Quando assumere un team dati (e quando costruirlo, assumere o esternalizzare)

I segnali che sei pronto

Non ti serve un team dati perché fa maturo averlo. Ti serve quando queste cose sono vere tutte nello stesso momento:

I tuoi numeri vivono in troppi posti e si contraddicono tra loro.
Le persone passano ore a mettere insieme report a mano, e poi ci litigano comunque.
Le decisioni slittano perché non riesci a rispondere in fretta a domande basilari.
Il costo di sbagliare ormai e più grande del costo dell'aiuto.

Se e vero solo il primo punto, hai un problema di strumenti e di disciplina, non di organico. Assumere non sistema un processo che non hai ancora definito.

Perché la prima assunzione e così rischiosa

Le figure senior nei dati sono lente da trovare e costose da contendere. Il mercato e tirato e il ruolo si e allargato fino a coprire ingegneria, modellazione, governance e sempre più spesso il supporto al machine learning. Così aspetti mesi, paghi tanto, e poi arrivi alla trappola vera: la prima persona costruisce le fondamenta a propria immagine, su strumenti che conosce solo lei, senza nessuno di senior che possa verificare le scelte di design.

Se quella persona non e quella giusta, non perdi solo uno stipendio. Perdi l'anno che ci vuole per accorgertene, smontare lo stack e riassumere. Il costo di una prima assunzione sbagliata e un anno perso, non una busta paga.

Costruire, assumere o esternalizzare: un metodo semplice

Tre opzioni oneste, ciascuna con una condizione chiara.

Assumere in casa quando i dati sono parte centrale del tuo prodotto e oggi riesci ad attrarre, pagare e gestire figure senior nei dati. Se sai farlo bene, fallo.
Costruire piano con dei contractor quando il bisogno e ristretto e ben definito. Funziona per un singolo progetto, molto meno per una capacita continuativa.
Esternalizzare la funzione quando hai superato i fogli di calcolo ma una prima assunzione sbagliata ti costerebbe un anno. Ottieni una funzione che gira subito e la internalizzi dopo, partendo dalla conoscenza.

La terza opzione funziona solo se quello che viene costruito ti viene consegnato e continua a girare senza chi lo ha messo in piedi. E tutto qui il modello dietro una funzione dati come servizio.

L'ordine che di solito funziona

Prima metti in piedi la funzione, poi la validi con decisioni reali, e solo dopo assumi su una forma che già conosci. Assumere la tua prima persona dati per gestire una funzione che già gira, con documentazione e uno stack definito, e un'assunzione molto più facile e sicura che chiedere a qualcuno di inventarla dal nulla mentre speri che abbia indovinato.

Domande frequenti

Qual e il primo ruolo nei dati che una startup dovrebbe assumere?

Dipende dal collo di bottiglia. Se il problema e che nessuno si fida dei numeri e la reportistica e fatta a mano, ti serve qualcosa di simile a un analytics engineer: una persona che sa modellare i dati e costruire dashboard affidabili. Se invece i dati non scorrono nemmeno in modo stabile, prima ti serve l'ingegneria. Assumere una figura senior di leadership prima ancora che esista una funzione da guidare e un errore comune e costoso.

Quanto costa sbagliare la prima assunzione nei dati?

Molto più dello stipendio. Una prima assunzione sbagliata di solito significa mesi di lavoro sulle fondamenta sbagliate, uno stack che capisce solo quella persona, più il tempo per accorgersene, separarsi e riassumere. In pratica il costo vero e l'anno perso, non la busta paga. E proprio per questo che molti team riducono il rischio della prima mossa prima di legarsi a un'assunzione permanente.

Quando conviene esternalizzare la funzione dati invece di assumere?

Quando hai superato i fogli di calcolo e le decisioni iniziano a costare care, ma non sei ancora in grado di reclutare, pagare e gestire bene figure senior nei dati. Esternalizzare la funzione ti da una capacita operativa subito e ti permette di internalizzarla dopo, partendo dalla conoscenza invece che dalle congetture. La condizione e che qualunque cosa venga costruita ti venga consegnata e funzioni anche senza chi l'ha realizzata.

Un head of data frazionale e la stessa cosa che esternalizzare la funzione?

No. Un head of data frazionale da una leadership part time a un team che hai già. Esternalizzare la funzione copre tutto quando ancora non ce l'hai: leadership, costruzione e gestione. Se hai già delle persone ma manca la direzione, la leadership frazionale e la scelta giusta. Se non hai ancora niente, ti serve la funzione, non solo un capo.

Non sei sicuro di quale opzione faccia al caso tuo? Prenota un audit dei dati e lo capiamo insieme, oppure guarda come funziona il modello della funzione dati come servizio.