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7. Oktober 2020
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Wer ist in Ihrem Traum-Datenteam? - Die optimale Struktur eines Datenteams

Die meisten Unternehmen wissen heute, wie wichtig es ist, Daten zu nutzen und sie in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen. Viele Unternehmen stecken jedoch noch fest, wenn es darum geht, dies in die Tat umzusetzen. Wie mobilisiert man ein Data-Science-Team? Und wie sieht die optimale Struktur eines Datenteams aus? Wir haben die Antworten.

Datenwissenschaftler

Ohne Datenwissenschaftler kann man kein erfolgreiches Datenteam leiten. Datenwissenschaftler analysieren und interpretieren komplexe digitale Daten, um die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu unterstützen. Obwohl die Rolle des Data Scientist noch relativ neu ist, gibt es Data Scientists schon seit einigen Jahren in vielen Formen. Im Zeitalter von Big Data und dem derzeitigen Datenboom hat die Zahl der Datenwissenschaftler rapide zugenommen. Dies ist vor allem auf zwei Faktoren zurückzuführen.

Erstens nimmt die globale Datensphäre (die Menge der Daten, die wir weltweit erzeugen, erfassen, kopieren und verbrauchen) exponentiell zu. In den nächsten drei Jahren werden wir insgesamt mehr Daten erzeugen als in den letzten 30 Jahren. Mehr Daten bedeuten, dass mehr Datenexperten wie Datenwissenschaftler benötigt werden, um die Daten zu verarbeiten. Die Daten belegen dies; die Zahl der Datenwissenschaftler hat sich in den letzten vier Jahren verdoppelt.

Zweitens hat sich unsere Fähigkeit, Daten zu analysieren, im letzten Jahrzehnt und sogar in den letzten paar Jahren enorm verbessert. Datenanalysetools, -techniken, -lösungen und -prozesse sind inzwischen sehr ausgereift und bringen den Unternehmen erhebliche Vorteile.

Die Rolle des Datenwissenschaftlers umfasst u. a. die folgenden Aufgaben:

  • Schaffung von Dienstleistungen zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Zum Beispiel Risikobewertung im Finanzwesen, Optimierung der Preispolitik im Versicherungswesen oder Verbesserung der Qualitätskontrollprozesse in der Fertigung.
  • Gewinnung verborgener Erkenntnisse aus Daten, um Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zum Beispiel die Krebserkennung in CT-Bildern oder die Verbesserung städtischer Umgebungen durch die Nutzung der Verkehrsdynamik und der Satellitenbildanalyse.
  • enge Zusammenarbeit mit dem Unternehmen, um Probleme und Muster in Daten zu erkennen und Lösungen vorzuschlagen
  • Einsatz von Werkzeugen des maschinellen Lernens, statistischen Verfahren und künstlicher Intelligenz zur Entwicklung von Lösungen
  • Testen und Bestimmen der besten Data-Mining-Modelle für verschiedene Projekte
  • Erstellung übersichtlicher Berichte.

Welche Fähigkeiten sind für Data Scientists unerlässlich?

Wenn Sie Datenwissenschaftler für Ihr Unternehmen einstellen, sollten Sie nach Kandidaten mit den folgenden Fähigkeiten suchen:

  • Gute Kenntnisse in den Bereichen Programmierung, Statistik und maschinelles Lernen
  • Ausgezeichnete Fähigkeiten zur Problemlösung, zum kritischen Denken und zur Analyse
  • Außergewöhnliche Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten. Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, ihre Erkenntnisse dem Unternehmen so zu vermitteln, dass eine bessere Entscheidungsfindung unterstützt und gefördert wird.
  • Gute Aufmerksamkeit für Details
  • Tatkraft, Belastbarkeit und kreatives Denken. Data Scientists müssen in der Lage sein, mit minimaler Aufsicht zu arbeiten, aber kontinuierlich Data-Science-Initiativen zu leiten.

Daten-Ingenieure

Dateningenieure sind ein wichtiger Bestandteil jedes Data-Science-Teams. Das Hauptaugenmerk der Dateningenieure liegt auf der Schaffung einer Infrastruktur, die eine effektive Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung ermöglicht. Sie müssen in der Lage sein, skalierbare Lösungen zu entwickeln, die u. a. eine qualitativ hochwertige Datenerfassung gewährleisten. Die Begriffe "Data Scientist" und "Data Engineer" werden oft synonym verwendet, aber es handelt sich um unterschiedliche Rollen. Dateningenieure können als Software-Ingenieure betrachtet werden, jedoch mit einem speziellen Fokus auf Daten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Daten in ein Format umzuwandeln, das leicht analysiert werden kann, und sie tun dies, indem sie die Infrastruktur pflegen, entwickeln und testen. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen und sind meist für die Architektur von Lösungen für Datenwissenschaftler verantwortlich. Einfach ausgedrückt: Dateningenieure ermöglichen es Datenwissenschaftlern, ihre Arbeit zu erledigen.

Darüber hinaus haben Dateningenieure folgende Aufgaben:

  • Erstellung und Pflege der Datenpipeline-Architektur
  • Einsatz von Lösungen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen
  • Schreiben Sie den Code für Datenlösungen mit Hilfe von Datenwissenschaftlern und DevOps
  • Erstellung optimaler Lösungen zur Datenextraktion oder -umwandlung mit SQL, AWS und anderen Technologien
  • Getrennte und sichere Daten
  • Dokumentieren von Quelle-Ziel-Zuordnungen.

Welche Qualifikationen sind für Dateningenieure unerlässlich?

  • Ausgeprägte Kenntnisse in der Softwareentwicklung und ein tiefes Verständnis von Datenbanken und Algorithmen
  • Gründliche Kenntnisse des Datenentwicklungsprozesses (muss in der Lage sein, Datenfeeds zu integrieren und zu trennen, um sie umzuwandeln, abzubilden oder neue Datenprodukte zu erstellen)
  • Verständnis für Data-Warehousing-Lösungen, Datenmodellierung, prädiktive Modellierung, ETL-Tools, Statistik und Mathematik sowie maschinelles Lernen
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten.

Die oben genannten Rollen erfassen die Hauptverantwortlichkeiten innerhalb eines Datenteams; die Liste ist jedoch nicht erschöpfend. Es ist immer eine gute Idee, das Data-Science-Team mit einer Vielzahl von Fachleuten zu besetzen. So sind beispielsweise Fachleute mit MBA- und Statistik-Hintergrund eine großartige Ergänzung für jedes Datenteam, da sie über starke übertragbare Fähigkeiten verfügen. Fachleute mit diesem Hintergrund zeichnen sich durch die Definition von Geschäftsproblemen und die Entwicklung von Lösungen unter Verwendung von Daten aus. Ebenso verfügt ein belastbarer Spezialist mit einem Doktortitel in Physik oder einer verwandten mathematischen Disziplin über starke technische Problemlösungskompetenzen und ist in der Lage, elegante Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.

Business Intelligence-Spezialisten

Business-Intelligence-Spezialisten definieren Key Performance Indicators (KPI) auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen. Außerdem erstellen sie mithilfe von Dashboards aufschlussreiche Visualisierungen, die den Entscheidungsträgern im Unternehmen helfen, die Daten und KPIs zu verstehen. Einfach ausgedrückt: Business-Intelligence-Spezialisten wandeln kalte Daten in ein Format um, das für jeden Menschen, unabhängig von seinem Hintergrund, leicht verständlich ist. Daten sind nur dann nützlich, wenn sie verstanden werden, und sie müssen vor allem für die wichtigsten Entscheidungsträger konsumierbar sein.

Die wichtigsten Fähigkeiten von Business Intelligence-Spezialisten sind:

  • Analytische Fähigkeiten
  • Verständnis der geschäftlichen Anforderungen
  • Kenntnisse in ETL, SQL, Tableau, Looker
  • Gute Kenntnisse von Visualisierungsmethoden (wie man Daten auf einen Blick verständlich und verdaulich macht, effektiver Einsatz von Farben usw.).

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