Warum verlassen Ihre Data Scientists Ihr Unternehmen?

2019 wurde der Data-Scientist von LinkedIn zum vielversprechendsten Beruf gewählt. Von Fortune-500-Unternehmen bis hin zu kleinen Unternehmen auf der ganzen Welt war der Aufbau eines Teams von data science eine Priorität in ihren Geschäftsstrategien. Um diese Behauptung zu untermauern, brach das Jahr 2019 alle Rekorde bei den Investitionen in KI und data science .

Trotz all dieser positiven Trends kündigen Data Scientists und wechseln in rasantem Tempo das Unternehmen. Wie kommt das? Lassen Sie uns die Situation analysieren.

Sie verbringen ihre Zeit nicht damit, das zu tun, wofür sie eingestellt worden sind

Leider verfügen viele Unternehmen, die Datenwissenschaftler einstellen, nicht über eine geeignete KI-Infrastruktur. Umfragen deuten immer noch darauf hin, dass etwa 80 % der Zeit von Datenwissenschaftlern mit dem Bereinigen, Organisieren und Finden von Daten verbracht wird (anstatt sie zu analysieren), was eines der letzten Dinge ist, mit denen sie ihre Zeit verbringen möchten. In dem Artikel "How We Improved Daten-Discovery for Data Scientists at Spotify"(Wie wir die Daten-Discovery für Datenwissenschaftler bei Spotify verbessert haben) erklärt Spotify, dass es anfangs "keine klaren Eigentumsverhältnisse oder Dokumentationen für die Datensätze gab, was es für Datenwissenschaftler schwierig machte, sie zu finden." Selbst Datenwissenschaftler, die für Web-Giganten arbeiten, haben bei ihrer Migration Frustration verspürt.

Die meisten Datenwissenschaftler verlassen ihre Unternehmen, weil sie den Müll in ihren Datenumgebungen filtern müssen. Saubere und gut dokumentierte Daten sind der Schlüssel für Ihre Datenwissenschaftler, damit sie die Daten des Unternehmens nicht nur besser finden, entdecken und verstehen können, sondern auch Zeit bei anspruchsvollen Aufgaben sparen und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

Business- und Data Science sind nicht aufeinander abgestimmt

Bei all dem Hype um KI und Maschinelles Lernenwollen Führungskräfte und Investoren mit ihren data science an der Spitze der neuesten technologischen Fortschritte stehen. Sie stellen oft KI- und Datenexperten ein, weil sie glauben, dass sie ihre Geschäftsziele in der doppelten Zeit erreichen werden. Dies ist jedoch selten der Fall. Data science beinhalten in der Regel viele Experimente, Trial-and-Error-Methoden und Iterationen desselben Prozesses, bevor das endgültige Ergebnis erreicht wird.

Viele Unternehmen stellen verstärkt Datenspezialisten ein, um die Forschung und Erkenntnis im gesamten Unternehmen zu steigern. Diese Forschung hat jedoch oft nur eine "lokale Auswirkung" in bestimmten Teilen des Unternehmens und wird von anderen Abteilungen, die sie für ihre Entscheidungsfindung nützlich finden könnten, nicht wahrgenommen.

Daher ist es wichtig, dass beide Parteien effektiv und effizient zusammenarbeiten, indem sie eine solide Kommunikation aufbauen. Die Ausrichtung der Unternehmensziele auf die Ziele der data science ist der Schlüssel, um die Datenwissenschaftler nicht zu verlieren. Durch die Verwendung eines Data-Ops-Ansatzes können Datenwissenschaftler in einer agilen, kollaborativen und veränderungsfreundlichen Umgebung arbeiten, die die Kommunikation zwischen den Geschäfts- und IT-Abteilungen fördert.

Es fällt ihnen schwer, Daten auf Unternehmensebene zu verstehen und in einen Kontext zu setzen

Die meisten Unternehmen haben zahlreiche komplexe Lösungen im Einsatz, die in der Regel von der Mehrheit des Unternehmens nicht verstanden werden, was es schwierig macht, neue data science trainieren . Ohne eine einheitliche, zentralisierte Lösung müssen sich die Datenwissenschaftler mit verschiedenen Technologien auseinandersetzen und verlieren dabei den Überblick darüber, welche Daten für ihre Zwecke nützlich, aktuell und von guter Qualität sind.

Diese mangelnde Sichtbarkeit von Daten ist frustrierend für Datenwissenschaftler, die, wie oben erwähnt, den Großteil ihrer Zeit mit der Suche nach Daten in verschiedenen Tools und Quellen verbringen.

Durch die Einrichtung einer einzigen Wahrheitsquelle sind data science in der Lage, ihre Unternehmensdaten einzusehen und data driven Erkenntnisse zu gewinnen.

Beschleunigen Sie die Arbeit Ihrer Datenwissenschaftler mit einer Metadaten

Die Verwaltung von Metadaten ist eine wesentliche Disziplin für Unternehmen, die Innovationen oder Initiativen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in Bezug auf ihre Datenbestände vorantreiben wollen. Durch die Implementierung einer Metadaten , bei der Metadaten gut verwaltet und korrekt dokumentiert werden, können Datenwissenschaftler relevante Informationen über eine intuitive Plattform leicht finden und abrufen. Geben Sie Ihren data science die richtigen Werkzeuge an die Hand, damit sie neue Algorithmen für das Maschinelles Lernen in ihren Datenprojekten entwickeln und damit einen Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen können.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten in Cloud, Hybrid- und On-Premises . Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analytik liefert Actian High-Performance Lösungen, die Unternehmen in die Lage versetzen, data driven Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und hat Branchenauszeichnungen für Leistung und Innovation erhalten. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im Actian-Blog behandeln wir Themen, die von Dateneingang bis hin zu KI-gesteuerter Analytik reichen. Lernen Sie das Führungsteam kennen https://www.actian.com/company/leadership-team/