Business Intelligence & Analytics
Jobrollen in Data Science
Die zunehmende Bedeutung von Data Science veranlasst Unternehmen, ihre Personalanforderungen neu zu bewerten. Gleichzeitig ist es jedoch unklar, welche Aufgaben, Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten diesen Bereich ausmachen. Vor diesem Hintergrund hat dieses Projekt die heterogenen Jobrollen im Bereich Data Science auf der Grundlage von 11.402 Stellenanzeigen von Online-Jobplattformen wie Indeed, Monster und Glassdoor sowie Interviews mit Jobrolleninhaberinnen und Jobrolleninhabern aus der Industrie erforscht, definiert und charakterisiert. Die Ergebnisse helfen Unternehmen dabei, die heterogene Jobrollen-Landschaft besser zu verstehen, um Data Science mit dem richtigen Personal effektiver nutzen zu können.
Entwicklung eines Self-Service Analytics Systems für die Reduzierung der Lieferfirmenanzahl
Die Einkaufsabteilungen von Unternehmen sind unter anderem für die Reduzierung der Lieferfirmenanzahl zuständig und berücksichtigen in der Regel verschiedene Auswahlkriterien. Ihre Entscheidungen beruhen auf dem Zugriff und der Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellsystemen. Allerdings fehlt es den Einkäuferinnen und Einkäufern in der Regel an dem notwendigen technologischen und analytischen Wissen sowie an geeigneten Werkzeugen, um dies effektiv zu tun. In diesem Projekt haben wir daher ein Self-Service Analytics System entwickelt, um Einkäuferinnen und Einkäufer bei dieser Aufgabe zu unterstützen. Auf der Grundlage eines von uns trainierten maschinellen Lernmodells empfiehlt das System geeignete Umschichtungen des Einkaufsvolumens zwischen Lieferfirmen. Die Ergebnisse zeigen, wie Self-Service-Analytics eingesetzt werden kann, um Nutzergruppen mit weniger technologischem und analytischem Wissen zu helfen, maschinelle Lernmodelle effektiver zu nutzen.