Job-Porträt:
Was macht eigentlich … ein Data Thinker?
Sie hat ein wunderschönes Bild für ihre Funktion als Datenexpertin gefunden: den Wald der Daten urbar machen. Elena Fomenko arbeitet als Data Thinker bei der Kölner Strategieberatung Detecon.
Foto: Detecon
Name: Elena Fomenko
Position:
Data Thinker
Ausbildung:
Udacity Nanodegree Data Science/ Coursera Machine Learning von Stanford University
Master in Innovation Management (Technische Universität Berlin)
Master in Industrial Engineering (St. Petersburg State Transport University)
Unternehmen:
Was machen Sie als Data Thinking Analyst?
Ich unterstütze meine Kunden dabei, datengetriebene Lösungen zu finden. Ich mache das, indem ich sie erst tief in den Datenwald führe – und mit ihnen gemeinsam eine kreative Lösung entwickele, diesen Wald für ihr Unternehmen urbar zu machen.
Die erste Aufgabe besteht für mich als Data Scientist darin, den Kunden mein Wissen über Daten zur Verfügung zu stellen. Oft haben Unternehmen nur eine vage Vorstellung davon, wie Daten und die Lösungen, die auf Data Science basieren, ihnen helfen können.
Zusammen mit den Fach- und Wirtschaftsexperten definiere ich grundlegende Bedürfnisse, die das Unternehmen oder deren Kunden umtreibt. Sind diese Voraussetzungen geschaffen, arbeite ich zusätzlich auch mit den Daten- und IT-Experten, um eine datenbasierte Lösung zu erarbeiten. Später helfe ich, die gefundene Lösung dann auch umzusetzen.
Welche Eigenschaft hilft Ihnen in Ihrem Alltag am meisten? Warum?
Sehr wichtig ist es, agil zu sein und zu denken. Oft muss ich thematisch weit auseinanderliegende Disziplinen, Bereiche und Felder zusammenbringen – so nehme ich in meiner Position gleich zwei Rollen ein, die des Data Scientist und die des Design Thinker. Da sind Kreativität, eine gute Struktur und viel Ruhe gefragt.
Was ist Ihnen an Ihrem Job am wichtigsten? Was macht am meisten Spaß?
Kreativität – toll ist es, eine datengesteuerte Lösung für eine echte Kundenherausforderung zu finden, an die der Kunde vorab gar nicht gedacht hat.
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Schildern Sie möglichst anschaulich ein Projekt, das Sie besonders begeistert hat?
Ein bestimmtes Projekt zu nennen ist schwierig, ich finde in jedem Projekt etwas Besonderes. Aber ich schildere gerne, wie ein typischer Projektablauf bei mir aussieht:
Zuerst verschaffe ich mir einen genauen Überblick über die für den Kunden relevanten Technologien sowie über die Best Practices der Branche. Außerdem schauen mein Team und ich uns aktuelle Trends der jeweiligen Branche sehr genau an und analysieren diese. Neben diesem Blick aufs Umfeld betrachten wir dann auch das Unternehmen selbst sehr genau: Wir bewerten die interne Datenfähigkeit des Kunden und führen komplexe Analysen durch. Auf diese Weise spezifizieren wir den Fokusbereich, bei dem wir ansetzen müssen und der dann im Mittelpunkt der folgenden Transformation steht.
Im nächsten Schritt entwickeln und bewerten wir mögliche Anwendungsfälle für den definierten Fokusbereich, bevor wir uns an den Proof of Concept (Definition der Entwicklungsumgebung, Analyse der Datenqualität usw.) begeben. Nun startet die klassische Arbeit der Data Scientists, also Datenbereinigung, Feature Engineering, Modellbildung und Auswertung, auch hier im engen Austausch mit den Data Thinkern. Am Ende überprüft das Team die Ergebnisse aus den vorangegangenen Phasen, berechnet die Kosten-Nutzen-Potentiale und entscheidet über die Implementierung und den Rollout.
Mein Job ist unverzichtbar, weil…
… wir uns mitten in der digitalen Transformation befinden und den Unternehmen die richtigen Werkzeuge und Technologien an die Hand geben müssen. Denn um den digitalen Wandel erfolgreich zu meistern, sind neue Geschäftsmodelle, die auf datengetriebenen Lösungen beruhen, das beste Instrument.
Wenn Sie kein Data Thinking Analyst wären, was wären Sie dann?
Design Thinker oder Data Scientist.
