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HomeDE2018-12-17T13:58:53+00:00

“ANALYTICS TO BUSINESS”

Sind Sie ein – aufstrebender – Analytics Translator, der nach Kunden oder einem Job sucht? Dann klicke hier.

Nie von Analytics Translators gehört?

Das ist gut möglich, es ist eine relativ neue Rolle in Organisationen! Aber schnell wächsend, denn Unternehmen wollen mit neuen, analytischen Technologien wie AI, Blockchain und IoT Geld verdienen.

Bereits bestehende Beispiele für Analytics Translators sind Data Scientists mit guten Verständnis für Ihre Branche und Organisation, Product Owner und Product Manager von datengesteuerten Produkten oder Services, Chief Data Officers und viele Chief Digital Officers sowie Data Visualization Experts oder BI Experts.

GESCHÄFTSERGEBNISSE AUS DATEN & ANALYTICS

Big Data, AI, Robotik, IoT, Blockchain Use Cases für Ihre Industrie oder Funktion

WARUM? AI, ROBOTICS & BIG DATA ÄNDERN ALLES

Wir sind in die Ära von Big Data eingetreten. Daten sind “das neue Öl”, und Analytics ist der Weg, “das Öl zu fördern”, dh. ein profitables datengesteuertes Geschäft aufzubauen. Disruptive Technologien wie KI (AI, Künstliche Intelligenz), Robotik, Internet-of-Things und Blockchain basieren auf Daten und Analysen.

Wenn Sie sich nicht in Data and Analytics engagieren, riskieren Sie die Zukunft Ihres Unternehmens. Kluge Unternehmensleiter verstehen das. Data Scientists sind die wichtigsten Experten, die Data and Analytics zum Funktionieren bringen. So haben intelligente Unternehmensleiter bereits begonnen, ein Data Science-Team aufzubauen.

DATA SCIENCE FUNKTIONIERT NICHT

Aber da ist ein Problem! Unternehmen mieten Doktore in prominente Data Science Rollen, oft mit ausgezeichneten analytischen Fähigkeiten. Leider haben die meisten von ihnen nur wenig Erfahrung im Umgang mit Menschen und Veränderung oder wenig Erfahrung in Ihrer Branche.

Für den Reifeprozess von Data Science, um in einer Organisation effektiv zu sein, benötigen Sie sowohl exzellente analytische Fähigkeiten als auch exzellente Menschen- und Veränderungsfähigkeiten sowie ausgezeichnete Funktions- oder Branchenkenntnisse. Sie müssen “das Öl extrahieren und das Benzin verkaufen”.

Die heutige Data Science-Rolle ist also so, als würde man jemanden bitten, drei Bowlingkugeln zu jonglieren! Es ist zu breit. Der Data Scientist ist zum Tausendsassa geworden.

In der Realität, die einst als der sexieste Job des 21. Jahrhunderts galt, verbringen Data Scientists die meiste Zeit damit, Daten zu sammeln und zu verarbeiten, anstatt geschäftliche Einsichten zu finden. Ganz zu schweigen davon, sie zu profitablen Produkten zu machen.

Das Ergebnis ist oft ein frustriertes Data Science-Team und Frustration mit dem Rest der Organisation: Datenwissenschaftler beschuldigen den Rest der Organisation, die “absolut brillanten Dinge”, die sie für das Geschäft tun, nicht zu verstehen; und der Rest der Organisation ahnungslos darüber, wie “diese hochbezahlten Big-Data-Zauberer” überhaupt zum Geschäft beitragen.

WIE SACHEN SCHIEF LAUFEN

Sie können feststellen, dass in Ihrer Organisation Fehler auftreten, wenn ein Datenanalysepilot keine Nachverfolgung erhält. Oder wenn ein Projekt einfach verpufft und niemals in ein Produkt, einen Service oder einen verbesserten Geschäftsprozess umgesetzt wird. Es beginnt mit Kollegen, die ihre Daten aus verschiedenen Gründen nicht an das Data Science Team übergeben. Oder Compliance-Probleme werden angesprochen. Oder es gibt “keine Zeit, kein Budget, keine … usw”. Widerstand gegen Veränderung, Angst, meinen Job zu verlieren …

Es gibt Tausende von Möglichkeiten, ein Data Science-Projekt auf subtile Weise zu vereiteln. Es ist der Beginn des Endes der Data Science als eine angesehene Funktion in Ihrer Organisation, die das Baby leider mit dem Bade ausschüttet – und damit die Zukunft Ihres Unternehmens ernsthaft gefährdet.

DIE LÖSUNG

Da immer mehr große Organisationen beginnen, Data Science als strategische Fähigkeit zu implementieren, ist dies ein wachsendes Problem. Es scheint drei Lösungen zu geben.

  1. Sie können einen Doktor finden, der alles hat: ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und ausgezeichnete Mensch- und Bereichsfähigkeiten.
  2. Oder Sie können einen Doktor mit exzellenten analytischen Fähigkeiten anstellen und ihn in Bezug auf Menschen und Domänenfähigkeiten umschulen.
  3. Oder Sie teilen die Data Science-Funktion in zwei Teile: Data Engineers und Analytics Translators.

Die ersten beiden sind nicht unsere Favoriten. Beide haben erhebliche Nachteile. Um ehrlich zu sein, verlangen wir einfach zu viel, wenn wir das ganze Paket von exzellenten analytischen Fähigkeiten, exzellenten People Skills und exzellenten Domänenfähigkeiten in einer Person haben wollen. Und es macht Sie verletzlich und abhängig.

Es gibt eine bessere Lösung.

STELLE ANALYTICS TRANSLATORS AN

Unsere vorgeschlagene Lösung ist, Ihre Doktorarbeit mit ausgezeichneten analytischen Fähigkeiten zu machen, was sie gut sind (Datentechnik: Mathematik & Algorithmen, Software Engineering & Kodierung mit einigen Leuten und Domänenfähigkeiten) und sie mit Fachleuten ergänzen, die ein respektiertes Gegenstück zu sein können PhD im Bereich Analytik (aber kein Super-Experte) und ausgezeichnete Leute und Domain-Fähigkeiten: “Analytics Translators“. Zusammen bilden sie die Rolle des Datenwissenschaftlers.

In einem kürzlich erschienenen Artikel in der Harvard Business Review stellte McKinsey die Rolle des Analytics Translators (Analytik-Übersetzers) vor. Später erklärte der renommierte Analytics-Experte Professor Thomas Davenport, dass “Sie nicht unbedingt einen Doktor anstellen müssen, um Ihre Analytik oder Data Science zu betreiben“. Und sie haben Recht!

Data Science ist kein Handwerk mehr, das eine Person ausführen kann, sie ist zu einem ernsthaften Beruf mit eigenen Spezialisierungen geworden

Als die Ölindustrie gereift war, teilten sie ihr Geschäft in vorgelagerte (extrahieren Sie das Öl) und nachgelagerte Betriebe (verfeinern und verkaufen). Nun, da Data Science als Beruf reift, ist es an der Zeit, eine ähnliche Trennung zwischen Data Engineering (Upstream) und Analytics Translation (Downstream) zu machen. Insbesondere in großen Organisationen ist Data Science einfach kein Handwerk mehr, das eine Person ausführen kann, sondern ist zu einem reifen Beruf mit eigenen Spezialisierungen geworden.

Also, was ist ein Analytics Translator?

Die Rolle eines Analytics Translators besteht darin, die Lücke zwischen Analytics und Business zu schließen. McKinsey hat eine gute Zusammenfassung der Rolle von Analytics Translator in fünf Schritten für Data Science gegeben:

  1. Identifizieren und Priorisieren von Geschäftsanwendungsfällen – Der Analytics Translator arbeitet mit Geschäftsbereichsleitern zusammen, um Probleme zu identifizieren und zu priorisieren, für deren Lösung Analytics geeignet ist.
  2. Sammeln und Vorbereiten von Daten – Der Analytics Translator hilft bei der Ermittlung der Geschäftsdaten, die für die Erstellung der nützlichsten Erkenntnisse erforderlich sind.
  3. Erstellen der Analyse-Engine – Der Analytics Translator stellt sicher, dass die Lösung das Geschäftsproblem in der effizientesten und interpretierbarsten Form für Geschäftsbenutzer löst.
  4. Geschäftsimplikationen validieren und ableiten – Der Analytics Translator fasst komplexe, analytisch abgeleitete Erkenntnisse zu leicht verständlichen, umsetzbaren Empfehlungen zusammen, die Geschäftsbenutzer einfach extrahieren und ausführen können.
  5. Implementieren der Lösung und Ausführen von Erkenntnissen – Der Analytics Translator fördert die Akzeptanz bei Geschäftsanwendern.
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Mehr über Analytics Translators

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ÜBER ANALYTICS TRANSLATORS

Data Scientists have become a jack of all trades. As the profession of Data Scientist is maturing, the need for specialization grows rapidly.

Data Scientist, the sexiest job of the 21st Century lost its sex appeal. The new sexiest job is really two jobs: Data Engineer and Analytics Translator

Many companies today want to become data-driven. But most people still feel uncomfortable with mathematics.

WARUM FÜHRENDE UNTERNEHMEN ANALYTICS TRANSLATORS ANSTELLEN

  • You Don’t Have to Be a Data Scientist to Fill This Must-Have Analytics Role, Harvard Business Review This is the landmark HBR/McKinsey article that started the public awareness and popularity of the Analytics Translator function. Success with analytics requires not just data scientists but entire cross-functional, agile teams that include data engineers, data architects, data-visualization experts, and — perhaps most important — analytics translators.
  • Analytics Translator – The Most Important New Role In Analytics, Data Science Central, William Vorhies – Even ‘hardcore’ Data Scientist Bill Vorhies, “generally reticent to create new naming conventions for roles that have been intuitively obvious”, advocates the Analytics Translator role.
  • The New Analytics Translator: From Big Data to Big Ideas, McKinsey & Co – “The translator then needs to know enough about the nuances of various models to ensure that the team solves the client’s problem. (…) Translators then help the client integrate the analytics model and data results into their ongoing processes.”
  • Will Data Scientist Continue to Be the Sexiest Job, International Institute for Analytics, Tom Davenport – Automation of Data Science techniques, such as AutoML, is rapidly causing a shift of the added value of Data Science from pure analytics and coding towards translating analytics into viable business solutions.
  • Is Data Scientists Still the Sexiest Job of the 21st Century, Atos Consulting – How can you organize the Data Analytics function within your organization, while working on maturing your Data Analytics approach? Focus on translating analytics to business.
  • Forget Data Scientists And Hire A Data Translator Instead?, Forbes, Bernard Marr – Big Data guru Bernard Marr confirms that, “the choice is not whether to hire a data scientist or a data translator as you are likely to need both”. Marr has “had the pleasure to work with some fantastic data scientists that had both, the analytical skills and the data translation skills, but those are very rare and as such have sometimes been called unicorns”.
  • Analytics Translator: The New Must-Have Role, McKinsey & Co – The search for vital analytics talent has often focused on data scientists. In this article, McKinsey describe the overlooked analytics role that’s even more critical to fill.
  • The Next Role You Need to Fill—Analytics Translator, Futurum Research – Part peace-maker, part-techy creative, part visionary, the analytics translator’s job is take a good hard look at the company’s objectives and find ways to work with data engineers to get the results they’re looking for.
  • Why Your Company Needs Data Translators, MIT Sloan Review – In many organizations, there remains a consistent disconnect between data scientists and the executive decision makers they support. That’s why it’s time for a new role: the data translator.
  • What Is An Analytics Translator and Why Is The Role Important to Your Organization?, Dataversity – As Self-Serve Advanced Analytics and Data Democratization becomes more common across industries and organizations, the role of the Analytics Translator will also become more and more important.
  • In Praise of Light Quants and Analytics Translators Deloitte, Tom Davenport – Organizations need people of all quantitative weights and skills. If you want to have analytics and big data used in decisions, actions, and products and services, you may well benefit from light quants and translators.
  • Making Big Data Deliver, London Business School – You need someone in your business to liaise between those in the existing business organisation and the data science team. This person speaks the language of both and is able to act as a “translator”.
  • The Age of Analytics, McKinsey Global Institute – The translator is the link between analytical talent and practical applications to business questions. McKinsey&Co. estimate demand for approximately 2 million to 4 million business translators in the USA alone.
  • The Changing Talent Landscape: Enter The Data Analytics Translator, Corinium –  One of the earliest publications we could find, mentioning Analytics Translators (June 1, 2017)
  • Why You’re Not Getting Value From Your Data Science, Harvard Business Review – An early warning sign (Dec 7, 2016) that things were not working in Data Science.
  • Data Scientist vs. Decision Scientist, DeZyre – Introducing the (now forgotten) “Decision Scientist”, an Analytics Translator avant la lettre (Sep 14, 2015).
  • The Sexiest Job of the 21st Century Is Tedious, and That Needs to Change, Harvard Business Review – One of the earliest warning signs (April 1, 2014) that Data Science was not working.
  • What Great Data Analysts Do – And Why Every Organization Needs Them, Harvard Business Review, Dec. 2018 – “A frequent lament among business leaders is, ‘Our data science group is useless.’ And the problem usually lies in an absence of analytics expertise”, not in the absence of ML or statistics expertise.

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ÜBER UNS

Was wir glauben

Im Kern glauben wir bei Aiandus an leidenschaftliche Menschen. Und wir glauben, dass Technologie zum Wohlstand beitragen kann. Wir glauben, dass die Kraft leidenschaftlicher Menschen, die mit der neuesten Technologie ausgestattet sind, die Welt zum Besseren verändern kann. Wir fühlen das so stark, dass wir es in unseren Namen gesetzt haben: “AI-and-us”!

Was wir tun

Aber Technologie, vor allem die neueste Technologie, kann für viele von uns kompliziert sein, schwierig zu handhaben sein und für manche ist sie geradezu unheimlich. Daher sehen wir es als unsere Aufgabe, die Kluft zwischen neuen Technologien und der Menschheit zu überbrücken, insbesondere zwischen dem neuesten technischen Stand und den Menschen bei der Arbeit.

Wie wir das tun

Die meisten der neuesten Technologien sind datengetriebene und analytikbasierte Technologien wie AI insb. Machine Learning, Robotik insb. RPA, Blockchain, Internet-of-Things und sogar CRISPR-cas. Deshalb bieten wir Unternehmen drei Dienstleistungen an:

  1. Beratung – Wir beraten Unternehmen bei der Konzeption und Entwicklung einer Daten-, Analyse- und Analyse-Übersetzungsfunktion in ihrer Organisation für leidenschaftliche Mitarbeiter und den neuesten Technologien, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und eine datengesteuerte Organisation zu werden.
  2. Staffing – Wir stellen leidenschaftliche Zeitarbeitskräfte, in der Regel projektbasiert, bereit, die an Technologie glauben, um unseren Kunden zu helfen, ihre Daten und Analytics in großartige Produkte, Dienstleistungen und Prozesse umzusetzen.
  3. Rekrutierung – Wir helfen unseren Kunden, eine leidenschaftliche Belegschaft aufzubauen, die an Technologie glaubt und die ihre Daten und Analytics in eine datengesteuerte Organisation umsetzen kann.

Proffessionals bieten wir auch drei Dienstleistungen an:

  1. Karriereberatung – Wir helfen Profis dabei, sich an datengetriebene Rollen im neuen Zeitalter von Daten und Analysen anzupassen oder sich dazu vorzubereiten.
  2. Fähigkeitstranierung – Wir kuratieren Analytics Translator-Schulungsinhalte und helfen Fachkräften, den Lernprozess abzuschließen.
  3. Community – Wir organisieren professionelle Communities für Analytics Translators.

Analytics Translators

Wir sind Analytics Translators. Zumindest, so nennen uns McKinsey im Harvard Business Review.  Wir überbrücken die Lücke zwischen Business und Technologie. Wir sorgen dafür das Analytics basierte Lösungen tatsächlich funktionieren.

Wir sind ein Team von erfahrenen Fachleuten mit guten analytischen Fähigkeiten und hervorragende Mensch-, Änderungs- und Bereichsfähigkeiten. Wir wissen, wie AI, Roboter und kognitive Systeme arbeiten. Und wir wissen, wie Menschen ihrem wahren Potenzial gerecht werden können. Wir helfen Organisationen, AI-Systeme, Robotik und kognitive Werkzeuge zu implementieren. Genauer gesagt, wir helfen Menschen in Organisationen arbeiten mit intelligenten Systemen.

Unsere Professionals

Unsere Professionals sind Fachleute, die verfügen über fundierte Kenntnisse über AI-Systeme, Robotik und kognitive Werkzeuge. In der Regel haben wir Bildungshintergründe auf Hochschulniveau in Disziplinen wie Mathematik, Physik und Software Engineering.

Wir sind AI, Robotik und Machine Learning Enthusiasten. Aber wir sind nicht nur “Geeks” (für wen wir übrigens wahnsinnig viel Respekt haben). Wir alle haben ein starkes persönliches Interesse und eine spürbare Erfahrung im menschlichen Verhalten. Wir haben fundierte Kenntnisse der angewandten Verhaltensforschung. Wir haben langjährige Erfahrung in Change Management Strategien. Unnötig zu sagen, dass wir besonders leidenschaftlich sind, Leute mit AI zu arbeiten.

Unsere Führung

Aiandus wurde im Jahr 2016 von Kees Groeneveld (international besser bekannt als Case Greenfield) gegründet. Kees ist der Geschäftsführer von Aiandus. Er hat einen Hochschulabschluss in Theoretischer Physik und Mathematik und einen betriebswirtschaftlichen Hintergrund in Software, Strategie und Veränderung bei renommierten IKT-Unternehmen und Beratungsunternehmen, wie PwC, Capgemini und KornFerry HayGroup.

KONTAKT

Fordern Sie uns heraus

Wissen Sie, dass Big-Data & Analytics-basierte Technologien – wie Künstliche Intelligenz (KI), Robotik, Internet-of-Things, Blockchain – in Ihrem Unternehmen eine große Rolle spielen (werden)? Und wissen Sie, dass die Überbrückung zwischen Technologie und Unternehmen entscheidend für den Erfolg Ihres Unternehmens ist?

Dann können wir vielleicht helfen. Wenn Sie wissen möchten, wie unsere Dienstleistungen Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen, wenden Sie sich bitte an unser Büro und lassen Sie uns darüber sprechen. Wird dich nicht mehr kosten als eine Tasse Kaffee. Versprochen!

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