Analytik-Übersetzer - Die unverzichtbare Rolle

Der Analytik-Übersetzer - Erfolgreiche Identifizierung, Entwicklung und Ausführung von KI-Anwendungsfällen

Der Analytik-Übersetzer ist das Bindeglied zwischen dem Senior Management, dem Unternehmen und den Datenexperten. An manchen Tagen sind Sie der Pförtner des Projekttrichters, führen ein Brainstorming mit Führungskräften durch und arbeiten mit den Datenexperten zusammen, um den Bestand an realisierbaren Ideen zu pflegen.

Merkmale eines Analytik-Übersetzers

Erfahren Sie mehr über die Eigenschaften des Analytics Translator und die typischen Herausforderungen, die dieser Data Science Product Owner zu bewältigen hilft.

In diesem Artikel werden wir die Möglichkeiten des Analytik-Übersetzers beleuchten:

• Laden Sie unser ausführliches Whitepaper "Der Analytik-Übersetzer" herunter, um ein Verständnis für diese unverzichtbare Rolle zu entwickeln.
• Möchten Sie KI-Lösungen entwickeln, die einen Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen? Verwenden Sie die Use Case Ideation and AI Solution Canvas, um zunächst Ideen zu generieren und diese Ideen dann in wertschöpfende KI-Produkte umzusetzen.
• Entwickeln Sie Ihre eigenen Analytics Translator-Fähigkeiten, indem Sie die Analytics Translator-Lernreise durchlaufen oder an einer Analytics Translator-Schulung teilnehmen, die in Zusammenarbeit mit der Xebia Academy organisiert wird.
• Würden Sie gerne als Analytik-Übersetzer arbeiten? Erfahrene Product Owner mit datenwissenschaftlichen Kenntnissen können sich für unsere Stellenausschreibung "Analytics Translator" bewerben.

Ein Analytics Translator treibt die Entwicklung von erfolgreichen KI-Lösungen voran

In den letzten Jahren haben zahlreiche Unternehmen viel Zeit und Geld in die Entwicklung ihrer Daten- und KI-Fähigkeiten investiert. Mit dem Versprechen, das Umsatzwachstum zu beschleunigen oder den Gewinn zu steigern, legten die meisten Unternehmen einen Blitzstart hin. Jetzt, ein paar Jahre später, sind einige Unternehmen ernüchtert. Sie haben sich mit einmaligen Analysen und Proof-of-Concepts begnügt, die keinen Mehrwert bringen, und sehen noch keine Rendite für ihre Investitionen.

Wie lassen sich die häufigsten Schwierigkeiten bei der Entwicklung von KI-Lösungen überwinden?

Der Analytik-Übersetzer spielt eine Schlüsselrolle auf dem Weg zum Erfolg mit Daten und KI.

Für viele Unternehmen beginnt die KI-Reise mit einmaligen Analysen und Proof-of-Concepts. Diese einmaligen Übungen bieten eine billige und schnelle Möglichkeit, den Anfang zu machen. Ein auffälliges Proof-of-Concept kann das Unternehmen inspirieren und "beeindrucken". Außerdem können Sie damit testen, was mit Ihren eigenen Daten möglich ist. Indem sie zeigen, wozu KI in der Lage ist, bauen die meisten Unternehmen ihre anfängliche geschäftliche Unterstützung auf und setzen manchmal sogar Finanzmittel frei. Diese einmaligen Projekte sind zwar ein guter Ausgangspunkt, aber man muss sich darüber im Klaren sein, dass sie nur ein Mittel zum Zweck sind, nicht der Zweck selbst.

Erfolgreiche Unternehmen wissen, dass "Inspiration billig ist, während Strenge teuer ist".

Deshalb müssen sie sich davor hüten, in die Falle zu tappen, nie über das Stadium der Inspiration und des billigen Lernens hinauszukommen. Der Weg zur Wertschöpfung ist lang und kurvenreich. Ideen müssen validiert werden, der Wert muss gemessen werden, Proof-of-Concepts müssen in produktionsreife Anwendungen umgewandelt werden und schließlich muss das Unternehmen die Lösung annehmen. Sie können nur dann eine positive Kapitalrendite erzielen, wenn Sie es bis zum Ende schaffen. Glücklicherweise gibt es ein System, das Ihnen dabei helfen kann: das KI-Lösungsframework.

Drei Geschäftsprobleme, die der Analytics Translator löst

Ein Analytik-Übersetzer ermöglicht die Umsetzung der KI-Strategie Ihres Unternehmens. Dateningenieure sind gut darin, robuste Anwendungen zu entwickeln. Datenwissenschaftler sind gut darin, Intelligenz aus Daten zu destillieren. Geschäftsteams kennen ihre spezifischen Prozesse, Gewohnheiten und Umgehungsmöglichkeiten wie kein anderer. Dennoch gibt es eine Kluft zwischen Datenexperten und dem Unternehmen. Übersetzer überbrücken diese Kluft, indem sie drei Geschäftsprobleme für Sie lösen.

1: Finden Sie die richtigen Anwendungsfälle

Obwohl es viele inspirierende KI-Erfolgsgeschichten gibt, ist es oft schwierig, die Anwendungsfälle zu finden, die Ihren geschäftlichen Anforderungen entsprechen. Welches sind die wichtigsten Geschäftsprobleme, die mit KI gelöst werden können? Wer ist dafür verantwortlich, neue Probleme zu finden und sie in realistische Anwendungsfälle zu übersetzen? Übersetzer füllen und priorisieren die Pipeline mit neuen Geschäftsproblemen für Ihre Datenexperten. Anwendungsfälle, die von Datenexperten kommen, stimmen oft nicht mit den Bedürfnissen des Unternehmens überein, während das Unternehmen entweder nicht weiß, was es erwarten soll oder unrealistische Erwartungen hat. Ein Analytik-Übersetzer weiß, was gewünscht wird und was möglich ist, und findet Anwendungsfälle, die realistisch, wertvoll und machbar sind und die zur Strategie Ihres Unternehmens passen.

2: Bindeglied zwischen Unternehmen und Datenexperten

Sie können sich fantastische Anwendungsfälle ausdenken, die die Leistung Ihres Unternehmens verbessern könnten, aber sie bieten nur dann einen Wert, wenn sie vom Unternehmen umgesetzt und genutzt werden. Einerseits wird das Unternehmen KI-Lösungen, die es nicht versteht oder denen es nicht vertraut, nicht akzeptieren oder einbinden. Andererseits passen die traditionellen Arbeitsweisen der Unternehmen oft nicht zu denen der Datenexperten. Das Unternehmen muss in den Prozess einbezogen und mit den Datenexperten verbunden werden. Als Bindeglied zwischen Experten und Unternehmen sorgen die Analytik-Übersetzer dafür, dass das Unternehmen die KI-Lösungen versteht und annimmt. Während sich die Datenexperten auf die Implementierung konzentrieren, sorgen die Übersetzer dafür, dass die Ergebnisse umsetzbar sind und den Geschäftsanforderungen entsprechen. Sie wissen, wie sie den Experten eine Geschäftsidee vermitteln und das Ergebnis in Ihrem Unternehmen verankern können.

3: Einbindung von KI in Ihr Unternehmen

Die Lösung von Geschäftsproblemen mit Hilfe von KI sollte nicht auf isolierte Geschäftseinheiten beschränkt bleiben, sondern in die Organisation eingebettet werden. Die Einführung von KI erfordert nicht nur technische Änderungen wie den Aufbau von Datenökosystemen, sondern hängt auch vom Vertrauen in KI und deren Integration in Ihre Arbeitsabläufe ab. Es ist sehr wichtig, dass jeder einzelne Mitarbeiter versteht, was KI ist und wie sie das Unternehmen beeinflussen kann. Wir nennen dies KI-Kenntnisse. Im Jahr 2016 stellte das McKinsey Global Institute das so genannte Zeitalter der Analytik vor und beschrieb, wie Unternehmen in einer datengesteuerten Welt konkurrieren sollten. Einer der wichtigsten Aspekte dieses Modells ist, dass Unternehmen offener werden und mehr zusammenarbeiten müssen, indem sie Silos aufbrechen. Wenn die Geschäftsabteilungen lernen, was es bedeutet, KI-gesteuert zu sein, und welche Möglichkeiten dies mit sich bringt, wird ein Sog für KI-Anwendungen und Lösungen entstehen. Wenn dies mit einem soliden Data-Science-Workflow und den richtigen Fähigkeiten, Tools und Techniken kombiniert wird, erreichen Unternehmen die höchste Stufe der KI-Reife. Der Analytik-Übersetzer verbreitet Ideen und Erfolgsgeschichten, um Ihr Unternehmen KI-fähig zu machen. Sie bauen interne und externe Gemeinschaften auf, indem sie z.B. interne Innovationstage veranstalten, Hackathons organisieren und Analyseworkshops abhalten. Übersetzer predigen und klären auf, um Ihr Unternehmen für die Nutzung und die Auswirkungen von Daten und KI zu sensibilisieren.