Die IT-Experten eines Data-Scientist-Teams

Da es sehr schwierig ist, Experten zu finden, die sämtliche Qualifikationen des Data Scientists in sich vereinen, stellen Unternehmen Data-Scientist-Teams zusammen. Um die einzelnen Qualifikationsprofile weitestgehend abzudecken, bestehen diese Teams meistens aus Physikern, Mathematikern und Betriebswirten.

In der Praxis konzentrieren sich diese Experten auf ihre Spezialbereiche und werden damit zu Business-Developern, Data-Analysten, Data-Managern und Application-Developern.

Bei der Zusammenarbeit greifen die Arbeitsschritte der Experten des Teams wie in einem Uhrwerk ineinander, wenn sie versuchen, das Unternehmen mit Hilfe des Wissens, das aus den Daten generiert wird, nach vorn zu bringen.

Business-Developer: Sind für die Unternehmensentwicklung zuständig. Dazu bringen sie die Unternehmensziele mit den Datenanalysen in Verbindung, um beispielsweise neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, individualisierte Angebote zu erstellen, smartere Produkte zu entwerfen oder die Geschäftsprozesse zu optimieren.

Data-Analysten: Sie sind die Mathematiker und Statistiker im Team und rücken den Daten mit analytischen Methoden, Data-Mining-Verfahren und Techniken der Datenvisualisierung zu Leibe. Mit Hilfe maschineller Lernverfahren entwickeln sie prädiktive Modelle, um neue Trends in den Daten aufzuspüren, Prognosen zu erstellen und Handlungsoptionen abzuleiten.

Data-Manager: Kümmern sich um den Datenbestand und bringen dazu die strukturierten und unstrukturierten Daten, die aus heterogenen Quellen stammen, in eine gemeinsame Datenbank. Wichtig ist dabei, die Dokumente und Daten so zu organisieren, dass der Zugriff effizient und eine leichte Nachverfolgbarkeit gewährleistet ist. Außerdem sorgen Data-Manager dafür, dass die Daten durch Metadaten ausreichend beschrieben sind.

Application-Developer: Sie stellen die IT-Experten im Team dar. Dazu kennen sie sich mit modernen Datenbanken wie noSQL und verteilter Speicherung via Hadoop aus und können mit ihrem Wissen robuste, skalierbare Lösungen entwickeln, um Massendaten datenschutzkonform auszuwerten und die Ergebnisse zur weiteren Verwendung sicher in die Unternehmens-IT einzuspeisen.