Weiß wirklich jeder bei Supercrunch by GfK über all diese Tools Bescheid?

Grundsätzlich müssen die Consultants nicht genau wissen, was man mit Spark oder Scala macht. Wir müssen ein gemeinsames Vokabular für die Methoden haben. Aber wie das Ganze implementiert wird, muss nicht jeder Consultant im Detail wissen. Selbst bei Scientists und bei Techies ist die Zeit vorbei, in der jeder alles kann. Ich habe vor vier Jahren das GfK Data Lab aufgebaut. Schon damals habe ich mir gedacht: Das, was alles gefragt ist, solche Menschen gibt es gar nicht. Ich stelle Teams so zusammen, dass sie sich komplementieren. Ich brauche Leute, die Python können, die R können, die das Ganze in Scala implementieren können. Aber ich werde nicht den einen finden, der alles kann. Wichtig ist die gute Zusammensetzung des Teams. Durch die crossfunktionalen Teams lernt man vieles auf dem Job.

Was genau machen Sie in diesem vielfältigen Team?

Ich war lange Jahre Scientist, also Methodiker. Jetzt bin ich eher mit der Führung der Leute betreut. Ich habe mit SPSS angefangen. Dann kam R dazu. Dann habe ich ein bisschen Visual Basic gelernt. Irgendwann habe ich mit Python angefangen. Also etwa dreieinhalb Sprachen. Jetzt arbeiten wir viel mit dem Hadoop-System. Das alles sind vielleicht fünf Prozent von dem, was es in der Community gibt. Alle zwei Wochen wird etwas von etwas Neuem abgelöst. Es ist unmöglich, jemanden zu finden, der alles kann. Man braucht auch eine gewisse Ruhe. Ich muss nicht hinter jedem neuen Trend her rennen.

Bei der Vielfalt an Methoden und Menschen: Gibt es da nicht trotzdem harte Diskussionen?

Es wäre schlimm, wenn es keine gäbe. Die Kenntnisse der Kollegen sind sehr unterschiedlich. Manche kommen vom Realtime Bidding, vom Online Advertising, manche aus der Industrie. Logisch, dass es da Spannungen gibt. Aber das ist eben auch sehr fruchtbar.

Die Leute haben also ganz unterschiedliche Ausbildungen?

Ja. Physiker werden immer gerne genommen, Mathematiker, Statistiker. Im Vergleich zu früher nimmt die Zahl der Computer Scientists zu. Sprich: Die Zahl der ITler wächst. Die Entwicklung kehrt sich also um. Früher wurden Statistiker zu ITlern, heute gibt es immer mehr ITler, die zu Data Scientists werden.

Wie Data Scientists Hand in Hand mit Designern, Technikern, Statistikern, Consultants, Softwareingenieuren und Projektmanagern zusammenarbeiten, lesen Sie in der W&V Nr. 49.

Teil 1: Daten-Integration

Teil 2: Social Media

Teil 3: Tools

Teil 4: Künstliche Intelligenz


Autor:

Rolf Schröter
Rolf Schröter

Als Mitglied der Chefredaktion und neugieriger Kurpfälzer interessiert sich Rolf Schröter prinzipiell für alles Mögliche. Ganz besonders mag er, was mit Design und Auto zu tun hat.