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Die Rollen des Data Scientists in einer Data Governance-Strategie

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data governance

Data Governance ist in einem Unternehmen von entscheidender Bedeutung, sowohl um das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen als auch um ihren Schutz zu gewährleisten. Als Spezialist spielt der Data Scientist eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung einer Strategie. Hier erfährst du alles, was du über die Rolle des Datenwissenschaftlers in einer Data-Governance-Strategie wissen musst.

Alle Unternehmen wollen die Vorteile der Datenanalyse nutzen. Viele scheitern jedoch bei ihren Versuchen, die Daten zu nutzen, und geben ihre Projekte schließlich auf. Der Grund dafür ist oft das Fehlen einer Data-Governance-Strategie. In einer Zeit, in der die Menge an Informationen explodiert, werden viele Organisationen von der Last der Daten erschlagen.

Im Gegensatz dazu bietet eine solide Governance viele Vorteile für datengesteuerte Entscheidungen, Innovation und Zusammenarbeit. Um diese Rahmenbedingungen zu schaffen, ist die Expertise eines Datenwissenschaftlers unerlässlich.

Was ist Data Governance?

Data Governance ist eine Reihe von Regeln, Standards und Prozessen, die festlegen, wie Daten in einem Unternehmen behandelt werden. Sie umfasst die Sammlung, Nutzung, Weitergabe und den Schutz von Daten.

Das Ziel? Die Qualität der Daten zu maximieren, um die Aussagekraft der Analysen zu erhöhen. Außerdem soll der Schutz der Daten gewährleistet und sichergestellt werden, dass sie auf ethische Weise genutzt werden.

Diese Governance gilt für alle Daten des Unternehmens. Sie betrifft alle Informationsformate, einschließlich Texte, Bilder, Zahlen oder unstrukturierte Daten. Außerdem muss sie den gesamten Lebenszyklus der Daten abdecken, von ihrer Erstellung bis zu ihrer Vernichtung.

Eine Data-Governance-Strategie ist heute angesichts der Herausforderungen der Cybersicherheit und der Einhaltung von Industriestandards und Gesetzen unerlässlich. Unternehmen müssen Daten vor Cyberangriffen schützen, aber auch die Privatsphäre von Einzelpersonen wahren, wie es die DSGVO für die Länder der Europäischen Union vorschreibt.

Darüber hinaus ist Data Governance notwendig, um relevante Daten von überflüssigen Informationen zu trennen, die nur unnötig die Speichersysteme verstopfen und die Analysen verfälschen können. Aber welche Rolle spielt der Data Scientist bei der Umsetzung dieser Strategie?

Die Rolle des Data Scientists

Bevor wir die Bedeutung seiner Rolle für die Data Governance erforschen, sollten wir zunächst definieren, was der Beruf des Data Scientists ist. Data Scientists arbeiten mit statistischen Methoden, Machine Learning, Deep Learning, Modellierung und Datenvisualisierung, um aus Rohdaten einen Mehrwert zu schaffen.

Dank seiner Arbeit können Unternehmen auf Daten zurückgreifen, um Vorhersagen zu treffen und so bessere Entscheidungen zu treffen oder neue Produkte zu entwickeln.

Er ist in der Lage, große Datenmengen zu erforschen, um daraus „Einsichten“ zu gewinnen und Vorhersagen zu generieren, die für sein Unternehmen nützlich sind. Er ist ein Experte in Mathematik, Statistik, Informatik und Datenbanktechnologien.

Sein Kommunikationstalent ermöglicht es ihm, seine Ergebnisse den Entscheidungsträgern im Unternehmen und den nicht-technischen Angestellten zu präsentieren. Auf diese Weise macht er die Vorteile der Datenanalyse für die gesamte Organisation zugänglich.

Um Datenwissenschaftler zu werden, ist eine entsprechende Ausbildung erforderlich, um die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten zu erwerben. Dazu gehört das Erlernen der grundlegenden Konzepte der Datenanalyse, das Beherrschen der in diesem Bereich verwendeten Werkzeuge und Technologien und die Entwicklung eines methodischen Ansatzes zur Lösung komplexer Probleme. Es ist auch von entscheidender Bedeutung, mindestens eine Programmiersprache zu beherrschen, wobei Python die am häufigsten verwendete Programmiersprache in der Datenwissenschaft ist.

Der Data Scientist ist zweifellos der wichtigste Experte im Bereich der Datenwissenschaft, auch wenn er mit anderen Fachleuten wie dem Data Engineer und dem Data Analyst zusammenarbeitet. Data Governance ist jedoch untrennbar mit Data Science verbunden.

Zwei untrennbare Disziplinen

Viele Unternehmen, die Data Science einführen, machen heute den Fehler, die Data Governance zu vernachlässigen. Eine Studie der Enterprise Strategy Group (ESG), die Ende 2022 durchgeführt wurde, ergab, dass 83 % der Unternehmen zugeben, dass ihre Strategie eine Stärkung erfordert.

Data Governance ermöglicht es jedoch, über zuverlässigere, genauere und relevantere Daten zu verfügen, die analysiert werden können. Diese Disziplin ist Teil der Data Science und sollte nicht als optional angesehen werden.

Sie ist eine unverzichtbare Disziplin, wenn es darum geht, die Geschäftstätigkeit zu optimieren und die Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Ohne Data Governance drohen Unternehmen Konsequenzen wie Produktivitätsverlust oder schwere Strafen.

Daher gehört Data Governance zu den Aufgaben eines Data Scientists. Sein Fachwissen wird benötigt, um die Regeln und Normen für die Nutzung von Daten innerhalb der Organisation festzulegen.

Er ist am besten in der Lage, die besten Datenquellen zu identifizieren, ihre Relevanz für das Unternehmen zu bewerten und ihre allgemeine Qualität zu beurteilen. Außerdem kann er/sie die Regeln für die Verwaltung der Daten festlegen, einschließlich der Häufigkeit der Aktualisierung, der Bedingungen für die gemeinsame Nutzung und der verschiedenen Zugriffsebenen.

Sein Wissen ermöglicht es ihm auch, die richtigen Werkzeuge und Prozesse auszuwählen, um die Einhaltung der DSGVO und anderer geltender Standards zu gewährleisten. Er kann auch die Beschäftigten darin schulen, Daten verantwortungsvoll und datenschutzgerecht zu nutzen.

Um sicherzustellen, dass die im Unternehmen eingeführten Data-Governance-Regeln eingehalten werden, kann der Data Scientist auch Überwachungs- und Kontrollmechanismen einrichten.

Wie du siehst, ist die Rolle des Data Scientists in einer Data-Governance-Strategie von entscheidender Bedeutung. Sein Fachwissen ist unerlässlich, um die Verarbeitung von Daten zu steuern und ihre Qualität und Sicherheit zu gewährleisten!

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