{"id":12203,"date":"2020-10-07T11:52:53","date_gmt":"2020-10-07T11:52:53","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&#038;p=12203"},"modified":"2023-12-07T16:44:47","modified_gmt":"2023-12-07T16:44:47","slug":"whos-in-your-dream-data-team-the-optimal-data-team-structure","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/whos-in-your-dream-data-team-the-optimal-data-team-structure\/","title":{"rendered":"Wer geh\u00f6rt zu Ihrem Traum-Datenteam? \u2013 Die optimale Datenteamstruktur"},"content":{"rendered":"<p>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.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datenwissenschaftler<\/h2>\n<p>Ohne Datenwissenschaftler k\u00f6nnen Sie kein erfolgreiches Datenteam f\u00fchren. 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 haupts\u00e4chlich auf zwei Faktoren zur\u00fcckzuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Erstens w\u00e4chst die globale Datensph\u00e4re (die Menge an Daten, die wir weltweit erzeugen, erfassen, kopieren und konsumieren) exponentiell. Als Kollektiv werden wir in den n\u00e4chsten drei Jahren mehr Daten erzeugen als in den letzten 30 Jahren. Mehr Daten bedeutet, dass mehr Datenexperten wie Datenwissenschaftler ben\u00f6tigt werden, um die Daten zu verarbeiten. Die Daten belegen dies; die Zahl der Datenwissenschaftler hat sich in den letzten vier Jahren verdoppelt.<\/p>\n<p>Zweitens hat sich unsere F\u00e4higkeit zur Datenanalyse im letzten Jahrzehnt und sogar in den letzten Jahren enorm verbessert. Datenanalysetools, -techniken, -l\u00f6sungen und -prozesse sind heute hochentwickelt und bringen daher erhebliche Vorteile f\u00fcr Unternehmen.<\/p>\n<p>Die Rolle des Datenwissenschaftlers umfasst unter anderem die folgenden Aufgaben:<\/p>\n<ul>\n<li>Erstellen von Diensten zur Automatisierung von Gesch\u00e4ftsprozessen. Beispielsweise Risikobewertung im Finanzbereich, Optimierung der Preispolitik bei Versicherungen oder Verbesserung der Qualit\u00e4tskontrollprozesse in der Fertigung.<\/li>\n<li>Gewinnung verborgener Erkenntnisse aus Daten, um Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterst\u00fctzen. Zum Beispiel Krebserkennung in CT-Bildern oder die Verbesserung st\u00e4dtischer Umgebungen durch Nutzung der Verkehrsdynamik und Satellitenbildanalyse<\/li>\n<li>Enge Zusammenarbeit mit dem Unternehmen, um Probleme und Muster in den Daten zu erkennen und L\u00f6sungen vorzuschlagen<\/li>\n<li>Einsatz von maschinellen Lernwerkzeugen, statistischen Techniken und k\u00fcnstlicher Intelligenz zur Entwicklung von L\u00f6sungen<\/li>\n<li>Testen und Bestimmen der besten Data-Mining-Modelle f\u00fcr verschiedene Projekte<\/li>\n<li>Erstellen \u00fcbersichtlicher Berichte.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Welche F\u00e4higkeiten sind f\u00fcr Datenwissenschaftler unerl\u00e4sslich?<\/h2>\n<p>Wenn Sie Datenwissenschaftler f\u00fcr Ihr Unternehmen rekrutieren, sollten Sie nach Kandidaten mit den folgenden F\u00e4higkeiten suchen:<\/p>\n<ul>\n<li>Fundierte Kenntnisse in Programmierung, Statistik und maschinellem Lernen<\/li>\n<li>Hervorragende F\u00e4higkeiten zur Probleml\u00f6sung, zum kritischen Denken und zur Analyse<\/li>\n<li>Au\u00dfergew\u00f6hnliche Kommunikations- und Pr\u00e4sentationsf\u00e4higkeiten. Datenwissenschaftler m\u00fcssen in der Lage sein, ihre Erkenntnisse auf eine Weise auf das Unternehmen zu \u00fcbertragen, die eine bessere Entscheidungsfindung unterst\u00fctzt und f\u00f6rdert.<\/li>\n<li>Gute Liebe zum Detail<\/li>\n<li>Tatkraft, Belastbarkeit und kreative Denkf\u00e4higkeiten. Datenwissenschaftler m\u00fcssen in der Lage sein, mit minimaler Aufsicht zu arbeiten, aber dennoch kontinuierlich Datenwissenschaftsinitiativen zu leiten.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dateningenieure<\/h2>\n<p>Dateningenieure sind ein entscheidender Teil jedes Datenwissenschaftsteams. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Schaffung einer Infrastruktur, die eine effektive Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung erm\u00f6glicht. Sie m\u00fcssen in der Lage sein, skalierbare L\u00f6sungen zu entwickeln, die unter anderem eine qualitativ hochwertige Datenerfassung gew\u00e4hrleisten. 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 haupts\u00e4chlich f\u00fcr die Entwicklung von L\u00f6sungen f\u00fcr Datenwissenschaftler verantwortlich. Einfach ausgedr\u00fcckt erm\u00f6glichen Dateningenieure Datenwissenschaftlern, ihre Arbeit zu erledigen.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus erledigen Dateningenieure folgende Aufgaben:<\/p>\n<ul>\n<li>Erstellen und Verwalten einer Datenpipeline-Architektur<\/li>\n<li>Bereitstellen von L\u00f6sungen f\u00fcr maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen<\/li>\n<li>Schreiben Sie den Code f\u00fcr Datenl\u00f6sungen mit Hilfe von Datenwissenschaftlern und DevOps<\/li>\n<li>Erstellen Sie optimale L\u00f6sungen zur Datenextraktion oder -transformation mit SQL, AWS und anderen Technologien<\/li>\n<li>Halten Sie Ihre Daten getrennt und sicher<\/li>\n<li>Dokumentieren der Zuordnungen von Quelle zu Ziel.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Welche F\u00e4higkeiten sind f\u00fcr Dateningenieure unerl\u00e4sslich?<\/h2>\n<ul>\n<li>Fundierter Hintergrund in der Softwareentwicklung und ein tiefes Verst\u00e4ndnis von Datenbanken und Algorithmen<\/li>\n<li>Fundierte Kenntnisse des Datenentwicklungsprozesses (muss in der Lage sein, Datenfeeds zu integrieren und zu trennen, um neue Datenprodukte zu transformieren, abzubilden oder zu erstellen)<\/li>\n<li>Verstehen von Data Warehousing-L\u00f6sungen, Datenmodellierung, pr\u00e4diktiver Modellierung, ETL-Tools, Statistik und Mathematik sowie maschinellem Lernen<\/li>\n<li>Starke Kommunikationsf\u00e4higkeiten.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die oben genannten Rollen erfassen die Kernverantwortlichkeiten innerhalb eines Datenteams; die Liste ist jedoch nicht vollst\u00e4ndig. Es ist immer eine gute Idee, das Datenwissenschaftsteam mit einer vielf\u00e4ltigen Gruppe von Fachleuten zu besetzen. Beispielsweise sind Fachleute mit MBA- und Statistikhintergrund eine gro\u00dfartige Erg\u00e4nzung f\u00fcr jedes Datenteam, da sie \u00fcber starke \u00fcbertragbare F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen. Fachleute mit diesen Hintergr\u00fcnden zeichnen sich durch die Definition von Gesch\u00e4ftsproblemen und die Entwicklung von L\u00f6sungen unter Verwendung von Daten aus. Ebenso verf\u00fcgt ein belastbarer Spezialist mit einem Doktortitel in Physik oder einer verwandten mathematischen Disziplin \u00fcber starke technische Probleml\u00f6sungsf\u00e4higkeiten und kann elegante L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Probleme finden.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Business Intelligence-Spezialisten<\/h2>\n<p>Business-Intelligence-Spezialisten definieren Key Performance Indicators (KPI) auf der Grundlage von Gesch\u00e4ftsanforderungen. Sie verwenden auch Dashboards, um aufschlussreiche Visualisierungen zu erstellen, die den Entscheidungstr\u00e4gern im Unternehmen helfen, die Daten und KPIs zu verstehen. Einfach ausgedr\u00fcckt: Business-Intelligence-Spezialisten konvertieren kalte Daten in ein Format, das f\u00fcr Menschen unabh\u00e4ngig von ihrem Hintergrund leicht verst\u00e4ndlich ist. Daten sind nur dann n\u00fctzlich, wenn sie verstanden werden, und sie m\u00fcssen insbesondere f\u00fcr wichtige Entscheidungstr\u00e4ger nutzbar sein.<\/p>\n<p>Die wichtigsten F\u00e4higkeiten eines Business Intelligence-Spezialisten sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Analytische F\u00e4higkeiten<\/li>\n<li>Verst\u00e4ndnis der Gesch\u00e4ftsanforderungen<\/li>\n<li>Kenntnisse in ETL, SQL, Tableau, Looker<\/li>\n<li>Gutes Verst\u00e4ndnis von Visualisierungsmethoden (wie man Daten auf einen Blick verst\u00e4ndlich und erfassbar macht, effektiver Einsatz von Farben usw.).<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Most companies today understand the importance of harnessing data and transforming it into actionable insights that add value to the business. However, many companies are still stuck when it comes to putting this into action. How do you mobilize a data science team? And what is the optimal data team structure? We have the answers. 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