Datenanalytische Denkweise: Müssen Führungskräfte Data Science verstehen?

Die Digitalisierung ist in Deutschland bereits seit Jahrzehnten am Voranschreiten. Im Gegensatz zum verbreiteten Glauben, dass die Digitalisierung erst mit der Innovation der Smartphones ihren Anfang fand, war der erste Schritt bereits die Einführung von ERP-Systemen. Sicherlich gibt es hier noch einiges zu tun, jedoch hat die Digitalisierung meines Erachtens nach das Plateau der Produktivität erreicht – Ganz im Gegensatz zur Datennutzung!

Die Digitalisierung erzeugt eine exponentiell anwachsende Menge an Daten, die ein hohes Potenzial an neuen Erkenntnissen für Medizin, Biologie, Agrawirtschaft, Verkehrswesen und die Geschäftswelt bedeuten. Es mag hier und da an Fachexperten fehlen, die wissen, wie mit großen und heterogenen Daten zu hantieren ist und wie sie zu analysieren sind. Das Aufleben dieser Experenberufe und auch neue Studengänge sorgen jedoch dafür, dass dem Mangel ein gewisser Nachwuchs entgegen steht.

Doch wie sieht es mit Führungskräften aus? Müssen Entscheider verstehen, was ein Data Engineer oder ein Data Scientist tut, wie seine Methoden funktionieren und an welche Granzen eingesetzte Software stößt?

Datenanalytische Denkweise ist ein strategisches Gut

Als Führungskraft müssen Sie unternehmerisch denken und handeln. Wenn Sie eine neue geschäftliche Herausforderung erfolgreich bewältigen möchten, müssen Sie selbst Ideen entwickeln – oder diese zumindest bewerten – können, wie in Daten Antworten für eine Lösung gefunden werden können. Die meisten Führungskräfte reden sich erfahrungsgemäß damit heraus, dass sie selbst keine höheren Datenanalysen durchführen müssen. Unternehmen werden gegenwärtig bereits von Datenanalysten vorangetrieben und für die nahe Zukunft besteht kein Zweifel an der zunehmenden Bedeutung von Datenexperten für die Entscheidungsfindung nicht nur auf der operativen Ebene, bei der Dateningenieure sehr viele Entscheidungen automatisieren werden, sondern auch auf der strategischen Ebene.

Sie müssen kein Data Scientist sein, aber Grundkenntnisse sind der Schlüssel zum Erfolg

Hinter den Begriffen Big Data und Advanced Analytics – teilweise verhasste Buzzwords – stecken reale Methoden und Technologien, die eine Führungskraft richtig einordnen können muss, um über Projekte und Invesitionen entscheiden zu können. Zumindest müssen Manager ihre Mitarbeiter kennen und deren Rollen und Fähigkeiten verstehen, dabei dürfen sie sich keinesfalls auf andere verlassen. Übrigens wissen auch viele Recruiter nicht, wen genau sie eigentlich suchen!

Der Weg zum Data-Driven Decision Making: Abgrenzung von IT-Administration, Data Engineering und Data Science, in Anlehnung an Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking

Stark vereinfacht betrachtet, dreht sich dabei alles um Analysemethodik, Datenbanken und Programmiersprachen. Selbst unabhängig vom aktuellen Analytcs-Trend, fördert eine Einarbeitung in diese Themenfelder das logische denken und kann auch sehr viel Spaß machen. Als positiven Nebeneffekt werden Sie noch unternehmerischer und kreativer denken!

Datenaffinität ist ein Karriere-Turbo!

Nicht nur der Bedarf an Fachexperten für Data Science und Data Engineering steigt, sondern auch der Bedarf an Führungskräften bzw. Manager. Sicherlich ist der Bedarf an Führungskräften quantitativ stets geringer als der für Fachexperten, immerhin braucht jedes Team nur eine Führung, jedoch wird hier oft vergessen, dass insbesondere Data Science kein Selbstzweck ist, sondern für alle Fachbereiche (mit unterschiedlicher Priorisierung) Dienste leisten kann. Daten-Projekte scheitern entweder am Fehlen der datenaffinen Fachkräfte oder am Fehlen von datenaffinen Führungskräften in den Fachabteilungen. Unverständnisvolle Fachbereiche tendieren schnell zur Verweigerung der Mitwirkung – bis hin zur klaren Arbeitsverweigerung – auf Grund fehlender Expertise bei Führungspersonen.

Andersrum betrachtet, werden Sie als Führungskraft Ihren Marktwert deutlich steigern, wenn Sie ein oder zwei erfolgreiche Projekte in Ihr Portfolio aufnehmen können, die im engen Bezug zur Datennutzung stehen.

Mit einem Data Science Team: Immer einen Schritt voraus!

Führungskräfte, die zukünftige Herausforderungen meistern möchten, müssen selbst zwar nicht Data Scientist werden, jedoch dazu in der Lage sein, ein kleines Data Science Team führen zu können. Möglicherweise handelt es sich dabei nicht direkt um Ihr Team, vielleicht ist es jedoch Ihre Aufgabe, das Team durch Ihren Fachbereich zu leiten. Data Science Teams können zwar auch direkt in einer Fachabteilung angesiedelt sein, sind häufig jedoch zentrale Stabstellen.

Müssen Sie ein solches Team für Ihren Fachbereich begleiten, ist es selbstverständlich notwendig, dass sie sich über gängige Verfahren der Datenanalyse, also auch der Statistik, und der maschinellen Lernverfahren ein genaueres Bild machen. Erkennen Data Scientists, dass Sie sich als Führungskraft mit den Verfahren auseinander gesetzt haben, die wichtigsten Prozeduren, deren Anforderungen und potenziellen Ergebnisse kennen oder einschätzen können, werden Sie mit entsprechendem Respekt belohnt und Ihre Data Scientists werden Ihnen gute Berater sein, wie sie Ihre unternehmerischen Ziele mit Daten erreichen werden.

Buchempfehlung:

Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden (mitp Business)

Lesetipps:

Data Science Modeling and Featurization

Overview

Data modeling is an essential part of the data science pipeline. This, combined with the fact that it is a very rewarding process, makes it the one that often receives the most attention among data science learners. However, things are not as simple as they may seem, since there is much more to it than applying a function from a particular class of a package and applying it on the data available.

A big part of data science modeling involves evaluating a model, for example, making sure that it is robust and therefore reliable. Also, data science modeling is closely linked to creating an information rich feature set. Moreover, it entails a variety of other processes that ensure that the data at hand is harnessed as much as possible.

What Is a Robust Data Model?

When it comes to robust models, worthy of making it to production, these need to tick several boxes. First of all, they need to have a good performance, based on various metrics. Oftentimes a single metric can be misleading, as how well a model performs has many aspects, especially for classification problems.

In addition, a robust model has good generalization. This means that the model performs well for various datasets, not just the one it has been trained on.

Sensitivity analysis is another aspect of a data science modeling, something essential for thoroughly testing a model to ensure it is robust enough. Sensitivity is a condition whereby a model’s output is bound to change significantly if the inputs change even slightly. This is quite undesirable and needs to be checked since a robust model ought to be stable.

Finally, interpretability is an important aspect too, though it’s not always possible. This has to do with how easy it is to interpret a model’s results. Many modern models, however, are more like black boxes, making it particularly difficult to interpret them. Nevertheless, it is often preferable to opt for an interpretable model, especially if we need to defend its outputs to others.

How Is Featurization Accomplished?

In order for a model to maximize its potential, it needs an information rich set of features. The latter can be created in various ways. Whatever the case, cleaning up the data is a prerequisite. This involves removing or correcting problematic data points, filling in missing values wherever possible, and in some cases removing noisy variables.

Before you can use variables in a model, you need to perform normalization on them. This is usually accomplished through a linear transformation ensuring that the variable’s values are around a certain range. Oftentimes, normalization is sufficient for turning your variables into features, once they are cleaned.

Binning is another process that can aid in featurization. This entails creating nominal (discreet) variables, which can in turn be broken down into binary features, to be used in a data model.

Finally, some dimensionality reduction method (e.g. PCA) can be instrumental in shaping up your feature-set. This has to do with creating linear combinations of features, aka meta-features, which express the same information in fewer dimensions.

Some Useful Considerations

Beyond these basic attributes of data science modeling there several more that every data scientist has in mind in order to create something of value from the available data. Things like in-depth testing using sensitivity analysis, specialized sampling, and various aspects of model performance (as well as tweaking the model to optimize for a particular performance metric) are parts of data science modeling that require meticulous study and ample practice. After all, even though this part of data science is fairly easy to pick up, it takes a while to master, while performing well in it is something that every organization can benefit from.

Resources

To delve more into all this, there are various relevant resources you can leverage, helping you in not just the methodologies involved but also in the mindset behind them. Here are two of the most useful ones.

  1. Data Science Modeling Tutorial on the Safari platform
  2. Data Science Mindset, Methodologies and Misconceptions book (Technics Publications)

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