Wie man ein brandneues Data-Science-Team aufbaut und Misserfolge vermeidet

Jedes erfolgreiche Unternehmen mit bewährten KI-Lösungen sollte mindestens einen Entwickler beschäftigen, der Data-Science-Konzepte versteht. Große Unternehmen benötigen dedizierte Expertenteams zur kontinuierlichen Auswertung von Daten, die später bei der Softwareentwicklung in KI-Technologien integriert werden.

Warum benötigen Sie überhaupt ein Data-Science-Team?

Der Aufbau solcher Teams ist notwendig, aber teuer – Data-Science-Entwickler und -Ingenieure verlangen deutlich höhere Gehälter als Standardentwickler. Qualifizierte Experten zu finden erweist sich als schwierig, da diese Fachleute bei Beschäftigungsmöglichkeiten sehr wählerisch sind.

Wer wird ein Data-Science-Team für Sie aufbauen?

Data-Science-Teams entwickeln sich oft organisch. Unternehmen beginnen in der Regel damit, einen oder zwei Ingenieure mit relevanter Expertise zur Implementierung von Lösungen einzustellen. Mit wachsendem Unternehmen kommen weitere Data-Science-Ingenieure zum Team. Alternativ können Unternehmen einen dualen Ansatz verfolgen: interne Fähigkeiten entwickeln und gleichzeitig mit externen Unternehmen zusammenarbeiten, die von Anfang an geeignete Entwicklungsteams aufbauen.

Was beim Aufbau eines Data-Science-Teams zu vermeiden ist

Vermeiden Sie es, sofort große Teams aufzubauen. Das gleichzeitige Erstellen ganzer Data-Science-Abteilungen erweist sich als kostspielig und riskant. Zwei Mitarbeiter hinzuzufügen funktioniert gut, aber fünf oder mehr Data-Science-Fachleute gleichzeitig zusammenzustellen birgt erhebliche Risiken.

Vermeiden Sie es, unerfahrene Entwickler einzustellen. Der Markt enthält viele Freelancer, die umfangreiche Data-Science-Erfahrung behaupten, deren tatsächliche Qualifikationen fragwürdig bleiben. Beschäftigen Sie nur Entwickler mit nachweisbarer Berufserfahrung.

Vermeiden Sie mangelnde Transparenz. Dateningenieure und -entwickler müssen offene Kommunikation über Programmiercode, Ideen, Zahlen und gescrapte Daten aufrechterhalten.

Konkrete Datenanalyse und Experimente

Daten stellen das wichtigste, aber auch unsicherste Element von Initiativen zur Künstlichen Intelligenz dar. Wenn Datensätze groß, richtig ausgewählt und qualitativ hochwertig sind, gelingen KI-Projekte. Die Herstellung von Wiederholbarkeit bei der Strukturierung von Daten erfordert Hunderte von Arbeitsstunden.

Geschäftskontext kombiniert mit Data Science

Data-Science-Bemühungen trennen sich häufig von Geschäftsmodellen, was eine kritische Herausforderung darstellt. Unternehmen benötigen spezifische, gut entwickelte und validierte Daten, die fundierte Entscheidungen ermöglichen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben.