分析中的多样性和包容性：初创公司如何打击性别歧视指控
已发表: 2016-12-28女人就像一个茶包——除非你把她放进热水里，否则你无法判断她有多强壮——埃莉诺·罗斯福。
Meg Whitman 是 Hewlett-Packard 的首席执行官，拥有经济学学位和 MBA 学位。 Sheryl Sandberg 是 Facebook 的首席运营官，拥有经济学学位，并且是哈佛商学院的 MBA。 玛丽莎·梅耶尔是雅虎的首席执行官！ 并曾就读于斯坦福大学。 Angela Arhendts 来自时尚背景，在接手 Apple 之前曾领导高级定制时装屋 Burberry。
这些都是女性。 他们都是领袖。 他们都是女性领导者，主要担任男性领导职务，她们可以影响一家大型全球科技公司的战略和产品开发。 然而，他们所担任的职位只与他们领导的公司的品牌及其整体方向有关。 简而言之，她们是女性 CEO，而不是女性 CTO 。
打破性别障碍
在最好的日子里，性别是一个敏感的话题——人们从支持女性赋权到热心捍卫它到对它基本上漠不关心、不理解它为什么存在的范围内。
谈到科技世界，尤其是分析，它完全是一个更有趣的游戏。
即使是思想自由、文化开放的公司，如谷歌、微软和 Facebook，在女性招聘方面也有令人沮丧的统计数据——其中只有 10% 到 20% 的技术职位由女性担任。 言归正传，在 TCS（女性员工占比超过 40%）中，女性员工要么是新员工，要么是初级员工，而大约 11% 的女性员工是高级管理人员。
这份福布斯报告显示了技术会议中女性演讲者的差异，在 15 次年度分析会议中，以头条身份出席的女性演讲者人数很少，不到 25%。 谁能忘记 Gamergate – 当一位女性 Twitter 影响者在 2015 年 SXSW（2015 年西南偏南）上因直言不讳地谈论游戏公司中的某些男性而被羞辱和欺负时？
无论是简单的光顾、企业文化，还是男性技术人员多于女性的情况，多样性仍然没有像创新那样进入科技世界。
比率很糟糕，但情况并非如此
美国大学女性协会 (AAUW) 的这篇研究论文认为，女性实际上可能正在从技术领域消失：女性在数据科学中面临的一些关键挑战包括性别偏见、刻板印象和认知。 AAUW 研究从两个角度揭示了性别偏见和刻板印象如何对 STEM（科学、技术、工程、数学）行业的女性产生负面影响：雇主和女性本人。
因此，很自然地想知道，印度创业生态系统的新宠垂直领域已经解决了多远（或缺乏多样性）。
“我们非常努力地寻找女性程序员，因为她们为思维过程带来了多样性。 但我们浏览的渠道（Angel.co、hirist 等）主要由男性主导。”
因此，Shipsy 的首席执行官兼联合创始人Soham Chokshi 开始了——这家分析公司来自 Gurugram，致力于解决供应链和物流领域的运营和服务问题。 “我们的选择过程严格基于上述指标，但入围名单中的女性比例非常少，”他补充道。
“在招聘技术职位时，我们真的试图了解候选人在创造价值和创造性思维方面的愿望，渴望学习以及对他迄今为止所做/所做的事情的热情，”孟买联合创始人穆昆德穆德拉斯说。总部位于 Heckyl Technologies 的公司，与 Soham 的观点相呼应。 Heckyl 是一家进行情绪分析和公司绩效评分的公司，以便在提供贷款和股票交易的同时向银行和经纪公司提供 360 度信息。
当被提示时，他确实表示没有女性担任高级领导职务，尽管 70 岁以上的团队中女性的总数超过 20 人。“不幸的是，总体比例不是很好，约为 3:1（男性对女性）现在。 不过，大多数女性成员都在产品和开发团队中。 那支球队的女性比男性多，”他承认。
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“女性有一个有组织的方法来解决问题”
BigBasket 的分析副主管 Pooja Ravishankar 对这种情况有不同的看法。
“女性有一种有组织的方法来解决问题。 数据挖掘和解决业务问题的答案是一个反复的，有时是令人沮丧的练习。 它涉及创建假设、修剪以获得正确的数据，以及运行和重新运行代码或模型以获得准确的答案。 女性在组织数据方面更加系统化，并且有能力从大量数据中使用正确的数据来解决业务问题，”她争辩道。
她的论点得到了这篇 All Analytics 文章的支持，该文章指出：数据科学借鉴了女性取得巨大成功的应用科学。 数据科学具有协作性和交流性——传统上与女性相关的特征。 我们越来越多地看到越来越多的女性进入并在数据科学领域表现出色。
Pooja 进一步表明，女性擅长多任务处理，并且可以同时处理许多问题，这对于快速发展的企业来说非常关键，这些企业不断发展和完善其商业模式，例如初创公司，同时为更高保留率的团队带来稳定性。
“Big Basket 的分析团队成立的目的是专注于客户分析并增加客户群——现在从我们开始时的 1,000 人增加到 310 万人。 客户分析背后的理念是保留客户并跟踪订单的频率和价值。 分析团队帮助识别营销渠道和客户的购买模式。 客户分析有助于提高销售额，并有助于了解交付矩阵与客户忠诚度之间的相关性，”她补充道。
知识比性更重要
数据科学家被《哈佛商业评论》评为“21 世纪最性感的工作”已经将近四年了。 包容性很重要，在世界各地的每个领域和组织中，但对于 STEM 领域，知识也很重要。 当被问及他们在招聘数据科学家时所寻求的资格类型时，我们采访的创始人就一个关键问题达成了一致——先于技能的性别。
当进一步调查时，Soham 补充道：“我们在招聘分析团队时寻找的东西是计算机科学的基础知识、数据基础设施（KAFKA、Spark 或任何其他大数据工具）的经验以及如何扩展产品、机器分析职位的学习算法。”
他还补充说，Shipsy 根据他们解决问题的能力来评估候选人——在编写代码、代码卫生和写作技巧之前检查如何构建方法的算法。 “这是用申请人偏好的语言完成的。 我们基本上会弄清楚申请人是否提出了正确的问题，或者思维过程是否非常狭隘。”
这与 Pooja 早先的观察完全吻合，即女性更有能力解决问题和迭代，因此，数据科学作为一个领域，是女性工程师在大学毕业时考虑的一个有利可图的选择。
编者注
传统上，在各个地区，女性并不被认为是技术劳动力的一部分，即使在像印度这样每年生产数百万工程师的国家也是如此。 到 2011 年，攻读研究生水平工程（全印度）的男女比例为1:0.51 。 而分析作为一个行业，近年来才从老大哥 KPO 的阴影中走出来。
根据 NASSCOM（美国软件和服务公司协会）的数据，预计到2025 年，大数据和分析市场将从目前的 20 亿美元增长到 160 亿美元。 此外，印度有望成为数据和分析领域的前三大市场之一，在全球市场中占有 32% 的份额。
多元化和包容性只是印度虽然是分析市场的全球股东，但需要了解阻碍其发挥真正潜力的障碍的另一个领域。
“根据我（在美国工作）的经验，印度是创业公司的下一个大地方。 虽然有些领域我们需要改进，比如政府和企业支持试点和试用该产品，但我们肯定会很快取得进展。 与西方正在做的事情相比，我们还必须更多地了解新兴技术和平台，”穆昆德总结道。
随着许多州宣布启动政策，政府和企业对试点产品的支持正在升级，因为它们将分析和人工智能列为他们热衷于开发和支持的热门领域，因为数据占主导地位。 但是，在多元化和包容性方面，即使是像微软这样的老牌巨头，其整体员工队伍中的女性也有 29.1% ，其中 16% 在技术部门， Twitter 有 10% ，谷歌有 17%的女性从事技术工作。 微软的领先数字为 23%，其次是Twitter，为 21% ，最后是谷歌，为 17% 。
出现了一幅画，它并不漂亮。 这一年即将结束，在社交媒体、组织、主流媒体等方面，关于多样性和缺乏多样性的讨论越来越多。 但我们希望看到更多的实际行动来自像数据科学这样进步的垂直领域，它正在挖掘对未来的洞察力。
迄今为止，由于缺乏经济援助和女性榜样无法在很大程度上担任技术领导职务（与玛丽莎·梅耶尔或雪莉尔·桑德伯格相反），再加上将家庭放在首位的自我牺牲倾向，导致大多数印度人妇女无法充分发挥其技术学位和管理资格的潜力。 Pooja 确实补充说，对女性的更多指导，以及教育计划、会议、运动等，也可以影响女性从事这些男性工作。
但是，数字会随着人们的心态而改变吗？ 印度女性能否超越家庭思考？ 他们会得到像 Jeff Bezos 或 Mark Zuckerberg 这样的榜样来预先确定他们进入充满激情、竞争激烈的深科技世界的旅程吗？ 这是一个只有时间才能回答的问题。