„There aren’t enough expert data scientists to meet data science and machine learning demands, hence the emergence of citizen data scientists. Data and analytics leaders must empower „citizens“ to scale efforts, or risk failure to secure data science as a core competency.“ – Gartner 2019
Die Bemühungen und Investitionen im Bereich Data Science haben 2019 alle Rekorde gebrochen! Die Nachfrage nach Data Scientists ist daher größer als je zuvor. Die Nachfrage ist jedoch viel höher als das derzeitige Angebot auf dem Arbeitsmarkt. Die Unternehmen müssen erneut um ihren Platz und in einigen Fällen sogar ums Überleben zu kämpfen.
Als Antwort auf diese Herausforderung wurde eine wichtige neue analytische Rolle geschaffen, die als Bindeglied zwischen Data Scientists und Fachbereichen fungiert: der Citizen Data Scientist.
Was ist ein Citizen Data Scientist?
Gartner definiert das Konzept des Citizen Data Scientists als „eine Reihe von Kompetenzen und Praktiken, die es Benutzern ermöglichen, prädiktive und normative Informationen aus Daten zu extrahieren, ohne dass sie so hoch qualifiziert und technisch versiert sein müssen wie professionelle Data Scientists“. Bitte beachten Sie, dass ein „Citizen Data Scientist“ keine eigene Position ist. Es handelt sich vielmehr um einen „Power User“, der einfache analytische Aufgaben durchführen kann.
Citizen Data Scientists haben in der Regel keine Programmierkenntnisse. Dennoch können sie mithilfe von „Drag and Drop“-Tools Modelle aufbauen und Datenpipelines sowie vorgefertigte Modelle mithilfe von Tools wie Dataiku zum Laufen bringen. Citizen Data Scientists sind kein Ersatz für professionelle, ausgebildete Data Scientists! Sie bringen ihr eigenes Fachwissen ein, verfügen aber nicht über die technischen Fähigkeiten für höhere Data Science.
Der Citizen Data Scientist ist eine Rolle, die sich als „Erweiterung“ anderer Rollen innerhalb des Unternehmens entwickelt hat. Das bedeutet, dass Organisationen die Persona des Citizen Data Scientists zunächst erstellen müssen. Das Potenzial von Citizen Data Scientists variiert abhängig von ihren Fähigkeiten und ihrem Interesse an Data Science und Machine Learning. Folgende Rollen fallen die in die Kategorie des Citizen Data Scientists:
- Business Analyst
- BI Analyst / Developer
- Data Analyst
- Data Engineer
- Anwendungsentwickler
- Business Line Manager
Tipps für den Aufbau Ihres Teams von Citizen Data Scientists
Da die Kompetenzen von professionellen Data Scientists tendenziell relativ teuer und schwer zu bekommen sind, kann die Beschäftigung eines Citizen Data Scientists eine effektive Möglichkeit sein, diese Lücke zu schließen.
Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie die Kapazitäten Ihrer Data-Science-Teams erhöhen können:
Aufbrechen von Unternehmenssilos
Wie Sie bereits mehrfach gehört haben, neigen viele Organisationen dazu, unabhängig zu arbeiten. Wie ebenfalls bereits erwähnt, sind alle Rollen für die Datenmanagement-Strategie einer Organisation wichtig, und alle haben ihr Interesse daran bekundet, ihre Kompetenzen in den Bereichen Data Science und Machine Learning zu erweitern. Der Großteil dieses Wissens wird jedoch von bestimmten Abteilungen oder Rollen gehütet. Infolgedessen werden die Bemühungen im Bereich Data Science häufig zunichtegemacht und nicht genutzt. Die mangelnde Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Rollen erschwert die Arbeit der Citizen Data Scientists!
Durch die Einrichtung einer Gemeinschaft aus Geschäfts- und IT-Rollen, die Richtlinien und/oder detaillierte Ressourcen bereitstellt, können Unternehmen Citizen Data Scientists in die Lage versetzen, auf ihre Daten zuzugreifen und sie zu verstehen. Daher ist es für Unternehmen wichtig, die gemeinsame Nutzung von Bemühungen im Bereich Data Science in der gesamten Organisation zu fördern und so Datensilos aufzubrechen!
Bereitstellen einer Technologie für Augmented Data Analytics
Die Technologie befeuert den Aufstieg des Citizen Data Scientists. Traditionelle BI-Anbieter wie SAP, Microsoft oder Tableau Software bieten Funktionen, die eine erweiterte statistische und prädiktive Analyse ermöglichen. Gleichzeitig bieten Plattformen für Data Science und Machine Learning wie SAS, H2O.ai und TIBCO Software jenen Nutzern, die nicht über fortgeschrittene Analysefähigkeiten verfügen, sogenannte „Augmented Analytics“. Der Bereich Augmented Analytics, auch als erweiterte Analysen bezeichnet, stützt sich auf automatisiertes Machine Learning, um die Art und Weise, wie analytische Inhalte entwickelt, konsumiert und geteilt werden, zu verändern. Dies umfasst:
Augmented Data Preparation: Automatisierung mithilfe von Machine Learning zur Steigerung von Profiling, Qualität, Modellierung, Anreicherung und Katalogisierung von Daten.
Augmented Data Discovery: Ermöglicht es geschäftlichen und technischen Anwendern, für ihre Zwecke relevante Informationen wie Korrelationen, Gruppen, Segmente und Vorhersagen automatisch zu finden, zu visualisieren und zu analysieren, ohne Modelle erstellen oder Algorithmen schreiben zu müssen.
Augmented Data Science und Augmented Machine Learning: Automatisierung der zentralen Aspekte der fortgeschrittenen analytischen Modellierung, wie z. B. die Auswahl von Merkmalen, die Auswahl von Algorithmen und zeitaufwändigen Prozessschritten.
Durch die Integration der erforderlichen Tools und Lösungen sowie die Erhöhung der Ressourcen und Bemühungen können Unternehmen nun ein Team von Citizen Data Scientists aufbauen!
Citizen Data Scientists mithilfe einer Metadaten-Management-Plattform zur Verwaltung ihrer Daten befähigen
Das Metadaten-Management ist eine schnell wachsende Disziplin, die insbesondere für Unternehmen wichtig ist, die Innovationen oder Compliance-Initiativen bei ihren Datenbeständen durchführen wollen. Durch die Umsetzung einer Metadaten-Management-Strategie, bei der Metadaten gut verwaltet und angemessen dokumentiert werden, können Citizen Data Scientists relevante Informationen leicht finden und aus einer intuitiven Plattform extrahieren.
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