Wer gehört zu Ihrem Traum-Datenteam? – Die optimale Datenteamstruktur

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

Datenwissenschaftler

Ohne Datenwissenschaftler können Sie kein erfolgreiches Datenteam führen. Datenwissenschaftler analysieren und interpretieren komplexe digitale Daten, um bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen zu helfen. Obwohl die Rolle des Datenwissenschaftlers noch relativ neu ist, gibt es sie schon seit mehreren Jahren in vielen Formen. Im Zeitalter von Big Data und dem aktuellen Datenboom, den wir erleben, ist die Zahl der Datenwissenschaftler rapide gestiegen. Dies ist hauptsächlich auf zwei Faktoren zurückzuführen.

Erstens wächst die globale Datensphäre (die Menge an Daten, die wir weltweit erzeugen, erfassen, kopieren und konsumieren) exponentiell. Als Kollektiv werden wir in den nächsten drei Jahren mehr Daten erzeugen als in den letzten 30 Jahren. Mehr Daten bedeutet, 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 zur Datenanalyse im letzten Jahrzehnt und sogar in den letzten Jahren enorm verbessert. Datenanalysetools, -techniken, -lösungen und -prozesse sind heute hochentwickelt und bringen daher erhebliche Vorteile für Unternehmen.

Die Rolle des Datenwissenschaftlers umfasst unter anderem die folgenden Aufgaben:

• Erstellen von Diensten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Beispielsweise Risikobewertung im Finanzbereich, Optimierung der Preispolitik bei Versicherungen oder Verbesserung der Qualitätskontrollprozesse in der Fertigung.
• Gewinnung verborgener Erkenntnisse aus Daten, um Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zum Beispiel Krebserkennung in CT-Bildern oder die Verbesserung städtischer Umgebungen durch Nutzung der Verkehrsdynamik und Satellitenbildanalyse
• Enge Zusammenarbeit mit dem Unternehmen, um Probleme und Muster in den Daten zu erkennen und Lösungen vorzuschlagen
• Einsatz von maschinellen Lernwerkzeugen, statistischen Techniken und künstlicher Intelligenz zur Entwicklung von Lösungen
• Testen und Bestimmen der besten Data-Mining-Modelle für verschiedene Projekte
• Erstellen übersichtlicher Berichte.

Welche Fähigkeiten sind für Datenwissenschaftler unerlässlich?

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

• Fundierte Kenntnisse in Programmierung, Statistik und maschinellem Lernen
• Hervorragende Fähigkeiten zur Problemlösung, zum kritischen Denken und zur Analyse
• Außergewöhnliche Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten. Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, ihre Erkenntnisse auf eine Weise auf das Unternehmen zu übertragen, die eine bessere Entscheidungsfindung unterstützt und fördert.
• Gute Liebe zum Detail
• Tatkraft, Belastbarkeit und kreative Denkfähigkeiten. Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, mit minimaler Aufsicht zu arbeiten, aber dennoch kontinuierlich Datenwissenschaftsinitiativen zu leiten.

Dateningenieure

Dateningenieure sind ein entscheidender Teil jedes Datenwissenschaftsteams. Ihr Hauptaugenmerk 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 unter anderem eine qualitativ hochwertige Datenerfassung gewährleisten. Die Begriffe Datenwissenschaftler und Dateningenieur werden oft synonym verwendet, aber es handelt sich um unterschiedliche Rollen. Dateningenieure kann man sich als Softwareingenieure vorstellen, die sich jedoch speziell auf Daten konzentrieren. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Daten in ein Format umzuwandeln, das leicht analysiert werden kann, und sie tun dies, indem sie die Infrastruktur warten, entwickeln und testen. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen und sind hauptsächlich für die Entwicklung von Lösungen für Datenwissenschaftler verantwortlich. Einfach ausgedrückt ermöglichen Dateningenieure Datenwissenschaftlern, ihre Arbeit zu erledigen.

Darüber hinaus erledigen Dateningenieure folgende Aufgaben:

• Erstellen und Verwalten einer Datenpipeline-Architektur
• Bereitstellen von Lösungen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen
• Schreiben Sie den Code für Datenlösungen mit Hilfe von Datenwissenschaftlern und DevOps
• Erstellen Sie optimale Lösungen zur Datenextraktion oder -transformation mit SQL, AWS und anderen Technologien
• Halten Sie Ihre Daten getrennt und sicher
• Dokumentieren der Zuordnungen von Quelle zu Ziel.

Welche Fähigkeiten sind für Dateningenieure unerlässlich?

• Fundierter Hintergrund in der Softwareentwicklung und ein tiefes Verständnis von Datenbanken und Algorithmen
• Fundierte Kenntnisse des Datenentwicklungsprozesses (muss in der Lage sein, Datenfeeds zu integrieren und zu trennen, um neue Datenprodukte zu transformieren, abzubilden oder zu erstellen)
• Verstehen von Data Warehousing-Lösungen, Datenmodellierung, prädiktiver Modellierung, ETL-Tools, Statistik und Mathematik sowie maschinellem Lernen
• Starke Kommunikationsfähigkeiten.

Die oben genannten Rollen erfassen die Kernverantwortlichkeiten innerhalb eines Datenteams; die Liste ist jedoch nicht vollständig. Es ist immer eine gute Idee, das Datenwissenschaftsteam mit einer vielfältigen Gruppe von Fachleuten zu besetzen. Beispielsweise sind Fachleute mit MBA- und Statistikhintergrund eine großartige Ergänzung für jedes Datenteam, da sie über starke übertragbare Fähigkeiten verfügen. Fachleute mit diesen Hintergründen 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 Problemlösungsfähigkeiten und kann elegante Lösungen für komplexe Probleme finden.

Business Intelligence-Spezialisten

Business-Intelligence-Spezialisten definieren Key Performance Indicators (KPI) auf der Grundlage von Geschäftsanforderungen. Sie verwenden auch Dashboards, um aufschlussreiche Visualisierungen zu erstellen, die den Entscheidungsträgern im Unternehmen helfen, die Daten und KPIs zu verstehen. Einfach ausgedrückt: Business-Intelligence-Spezialisten konvertieren kalte Daten in ein Format, das für Menschen unabhängig von ihrem Hintergrund leicht verständlich ist. Daten sind nur dann nützlich, wenn sie verstanden werden, und sie müssen insbesondere für wichtige Entscheidungsträger nutzbar sein.

Die wichtigsten Fähigkeiten eines Business Intelligence-Spezialisten sind:

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