Hören Sie auf, Ihre Daten zu beschuldigen

Jeder, der schon einmal als Datenwissenschaftler, Ingenieur oder Analyst gearbeitet hat, weiß, dass die Daten(qualität) irgendwann im Laufe des Projekts die Party ruinieren wird. Sie haben Ihre Modelle und die Kreuzvalidierung in Ihrer hochmodernen CI/CD-Pipeline laufen, aber Sie stellen fest, dass die Vorhersagen im Grunde genommen Müll sind. Nach einigem Nachforschen finden Sie heraus, dass die Daten, die Sie erhalten haben, verrauscht, unvollständig, verzerrt und insgesamt falsch sind.

Das ist oft der Moment, in dem das Spiel mit den Schuldzuweisungen beginnt. Alle beschweren sich und geben den Datenbankverantwortlichen die Schuld: Sie haben bei der Speicherung hochwertiger Daten kläglich versagt. Sie fragen sich, wie Ihr PO jemals auf die Idee kommen konnte, Data Science auf diese Daten anzuwenden.

Ich bin der festen Überzeugung, dass dies eine schlechte Eigenschaft ist, unter der viele Datenverantwortliche leiden - auch Sie, meine Damen und Herren. Es ist eine kontraproduktive und unprofessionelle Einstellung, die Ihnen und dem Rest Ihres Teams die Energie raubt. Was sollten Sie also tun?

Hören Sie auf, die Daten zu beschuldigen. Daten sind fast nie perfekt und Sie sind oft der erste, der maschinelles Lernen darauf anwendet. Die meisten Datensätze wurden für betriebliche Zwecke gepflegt. Nicht um ein Deep Learning-Modell zu trainieren. Außerdem interessieren sich Endbenutzer und Manager kaum für das, was nicht geht, oder für Sündenböcke jeglicher Art. Und das wahrscheinlichste Ergebnis, wenn Sie mit den Schuldzuweisungen weitermachen? Keine Modelle und keine Datenwissenschaft mehr. Niemand gewinnt.

Seien Sie konstruktiv und pragmatisch. Die Unternehmen wollen Lösungen, keine Probleme. Und eine Lösung muss nicht unbedingt ein komplexes Modell sein, das perfekte Daten erfordert. Vergessen Sie den ursprünglichen Ansatz und die vertrauten Techniken. Data Science ist, trotz des Namens, eine angewandte Kunst, die Kreativität erfordert. Die Wissenschaft findet woanders statt.

Seien Sie die positive Stimme in Ihrem Team. Auch wenn die Daten schlecht sind und Sie ein schlechtes Blatt bekommen haben, seien Sie die Person, die inspiriert und ermutigt. Jammern Sie nicht bei jedem Stand-up. Schreiben Sie stattdessen einen Blogbeitrag.