Die Menschen zuerst!
Jetzt, da einige größere Dienstleistungsunternehmen anfangen, "Datenwissenschaftler" einzustellen, heizt sich der Hype eindeutig
auf. Zeit also, sich zu konsolidieren! In einer Reihe von kurzen Blogbeiträgen werde ich einige Themen
im Zusammenhang mit Datenwissenschaft ansprechen und beschreiben, wie ich sie sehe und empfinde.
In einigen Organisationen, die mit Data Science beginnen wollen, stoße ich auf die Tendenz, zuerst an die
Technologie zu denken und erst dann an die Menschen. Ich kann das verstehen: Technologie ist in der Regel eine Box (oder vieleverbundene Boxen) mit einer bestimmten (meist im Voraus festgelegten) Funktionalität. Sie können auf sie zeigen, siebei einem Anbieter kaufen und andere Anbieter bitten, sich darum zu kümmern. Die Hauptinvestition wird im Voraus getätigt, und Sieerwarten, dass es sofort seine Arbeit verrichtet. Menschen hingegen verlangen ein anderesEngagement und haben andere Anforderungen. Sie müssen in Ihr Unternehmen passen und was sie
Ihrem Unternehmen bringen, wird erst im Laufe der Zeit deutlich. Außerdem müssen Sie kontinuierlich in sie
investieren. Das soll nicht heißen, dass diese Unternehmen überhaupt nicht in Menschen investieren. Nein, aber
irgendwie scheint es sicherer zu sein, über Plattformen und Prozesse nachzudenken und zu entscheiden, als Mitarbeiter zu schulen oder
neue Mitarbeiter einzustellen, um eine neue Rolle wie /Datenwissenschaftler/ zu erfüllen.
Was auch nicht hilft, ist, dass die Rolle des Datenwissenschaftlers noch nicht mit Leben gefüllt ist. Das macht es noch schwieriger,
in Mitarbeiter zu investieren, denn es ist ungewiss, wen Sie suchen, was er in Ihr
Unternehmen einbringen wird und wie er dort hineinpasst. Denken Sie jedoch daran, dass es hier zwei Seiten der Geschichtegibt. Sie möchten, dass die klugen Leute, die die Position des Datenwissenschaftlers besetzen, einen echten Mehrwert fürIhr Unternehmen schaffen. Diese klugen Köpfe wiederum werden sich fragen: Was kann ich in
dieses Unternehmen einbringen, was werde ich gewinnen und wie können wir für beide Seiten einen Mehrwert schaffen? Deshalb sollten Organisationenaufstrebende Mitarbeiter fragen, was sie darüber denken. Und wenn sie dies nicht
im Voraus durchdacht haben, stellen Sie sie einfach nicht ein: Wenn sie jetzt nicht über den Wert nachgedacht haben, werden sie wahrscheinlich
auch in Zukunft nicht damit anfangen, darüber nachzudenken.
Eine solche Gegenseitigkeit wird es bei der Technologie nicht geben. Ein lebloser Kasten wird nicht plötzlich beschließen, dass er nur Geld für Support und Strom kostet. Stattdessen wird er in seinem Serverschrankbleiben und das tun, wofür er entwickelt wurde. Und wenn niemand in Ihrem Unternehmen weiß, wie man aus
Wert schöpft, dann wird er eine sehr teure Staubwolke sein.
Im Idealfall kommt also die Technologie nach der Investition in Menschen. Und warum? Denn
Technologie dient dazu, die Produktivität der Menschen, die sie nutzen, zu steigern. Tools allein bewirken nichts
. In der realen Welt sind die Dinge natürlich etwas unschärfer und Organisationen müssenMenschen, Plattform und Prozesse ganzheitlich betrachten. Doch wenn der erste Schritt Ihres Big Data-Projekts
der Kauf eines Hadoop-Clusters ist, brauchen Sie auch die Menschen, die aus diesem
Cluster Wert schöpfen und datengesteuerte Produkte erstellen.
Es sei denn, Sie haben vor, in eine teure Staubschale zu investieren, natürlich.
