST 팀은 최종 사용자를 위해 데이터를 번역하며, 엄청나게 보람 된 실험이라고 Shawn은 말합니다.
다양한 인재 풀
사무엘은 숀과 함께 FAST 팀을 창립 할 때 여러 가지를 염두에 두었습니다. "팀의 가장 매력적인 부분 중 하나는 서로 다른 배경을 가진 기술 담당자와 함께 일하는 것이 아니라 비 기술적 인 사람들과 협력하여 비즈니스를보다 데이터 중심으로 만드는 것입니다."Samuel은 말합니다. .
FAST 팀은 구성원들이 테이블에 가져 오는 다양한 강점에 자부심을 가지고 있습니다. 팀원들은 다양한 배경을 가지고 있습니다. 예를 들어 웨슬리는 화학이 미미한 생물학에서 응용 수학을 연구했습니다.
그리고 데비는 골드만 삭스의 커리어 발전에 대한 노력도 보람있는 일이라고 말했다. 그녀는 부사장으로 승진했으며, 전문 및 개인 개발을 장려하는 이니셔티브 인 여성 공학 분야의 참여 기둥을 이끌었습니다.
마찬가지로, 공학 캠퍼스 모집위원회의 멤버 인 Shawn은 인적 자원 관리와 협력하여 전국의 다양한 인재를 확보하기위한 봉사 활동 전략을 개발합니다.
공통의 목표
FAST 팀의 업무는 회사 내 다른 사람들로부터 데이터를 사용하는 방법을 찾기 위해 많은 관심을 끌었습니다. 데비는 이러한 관심이 동기 부여가되었다고 말했다. "어떤 종류의 어려움을 겪고 데이터를 통해 해결 된 사람들은 그러한 가능성에 대해 흥분하게됩니다."
그러나 그것은 단지 데이터에 관한 것이 아닙니다. 사무엘은“내가 사랑하는 것은 내가 함께 일하는 사람들이다. "저는 공통의 목표를 향해 노력하고 싶어하는 호기심이 많고 똑똑한 사람들과 함께 일하게됩니다."데이터 과학자가 될 필요는 없습니다. 이것이 훌륭한 팀을 구성하는 이유입니다.
