Untuk bersaing dengan Netflix dan jaringan terkemuka lainnya serta layanan streaming di dunia penyiaran, Anda harus berada di depan kurva. Pemirsa mengharapkan personalisasi tingkat tinggi, dan mereka lebih berubah-ubah dari sebelumnya dengan perhatian mereka terbagi di antara segudang platform streaming yang bersaing untuk mendapatkan ruang.
Untuk tetap menjadi pemain kunci, jaringan harus benar-benar memahami siapa pemirsa mereka dan apa yang mereka inginkan – dan itu semua dimulai dengan data. Di ITV, kami telah mampu memanfaatkan kekuatan data untuk mengubah jaringan selama beberapa tahun terakhirmenarik wawasan penting tentang perilaku pemirsa untuk membuat keputusan di seluruh bisnis.
Data merupakan jantung dari perjalanan transformasi digital di ITV dan selalu menjadi bagian dari DNA kami. Kami berusaha untuk menjadi lebih dari sekadar TV – kami ingin menjadi perusahaan hiburan berbasis digital yang menyediakan konten berkualitas tinggi kepada orang-orang di mana pun, dan bagaimanapun, yang mereka pilih. Niat ini berada di garis depan pikiran kami ketika kami memutuskan untuk mengembangkan tim kami – dan tentu saja kami tumbuh.
Pada tahun 2021, ITV memiliki tim kecil yang hanya terdiri dari dua insinyur data. Saat ini, tim inovasi data kami memiliki lebih dari 60 orang di semua disiplin ilmu. Sebagai seseorang yang telah memimpin tim data ini saat pertumbuhannya meledak, saya memiliki beberapa saran untuk orang lain yang ingin membangun tim data mereka.
1. Menemukan teknologi yang tepat
Langkah pertama adalah mencari tahu bagaimana mengelola dan menginterpretasikan data dengan cara yang paling berguna untuk bisnis. Menemukan teknologi yang tepat untuk mendukung tujuan perusahaan sangatlah penting. Pertanyaan penting bagi kami pada awalnya adalah, “Apakah kami membangunnya atau membelinya?”. Di situlah Rumah Danau Databricks masuk. Ini adalah teknologi yang tepat untuk kami.
Menggunakan Lakehouse memberi kami kesempatan untuk membuat platform yang benar-benar sesuai dengan kebutuhan kami dan berfungsi untuk berbagai kasus penggunaan di seluruh perusahaan. Menggunakan arsitektur data modern, seperti Lakehouse, menghilangkan beberapa kerumitan yang biasanya terkait dengan berbagi data antar departemen. Kami dapat memberikan tingkat akses yang berbeda kepada orang-orang dengan peran pekerjaan yang berbeda, serta memungkinkan kolaborasi yang lebih produktif dengan memberi anggota tim akses ke analisis dan wawasan waktu nyata.
Setelah mengadopsi Lakehouse di ITV, proyek yang biasanya memakan waktu berbulan-bulan kini hanya membutuhkan waktu beberapa menit. Kita dapat mengalihkan fokus untuk memikirkan kemampuan yang lebih canggih, seperti pembelajaran mesin. Ini telah menjadi pengubah permainan, karena ilmuwan data dan insinyur dalam tim sekarang memiliki waktu untuk berinovasi dan meningkatkan – mengerjakan proyek yang lebih menarik dan berharga bagi bisnis.
Setelah teknologi yang tepat dipilih, lebih mudah untuk melatih anggota tim baru tentang cara mengakses dan menggunakan data. Anda dapat mulai berpikir jangka panjang tentang bagaimana data dapat diubah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang akan mengubah layanan dan menciptakan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna.
2. Menciptakan visi dan membentuk ekspektasi pemangku kepentingan
Setelah fase besar pertama selesai, penting untuk membuat visi dengan data yang memotivasi orang untuk melakukan pekerjaan terbaiknya. Ketika departemen lain mulai melihat hal-hal luar biasa yang dilakukan dengan data, hal itu menginspirasi mereka untuk bergabung.
Data di ITV mencakup area organisasi yang lebih luas daripada yang Anda pikirkan, melintasi semua area bisnis termasuk keuangan, periklanan, pemirsa/produk, sumber daya manusia, dan pemasaran – semuanya memiliki kebutuhan unik yang perlu dipertimbangkan.
Untuk tim data kami, pemangku kepentingan internal terbesar adalah pemasaran, jadi sangat penting untuk memahami apa yang mereka butuhkan dari kami dan bagaimana kami dapat menggunakan data yang kami miliki untuk menceritakan sebuah kisah. Tujuannya adalah untuk menginspirasi tim pemasaran dengan menghadirkan seni kemungkinan kepada mereka, dan memberikan keahlian yang tepat, wawasan teknologi dan data untuk membuat strategi pemasaran mereka menjadi hidup.
3. Fokus membangun tim yang beragam
Selain mendapatkan dukungan dari departemen lain, menciptakan visi yang kuat tentang ke mana arah perusahaan dan apa yang ingin dilakukan dengan data adalah alat yang hebat untuk merekrut dan mengembangkan anggota tim baru. Jika mereka percaya pada visi tersebut, mereka cenderung ingin mengambil bagian di dalamnya.
Faktor terakhir, jika bukan yang terpenting, untuk dipertimbangkan adalah bagaimana membuat yang unik dan tim yang beragam. Tim yang paling sukses adalah tim yang memiliki orang-orang dengan pengalaman berbeda yang dapat dibagikan, sehingga kehadiran orang-orang dari berbagai latar belakang, ras, dan sudut pandang yang berbeda adalah kuncinya. Ini juga bisa berarti membawa orang dari industri yang berbeda, dengan latar belakang pendidikan yang berbeda, serta mempekerjakan lulusan baru.
Ada banyak bidang pendidikan dan jalur karir yang berbeda di luar jalur tradisional yang membutuhkan keterampilan analitis yang dapat berguna untuk tim data – hal ini perlu diingat selama proses rekrutmen. Penting untuk memilih kandidat yang tepat untuk melengkapi keahlian Anda, dan bersikap transparan dengan mereka terkait ekspektasi. Kita semua manusia dan tidak selalu memiliki jawaban. Membuat kesalahan adalah bagian penting dari proses pembelajaran, terutama bagi mereka yang baru di bidangnya.
Yang penting, semakin banyak wanita yang memilih data sebagai jalur karier, yang menggembirakan untuk dilihat. Data dan teknologi masih merupakan industri yang didominasi laki-laki, dan sebagai pemimpin kami memiliki tanggung jawab untuk menantang norma-norma tersebut dan berpikir out of the box ketika merekrut kandidat.
Sedang mencari
Membangun tim data ITV sangat penting selama beberapa tahun terakhir, dan sekarang setelah tim kami berkembang, kami dapat berupaya memanfaatkan kemampuan yang lebih canggih dengan data seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kami memiliki banyak pengoptimalan luar biasa di cakrawala, termasuk lebih banyak personalisasi untuk pemirsa, dan pengembangan dalam pemrograman neuro-linguistik. Ini semua adalah hasil dari pemilihan teknologi yang tepat secara hati-hati untuk memenuhi kebutuhan bisnis kami dan membangun tim dengan keahlian yang tepat untuk menyelesaikan pekerjaan.
Indonesian
Arabic
Chinese (Simplified)
Dutch
English
French
German
Italian
Portuguese
Russian
Spanish