분석의 다양성과 포용성: 스타트업이 성차별에 맞서 싸우는 방법
게시 됨: 2016-12-28여자는 티백과 같습니다. 그녀를 뜨거운 물에 담그기 전에는 그녀가 얼마나 강한지 알 수 없습니다. Eleanor Roosevelt.
Meg Whitman은 Hewlett-Packard의 CEO이며 경제학 학위와 MBA를 보유하고 있습니다. Sheryl Sandberg는 Facebook의 COO이며 경제학 학위를 받았으며 Harvard Business School에서 MBA를 취득했습니다. Marissa Mayer는 Yahoo!의 CEO입니다. 그리고 스탠포드 대학에서 공부했습니다. Angela Arentts는 패션계에서 태어났고 Apple에서 인수하기 전에 꾸뛰르 하우스 Burberry를 이끌었습니다.
이들은 모두 여성입니다. 그들은 모두 지도자입니다. 그들은 대부분 남성이 차지하고 있는 리더십 직책에 있는 여성 리더로, 주요 글로벌 기술 회사의 전략 및 제품 개발에 영향을 미칩니다. 그럼에도 불구하고 그들은 그들이 이끄는 회사의 브랜드 및 전반적인 방향과 관련된 직책을 가지고 있습니다. 한마디로 여성 CTO가 아니라 여성 CEO 다.
성별 장벽 허물기
젠더는 가장 좋은 날에 민감한 주제입니다. 사람들은 여성의 권한 부여를 열렬히 옹호하는 범주에 속해 그것에 크게 무관심하고 그것이 존재하는 이유를 이해하지 못합니다.
기술 세계, 특히 분석에 관해서는 더 흥미로운 게임입니다.
구글, 마이크로소프트, 페이스북과 같이 자유롭고 개방적인 문화 기업들조차 여성 고용과 관련하여 우울한 통계를 가지고 있습니다. 집에서 가까운 TCS(40% 이상의 여성 고용률)에서 여성 직원은 신입사원이거나 하급 직원이며 약 11%는 고위 관리직에 있습니다.
이 Forbes 보고서는 15개의 연례 분석 컨퍼런스에서 25% 미만인 기술 컨퍼런스에서 여성 연사들의 격차를 보여줍니다. 그리고 누가 Gamergate를 잊을 수 있겠습니까? SXSW 2015(South by Southwest 2015)에서 한 여성 트위터 인플루언서가 게임 회사의 특정 남성 그룹에 대해 솔직한 발언을 했다는 이유로 수치와 괴롭힘을 당했을 때였습니다.
단순한 후원이든, 기업 문화든, 여성보다 남성 기술자가 더 많은 경우이든, 다양성은 혁신만큼 기술 세계에 아직까지 진출하지 못했습니다.
비율은 비참하지만 상황은 그렇지 않습니다
AAUW(American Association of University Women)의 이 연구 보고서는 여성이 기술 분야에서 실제로 사라지고 있을지도 모른다고 주장합니다. 데이터 과학에서 여성이 직면한 주요 문제로는 성별 편견, 고정관념 및 인식이 있습니다. AAUW 연구는 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 산업의 여성에게 성별 편견과 고정관념이 어떻게 부정적인 영향을 미칠 수 있는지를 고용주와 여성 자신의 두 가지 측면에서 조명했습니다.
따라서 인도 스타트업 생태계의 새로운 분야에서 다양성(또는 다양성 부족)이 얼마나 해결되었는지 궁금해하는 것은 당연합니다.
“우리는 사고 과정에 다양성을 가져오는 여성 코더를 찾기 위해 열심히 노력합니다. 하지만 우리가 보는 채널(Angel.co, hirist 등)은 남성이 지배합니다.”
공급망 및 물류 공간의 운영 및 서비스 문제를 해결하는 데 전념하는 Gurugram의 분석 회사 인 Shipsy의 CEO이자 공동 설립자인 Soham Chokshi는 그렇게 시작합니다. "우리의 선택 과정은 위의 지표를 엄격히 기반으로 하지만 후보 명단에 포함된 여성의 비율은 매우 적습니다."라고 덧붙였습니다.
Mumbai의 공동 설립자인 Mukund Mudras는 "기술직에 채용할 때 가치 창출과 창의적인 사고, 배우고자 하는 열망, 지금까지 해왔던 일에 대한 열정 등 후보자의 열망을 이해하려고 노력합니다."라고 말했습니다. Soham의 감정을 반영한 Heckyl Technologies 기반. 헤킬은 대출과 주식 거래를 하면서 은행과 증권사에 360도 정보를 제공하기 위해 감정분석과 기업성과점수를 하는 기업이다.
프롬프트가 표시되면 그는 70+ 팀의 전체 여성 수가 20명이 넘음에도 불구 하고 고위 리더십 위치에 여성이 없다고 말합니다. 여성에게) 지금. 그러나 대부분의 여성 구성원은 제품 및 개발 팀에 있습니다. 그 팀에는 남성보다 여성이 더 많다”고 인정했다.
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“여성들은 문제 해결에 조직적인 접근 방식을 가지고 있습니다”
BigBasket의 분석 책임자인 Pooja Ravishankar는 상황에 대해 다른 견해를 가지고 있습니다.
“여성들은 문제 해결에 대한 체계적인 접근 방식을 가지고 있습니다. 데이터 마이닝과 비즈니스 문제에 대한 답을 찾는 것은 반복적이며 때로는 좌절스러운 작업입니다. 여기에는 가설 생성, 올바른 데이터를 얻기 위해 가지치기, 정확한 답을 얻기 위해 코드 또는 모델 실행 및 재실행이 포함됩니다. 여성들은 데이터를 보다 체계적으로 구성하고 방대한 양의 데이터를 비즈니스 문제에 답하는 데 사용할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.”라고 그녀는 주장합니다.
그녀의 주장은 다음과 같은 All Analytics 기사에서 뒷받침됩니다. 데이터 과학은 여성이 큰 성공을 거둔 응용 과학을 기반으로 합니다. 데이터 과학은 전통적으로 여성과 관련된 특성인 협업 및 의사 소통입니다. 우리는 점점 더 많은 여성들이 데이터 과학 분야에 진출하여 뛰어난 역량을 발휘하고 있는 것을 목격하고 있습니다.
Pooja는 또한 여성이 멀티태스킹에 능숙하고 동시에 많은 문제를 해결할 수 있다고 제안합니다. 이는 스타트업과 같은 비즈니스 모델을 지속적으로 발전 및 연마하는 급변하는 비즈니스에서 매우 중요한 속성인 동시에 유지율이 높은 팀과 함께 안정성을 가져오는 것입니다.
“Big Basket의 분석 팀은 고객 분석에 중점을 두고 고객 기반을 늘리기 위해 구성되었습니다. 고객 기반 은 우리가 처음 시작할 때 1,000명에서 현재 310만 명으로 늘어났습니다. 고객 분석의 이면에 있는 아이디어는 고객 유지와 주문의 빈도와 가치를 추적하는 것입니다. 분석 팀은 마케팅 채널과 고객의 구매 패턴을 식별하는 데 도움을 줍니다. 고객 분석은 매출 증대에 기여하고 배송 매트릭스와 고객 충성도 간의 상관 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.”라고 덧붙였습니다.
지식은 섹스보다 훨씬 더 중요합니다.
데이터 과학자가 Harvard Business Review에서 "21세기의 가장 섹시한 직업"으로 선정된 지 거의 4년이 지났습니다. 포용은 전 세계의 각 분야와 조직에서 중요하지만 STEM 분야에서는 지식도 중요합니다. 데이터 과학자를 고용할 때 원하는 자격의 종류에 대해 물었을 때, 우리가 이야기한 설립자들은 핵심 문제인 성별보다 기술 에 동의했습니다.
더 자세히 조사하면 Soham은 다음과 같이 확장합니다. "분석 팀을 고용할 때 우리가 찾는 것은 컴퓨터 공학의 기초, 데이터 인프라(KAFKA, Spark 또는 기타 빅 데이터 도구)에 대한 경험 및 제품, 기계를 확장하는 방법에 대한 지식입니다. 분석 위치에 대한 학습 알고리즘."
그는 또한 Shipsy가 문제 해결 능력, 즉 코드를 작성하기 전에 접근 방식을 구조화하는 방법, 코드 위생 및 작성 기술을 확인하는 알고리즘을 기반으로 후보자를 평가한다고 덧붙입니다. “신청자가 선호하는 언어로 진행됩니다. 우리는 기본적으로 지원자가 올바른 질문을 하고 있는지 아니면 사고 과정이 매우 편협한 것인지 파악합니다.”
이것은 여성이 문제 해결 및 반복 능력이 훨씬 뛰어나고 따라서 데이터 과학이 한 분야로서 여성 엔지니어가 대학을 졸업할 때 고려할 수익성 있는 옵션이라는 Pooja의 초기 관찰과 깔끔하게 연결됩니다.
편집자 주
전통적으로, 지리적으로 여성은 매년 수백만 명의 엔지니어를 생산하는 인도와 같은 국가에서도 기술 인력의 일부로 간주되지 않았습니다. 2011년까지 대학원 수준 엔지니어링(전인도)에 등록한 남성과 여성의 비율은 1:0.51 이었습니다. 그리고 산업으로서 분석은 최근 몇 년 동안 Big Brother KPO의 그림자에서 벗어났습니다.
NASSCOM(National Association of Software and Services Companies)에 따르면 빅 데이터 및 분석 시장은 현재 20억 달러에서 2025년까지 160억 달러 규모 로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한 인도는 세계 시장에서 32%의 점유율로 데이터 및 분석 분야의 상위 3개 시장 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.
다양성과 포용성은 분석 시장의 글로벌 주주이지만 인도가 진정한 잠재력을 달성하는 데 방해가 되는 장애물을 이해해야 하는 또 하나의 영역에 불과합니다.
“(미국에서 일한) 내 경험에 따르면, 인도는 스타트업을 위한 Next Big Place입니다. 제품을 시험하고 시험해 보기 위한 정부 및 기업의 지원과 같이 개선해야 할 부분이 있지만, 우리는 분명히 빠른 시일 내에 앞으로 나아갈 것입니다. 우리는 또한 서방이 하고 있는 것과 비교하여 새로운 기술과 플랫폼을 조금 더 이해해야 할 것입니다.”라고 Mukund는 결론지었습니다.
파일럿 제품에 대한 정부 및 기업 지원은 많은 주에서 시작 정책을 선언하면서 확대되고 있습니다. 데이터가 지배함에 따라 개발 및 지원에 열심인 분석 및 AI가 뜨거운 분야로 포함되기 때문입니다. 그러나 다양성과 포용성 측면에서 볼 때 Microsoft와 같은 기존 대기업의 전체 인력 중 여성은 29.1% , 기술 부문은 16%, Twitter는 10% , Google은 기술 부문의 여성이 17% 입니다. 선두 기업 은 Microsoft가 23%, Twitter가 21% , 마지막으로 Google이 17% 입니다.
그림이 나오는데 예쁘지 않습니다. 올해가 끝나가고 있으며, 소셜 미디어, 조직, 주류 미디어 등을 통해 다양성과 다양성 부족에 대한 더 많은 대화가 있었습니다. 그러나 우리는 미래에 대한 통찰력을 찾는 데이터 과학과 같이 진보적인 수직 분야에서 훨씬 더 실용적인 조치가 나오기를 바랍니다.
현재까지 재정적 지원의 부족과 (마리사 메이어나 셰릴 샌드버그와 반대되는) 대부분의 기술적인 리더십 위치에서 여성 역할 모델의 부재와 가족을 최우선으로 하는 자기희생적인 경향으로 인해 대다수의 인도인들이 기술 학위와 관리 자격의 잠재력을 최대한 활용할 수 없는 여성. Pooja는 여성을 위한 더 많은 멘토링과 교육 프로그램, 회의, 캠페인 등도 여성이 남성 중심의 직업을 선택하는 데 영향을 미칠 수 있다고 덧붙였습니다.
하지만, 사람들의 마음가짐에 따라 숫자도 변할까요? 인도 여성은 가족을 넘어 생각할 수 있습니까? 열정적이고 경쟁이 치열한 딥 테크 세계로의 여정을 미리 결정하기 위해 Jeff Bezos 또는 Mark Zuckerberg와 같은 역할 모델을 얻을 수 있을까요? 그것은 시간만이 답을 줄 질문이다.