Der Citizen Data Scientist ist ein Fachmann, der sich nicht auf Datenwissenschaft spezialisiert hat, aber über genügend Fähigkeiten verfügt, um Analysen in seinem Bereich durchzuführen. Finde heraus, warum diese Vielseitigkeit in Unternehmen unverzichtbar geworden ist!
In den letzten Jahren hat sich der Bereich der Datenwissenschaft stark gewandelt. Die Zeiten, in denen diese Disziplin nur von professionellen Data Scientists betrieben wurde, sind vorbei.
Jetzt, da Daten in allen Bereichen immer allgegenwärtiger werden, ist es an den Geschäftsexperten, die Analyse zu nutzen, um den Wert und das Potenzial der Daten zu erschließen. Wir nennen sie Citizen Data Scientists!
Was ist ein Citizen Data Scientist?
Es handelt sich um eine Person, die zwar kein Computer- oder Statistikexperte ist, aber dennoch über ausreichende Fähigkeiten verfügt, um in ihrem Berufsfeld Datenanalysen durchzuführen.
Das Konzept ist im letzten Jahrzehnt aufgekommen und wurde durch die wachsende Notwendigkeit angetrieben, mehr Menschen in den Prozess der Datenanalyse einzubeziehen. Und das über die Spezialisten auf diesem Gebiet hinaus.
Es waren jedoch vor allem die rasante technologische Entwicklung und die Demokratisierung von Selbstbedienungswerkzeugen für die Datenanalyse, die eine Schlüsselrolle beim Aufstieg des Citizen Data Scientists spielten.
Jetzt ist die Analyse für ein breiteres Publikum zugänglich, und das fördert ihre Nutzung durch Fachleute, die keine tiefgehende technische Expertise, aber ein echtes Wissen über ihren Bereich haben.
Mit diesem neuen Ansatz können sie die Daten auf eine wirklich relevante Art und Weise abfragen, indem sie die Besonderheiten ihres Berufs und ihrer Branche kennen.
Wie ein erfahrener Data Scientist kann der Citizen Data Scientist die Reaktionen der Kunden auf das Marketing vorhersagen, neue Möglichkeiten identifizieren, die Logikkette optimieren, finanzielle Risiken analysieren und neue Strategien entwickeln.
Citizen Data Scientist vs. Data Scientist: Was sind die Unterschiede?
Im Allgemeinen machen Data Scientists, die Experten und Citizens sind, die gleiche Arbeit. Allerdings werden dem Citizen in der Regel weniger komplexe Aufgaben und direktere analytische Anwendungen anvertraut.
Der Experte muss unbedingt Python, R, Julia und andere Data-Science-Sprachen sowie die verschiedenen Werkzeuge und Technologien beherrschen, mit denen man maßgeschneiderte Algorithmen und komplexe analytische Modelle erstellen kann.
Er muss auch alle Aspekte des Data-Science-Prozesses beherrschen, von der Datenentdeckung über die Datenbereinigung bis hin zu DataViz und der Auswahl und dem Einsatz von Modellen.
Der Citizen Data Scientist seinerseits kann seine Defizite mithilfe von KI und Automatisierungswerkzeugen ausgleichen. AutoML zum Beispiel vereinfacht die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, ohne dass dafür eine Kodierung erforderlich ist.
Andere Tools können auch verwendet werden, um relevante Datasets zu finden und vorzubereiten und Datenvisualisierungen zu erstellen.
Aus organisatorischer Sicht sind Data-Scientist-Experten oft Mitglieder eines größeren Data-Science-Teams neben Data Analysts, Data Engineers und anderen Spezialisten.
Citizen Data Scientists arbeiten ihrerseits häufiger unabhängig, um die Bedürfnisse des Unternehmens zu erfüllen. Sie sind nicht unbedingt Teil eines speziellen Teams.
Trotz der Zunahme von Automatisierungstools wird der professionelle Data Scientist nicht aussterben. Der Citizen Data Scientist ersetzt diesen Beruf nicht, sondern ergänzt ihn, indem er die Analysefähigkeiten auf Einzelpersonen in verschiedenen Bereichen ausweitet.
Dazu gehören Marketing, Finanzen oder auch das Gesundheitswesen und viele andere. Während der Data Scientist sich in der komplexen Manipulation von Daten auszeichnet, bringt der Citizen Data Scientist ein tiefgreifendes Geschäftsverständnis mit.
Dadurch entsteht eine synergetische Partnerschaft zwischen diesen beiden Fachleuten, die schließlich eine optimale Nutzung der Daten ermöglicht.
Welche Fähigkeiten sind erforderlich?
Um Citizen Data Scientist zu werden, ist es unerlässlich, dass du lernst, selbstständig und intelligent mit Daten umzugehen. Dies erfordert verschiedene Fähigkeiten.
Programmiersprachen wie Python und R mit ihren speziellen Bibliotheken bilden eine wichtige Grundlage. Sie bieten die Flexibilität und Leistungsfähigkeit, die erforderlich sind, um komplexe Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren.
Auch wenn ein Citizen Data Scientist kein professioneller Statistiker sein muss, sollte er auch über ein solides Verständnis der grundlegenden statistischen Konzepte verfügen. Dazu gehört auch die Fähigkeit, Daten zu interpretieren, Trends zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Analyseergebnissen zu treffen.
Diese Fähigkeit ermöglicht es dem CDS, über die bloße Manipulation von Daten hinauszugehen und aussagekräftige Informationen zu extrahieren.
Darüber hinaus muss der/die Fachmann/Fachfrau in der Lage sein, relevante Fragen zu formulieren, die den Anforderungen seines/ihres Arbeitsbereichs entsprechen. Dies erfordert ein Verständnis der Geschäftsziele und die Fähigkeit, diese Ziele in analytische Anfragen umzusetzen.
Anschließend muss er/sie in der Lage sein, die erhaltenen Ergebnisse zu interpretieren, indem er/sie sie in einen Kontext setzt, um verwertbare Informationen für die Entscheidungsfindung zu liefern.
Parallel dazu ermöglichen Visualisierungsplattformen wie Power BI oder Tableau eine effektive Kommunikation der Analyseergebnisse. Mithilfe von Templates und einer intuitiven Benutzeroberfläche lassen sich mit diesen Programmen ganz einfach Diagramme und Grafiken erstellen.
Was bringt das für ein Unternehmen?
Innerhalb einer Organisation bietet die Integration von Citizen Data Scientists eine Vielzahl von Vorteilen und definiert die Art und Weise, wie Organisationen ihre Daten angehen und nutzen, neu.
Durch die Nutzung seiner analytischen Fähigkeiten wird es möglich, fundiertere, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Kombination mit ihrem Geschäftswissen führt zu tieferen Einsichten und ermöglicht ein besseres Verständnis von Herausforderungen und Chancen.
Es ist auch eine Verringerung der Abhängigkeit von Data-Science-Experten, da eine größere Anzahl von Personen an der Analyse teilnehmen kann. Dies verbessert die organisatorische Flexibilität und Agilität, da schneller auf analytische Anforderungen reagiert werden kann.
Angesichts des weltweiten Mangels an Data Scientists ist dies eine wirklich wertvolle Verstärkung. Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt in den USA bei 145.000 $ und in Frankreich bei 60.000 €.
Die Anwesenheit von Citizen Data Scientists fördert auch die Innovation innerhalb des Unternehmens, indem sie die Kreativität bei der Erforschung und Interpretation von Daten fördern.
Sie tragen dazu bei, neue Ideen zu generieren und innovative Möglichkeiten zu erkennen. Dies stärkt die Wettbewerbsfähigkeit der Organisation auf dem Markt.
Es gibt noch viele Herausforderungen
Trotz der Vorteile, die im Laufe dieses Dossiers aufgezählt wurden, bringt die Rolle des Citizen Data Scientist auch Herausforderungen und Bedenken mit sich. Diese zu berücksichtigen ist entscheidend, um ihre erfolgreiche Integration in das Unternehmen zu gewährleisten.
Es überrascht nicht, dass seine größte Einschränkung in der Beschränkung seiner technischen Fähigkeiten im Vergleich zu einem professionellen Data Scientist liegt. Obwohl er/sie grundlegende Datenanalysen durchführen kann, ist sein/ihr Verständnis für fortgeschrittene Techniken, Bereinigung oder statistische Modellierung möglicherweise geringer.
Um unter Berücksichtigung dieser Obergrenze effektiv zu bleiben, ist es wichtig, den Aufgabenbereich des CDS klar zu definieren, um Fehler bei der Interpretation oder Entscheidungsfindung zu vermeiden.
Darüber hinaus hängt die Qualität der Analysen direkt von der Qualität der verwendeten Daten ab. Der Citizen Data Scientist muss sich dessen bewusst sein und Maßnahmen ergreifen, um ihre Integrität zu gewährleisten.
Er muss seine Datenquellen sorgfältig auswählen, Fehler erkennen und korrigieren können und in der Lage sein, die erzielten Ergebnisse selbstständig zu validieren. Wenn er/sie sensible Daten verarbeitet, muss er/sie auch in Sicherheitsprotokollen geschult sein und Datenschutzstandards wie die DSGVO einhalten.
Wie werde ich Citizen Data Scientist? Die besten Tipps
Die Rolle des Citizen Data Scientist ist für jeden in einer Organisation möglich, aber es ist besser, wenn du Erfahrung in dem Bereich hast, in dem die Datenanalyse genutzt werden soll.
Eine gute Vertrautheit mit Data Science, Machine Learning, Data Mining oder prädiktiver Modellierung und statistischer Analyse ist ebenfalls von großem Nutzen.
Der beste Weg, um diese Fähigkeiten zu erlangen, ist ein Bootcamp, wie es von DataScientest angeboten wird. Ergänzend dazu gibt es auch viele Tutorials auf YouTube und offene Datasets, die man erforschen kann.
Seiten wie Kaggle veranstalten auch Wettbewerbe, um dir zu helfen, deine Data Science-Fähigkeiten zu verbessern. All diese Ressourcen können dir helfen, schnell Fortschritte zu machen.
Fazit: Der Citizen Data Scientist, ein vielseitiger Profi, der an die modernen Herausforderungen angepasst ist.
Durch die Kombination von Geschäftsexpertise mit analytischen Fähigkeiten stellt der Citizen Data Scientist eine Brücke zwischen dem Tätigkeitsbereich seines Unternehmens und der Macht der Datenwissenschaft dar.
Organisationen in allen Bereichen erkennen zunehmend den Wert dieses kollaborativen und integrativen Ansatzes zur Datenanalyse, und Einzelpersonen werden stark ermutigt, die Entwicklung dieser Fähigkeiten zu erforschen und in sie zu investieren.
Sie ebnet den Weg für eine umfassendere und strategische Nutzung von Informationen, um Innovationen voranzutreiben und den Erfolg in einer Welt zu fördern, in der Daten immer mehr wuchern…
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Dank des intensiven BootCamp-Formats dauert es nur wenige Monate, bis du dir von zu Hause aus echtes Fachwissen angeeignet hast. Als Alternative kannst du dich für eine Weiterbildung entscheiden, um in deinem eigenen Tempo Fortschritte zu machen, während du weiter arbeitest.
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