Müde: Datenwissenschaftler. Wired: Datenkünstler

Datenwissenschaftler sind wichtig, aber was die Welt jetzt braucht, sind Datenkünstler, so Analysten auf dem Data and Analytics Summit von Gartner in Sydney, Australien.

Die Analysten Sally Parker und Peter Krensky erklärten, dass Datenkünstler Menschen sind, die umfassendere – vielleicht sogar tangentiale – Fragen zu Daten stellen und was sie enthüllen könnten, wenn sie einmal von Datenwissenschaftlern untersucht werden.

Um das Konzept zu veranschaulichen, teilten sie eine Fallstudie eines öffentlichen Verkehrsunternehmens in Belgien, das mithilfe von Data Science versuchte, herauszufinden, warum einige seiner Fahrzeuge ausfielen. Unter Berücksichtigung der potenziellen Ausbreitung von Projekten entwickelte ein Analyseteam einen 20-Tage-Projektplan, bei dem die Hälfte der Zeit für die Datenvorbereitung und der Rest für die Entwicklung eines Modells aufgewendet wurde.

Diese Bemühungen brachten keine nützlichen Erkenntnisse – aber sie brachten das Datenteam in Kontakt mit dem Betriebsteam. Als letztere die Daten über die liegengebliebenen Busse sahen, zeigten sie schnell, dass sie auf hügeligen Strecken eingesetzt wurden und daher mehr Belastungen ausgesetzt waren.

Rotierende Busse auf verschiedenen Strecken verteilten die Last und sparten zig Millionen.

Die Analysten gaben keinen Einblick in die Entwicklung von Datenkünstlern. Vielmehr schlugen sie vor, dass eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Vorsicht, nicht anzunehmen, dass Daten erhoffte Erkenntnisse enthalten, nützliche Schritte sind.

Das Paar teilte die Geschichte des Astronomen Tyco Brahe aus dem 16. Jahrhundert, der umfangreiche Beobachtungen durchführte, um seine Überzeugung zu beweisen, dass die Sonne die Erde umkreist. Brahes Mitarbeiter Johannes Kepler verwendete die gleichen Daten, um zu beweisen, dass die Erde die Sonne umkreist.

„Manchmal ist alles, was wir zum Erfolg brauchen, ein Perspektivenwechsel“, sagte Krensky.

Das Paar empfahl Organisationen außerdem, weniger Daten zu sammeln, da das Sammeln von Massendaten Sicherheitsrisiken birgt. Das Paar nannte das Beispiel einer Hotelkette, die Kunden anhand von nur zwei Datenpunkten analysiert: ob sie das Fitnessstudio nutzen und ob sie sich für gesunde Ernährung entscheiden. Diese beiden Nuggets reichen aus, um Angebote maßzuschneidern, und sind für Kriminelle von weitaus geringerem Wert als andere Informationen.

Beide Analysten befürworteten auch die Verwendung synthetischer Daten, da diese billiger zu sammeln sind und weniger Datenschutzprobleme mit sich bringen.

Synthetische Daten können auch die Möglichkeit bieten, schwer beobachtbare Ereignisse zu simulieren. Die Analysten sagten, dass Waymo, das selbstfahrende Autotechnik-Unternehmen von Alphabet, es verwendet, um Krankenwagen zu simulieren, die sich mit hoher Geschwindigkeit durch den Verkehr schlängeln, und um mehr Tests mit selbstfahrenden Autos durchzuführen, als dies auf tatsächlichen Straßen möglich ist.

Die Keynote bot auch eine Empfehlung für IT-Teams an, „Daten-Concierges“ zu werden, die in Metadaten investieren, damit Geschäftsteams die benötigten Daten schnell identifizieren und nutzen können, anstatt „Daten-Plumber“, die sich auf die Infrastruktur konzentrieren. ®