The post has been translated automatically. Original language: Russian
When the volume of tasks grows, the first obvious solution is to increase the team. But in practice, the number of people alone does not solve the problem. The more participants involved in the process, the more important uniform rules, transparent control and fast feedback are.
We identify several things for ourselves that are especially important when scaling work with data.
First, the instructions should be as clear as possible. If different specialists understand the same case differently, discrepancies accumulate very quickly on large volumes.
Secondly, it is important to separate execution and quality control. Checking the sample by a separate specialist allows you to find system errors earlier and correct the process before they spread to a large array.
Another important element is dealing with controversial cases. It is better not to solve such cases anew every time, but to collect them into a single database of examples and gradually supplement the internal rules.
And of course, with the growth of the team, it is already difficult to manage the process only manually. We need tools for load balancing, status tracking, deadline control, and quality analysis.
As a result, scaling up work with data is first of all scaling up the process, and only then the number of people.
Когда объем задач растет, первое очевидное решение — увеличить команду. Но на практике само по себе количество людей проблему не решает. Чем больше участников подключается к процессу, тем важнее единые правила, прозрачный контроль и быстрая обратная связь.
Мы для себя выделяем несколько вещей, которые особенно важны при масштабировании работы с данными.
Во-первых, инструкции должны быть максимально однозначными. Если один и тот же кейс разные специалисты понимают по-разному, на больших объемах расхождения очень быстро накапливаются.
Во-вторых, важно разделять выполнение и контроль качества. Проверка выборки отдельным специалистом позволяет раньше находить системные ошибки и корректировать процесс до того, как они распространятся на большой массив.
Еще один важный элемент — работа со спорными случаями. Такие кейсы лучше не решать каждый раз заново, а собирать в единую базу примеров и постепенно дополнять внутренние правила.
И конечно, при росте команды уже сложно управлять процессом только вручную. Нужны инструменты для распределения нагрузки, отслеживания статусов, контроля сроков и анализа качества.
В итоге масштабирование работы с данными — это в первую очередь масштабирование процесса, а уже потом количества людей
Share
