Data Analyst und Data Scientist

Menschliche Intelligenz – das wichtigste Werkzeug

Von Christin Hohmeier · 2018

Ein datengetriebenes Unternehmen produziert ständig neues, sinnvolles und überraschendes Wissen. Das neue IT-Werkzeug hierfür sind Supercomputer in der Cloud, auf denen Predictive-Systeme, Künstliche Intelligenz oder Machine Learning laufen. Um diese Anwendungen sinnvoll einzusetzen, steht die menschliche Intelligenz am Anfang aller Projekte.

Bildhafte Darstellung des menschlichen Gehirns und von Denkprozessen

Big Data, Cloud und Knowledgemanagement bedeuten die Disruption des Supercomputings – und viele Unternehmen erwarten, mit Cloudsystemen möglichst viele Supercomputing-Anwendungen billig einzukaufen. Aber das könnte ein Irrtum sein. Zwar sind die Kosten für die Rechenpower erheblich niedriger als zuvor, aber die Systeme bringen einigen Aufwand mit sich und erfordern umfangreiches Know-how. 

Wenn Management und IT-Abteilungen den Zugang zu den neuen Werkzeugen kaufen, werden sie feststellen, dass sie wichtige Teile ihres Unternehmens neu denken und aus einer neuen Perspektive kennenlernen werden. Darüber hinaus sollten sie auch ihre Personalstrategie überdenken. Denn mit den neuen Möglichkeiten entstehen neue Anforderungen, die bisher in den Unternehmen so weder vorgesehen noch vorhanden sind.

Mathematische Modelle von Data Analysten

Die Data Analysten sind vor allem für die Datenqualität und die Modellierung der Analytics-Szenarien verantwortlich. Diese Modelle müssen sauber erstellt sein, um sie im zweiten Schritt mit Daten aus allen möglichen Quellen in allen denkbaren Formaten zu füttern. 

Data Analysten kennen die Datenquellen, sie können Datenbanken an Datenpools und die wiederum an die maschinellen Intelligenzen anbinden. Und sie setzen diese Architekturen auch mit Blick auf die Datenschutzbestimmungen sauber und fließend um. Data Analysten beherrschen die Kunst, Daten aus unterschiedlichen Bereichen auf einen Nenner zu bringen, an einem Ort zu sammeln und dann auszuwerten. 

Wenn also bei einer Kampagnen-Management-Anwendung der Verkauf einer bestimmten Produktgruppe im Vordergrund steht, ist es die Aufgabe der Data Analysten für diese Anwendung Daten aus den Unternehmensdatenbanken zu suchen, sie in einem Pool zusammenzuführen und nach den vorgegebenen Methoden auszuwerten.

Quelle: defacto research & consulting, 2018

Menschliche Intelligenz des Data Scientist

Sein Vorgesetzter ist der Data Scientist, er verantwortet die Schnittstelle zwischen Fachabteilung, Management, Chefetage auf der einen Seite und der Supercomputer-Infrastruktur auf der anderen Seite. 

Dieser Mitarbeiter beherrscht mathematische und statistische Verfahren und er wird für die unterschiedlichen Problemstellungen die jeweils richtigen Methoden wählen, programmieren und anwenden. Im Schulterschluss mit den Fachbereichen und dem Management wird er die wissenschaftliche und mathematische Abstraktion verantworten und die Übersetzung der Probleme in Mathematik und Statistik umsetzen.

Für die verschiedenen Business Cases wählt er etwa aus dem Data Mining, der Künstlichen Intelligenz oder auch dem Machine Learning. Auf dieser Basis generiert, filtert und destilliert er aus riesigen Datenmengen deren womöglich winzige Quintessenz an Wissen.

Das wichtigste Werkzeug ist also nicht der Supercomputer, sondern das Nutzen der eigenen Intelligenz und des eigenen Kopfes – um dann im Computer die richtigen Algorithmen zu programmieren. 

Aufgabe des Data Scientist ist es auch, dem Vorstand zu erklären, dass es nicht um die Länge einer Information geht, sondern um deren Tiefe und um deren Sinnhaftigkeit. Denn er stellt Wissen dar, dass in vielen Fällen vorher weder erkannt, noch dokumentiert oder gar kommuniziert wurde.

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