{"id":3464,"date":"2021-07-02T10:11:56","date_gmt":"2021-07-02T08:11:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.it-ps.at\/?p=3464"},"modified":"2024-10-16T11:08:36","modified_gmt":"2024-10-16T09:08:36","slug":"warum-externe-partner-und-interner-wissenstransfer-kein-widerspruch-sind","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.it-ps.at\/en\/warum-externe-partner-und-interner-wissenstransfer-kein-widerspruch-sind\/","title":{"rendered":"Warum externe Partner und interner Wissenstransfer kein Widerspruch sind"},"content":{"rendered":"\n

Warum das so ist und wie Sie davon profitieren k\u00f6nnen er\u00f6rtern wird in diesem Beitrag.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

In vielen Gespr\u00e4chen h\u00f6ren wir von Hindernissen, die entstehen, wenn Data Science Aufgaben an externe Partner ausgelagert werden. Wir finden, dass das nicht so sein muss. Deswegen stand die Wissensweitergabe im Zentrum des Vorgehensmodells bei der Gr\u00fcndung der Data Science Abteilung von IT-PS. In diesem Blogbeitrag zeigen wir, dass externe Partner und interner Wissenstransfer kein Widerspruch sind.  <\/p>\n\n\n\n

Warum externe Partner und interner Wissensaufbau kein Widerspruch sind<\/h2>\n\n\n\n

Wer will nicht mit gro\u00dfem Vorsprung starten? Beim Start einer erfolgreichen Data Science Initiative will man Projekte effizient mit sehr erfahrenem Personal umsetzen. Gleichzeitig soll Data-Science-Wissen im Unternehmen aufgebaut werden. Doch in den seltensten F\u00e4llen beginnt die Reise mit einem gro\u00dfen erfahrenen Team. Mit dem richtigen Partner, einem ausgekl\u00fcgelten Projektmodell und intelligent eingesetzten Weiterbildungsma\u00dfnahmen kann man aber Effizienz und nachhaltige Aufbauschritte kombinieren. <\/p>\n\n\n\n

Das kollaborative Projektmodell als Basis f\u00fcr Wissenstransfer <\/h2>\n\n\n\n

Ein Data Science Projekt ist immer kollaborative Teamarbeit mit einem bunten Expertisenmix aus verschiedenen Dom\u00e4nen, vom Fachbereich, \u00fcber DatenspezialistInnen, bis hin zu den Data Scientists*.  <\/p>\n\n\n\n

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Interdisziplin\u00e4res Data Science Projektteam mit ProzessexpertInnen aus dem Fachbereich, DatenspezialistInnen und Data Scientists*.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Damit die Zusammenarbeit reibungslos und effektiv funktioniert, haben wir \u00fcber die Jahre ein Vorgehensmodell entwickelt, das den explorativen Charakter von Data Science Projekten und die Kollaboration wirkungsvoll verbinden. Wir arbeiten dabei in Wocheniterationen, an deren Ende ein Statusmeeting steht, an dem alle am Projekt beteiligten Personen teilnehmen. Dabei werden der Fortschritt besprochen, Fragen er\u00f6rtert sowie L\u00f6sungsans\u00e4tze diskutiert und validiert. Dieser Austausch bildet die Grundlage f\u00fcr Wissenstransfer. Zus\u00e4tzlich gibt es im Laufe der Iterationen zus\u00e4tzliche Breakoutmeetings nach Bedarf, um spezifische Aspekte genauer zu beleuchten. Auch diese helfen sehr dabei, Wissen weiterzugeben.<\/p>\n\n\n\n

Viele Unternehmen starten mit einem kleinen Data Science Team bestehend aus einer oder zwei weniger erfahrenen Personen. Die Komplexit\u00e4t erster Projekte kann dabei f\u00fcr dieses Team \u00fcberw\u00e4ltigend sein und es besteht das Risiko, dass das Projekt scheitert und Potential vergeben wird. Daher bietet es sich an, das interne Data Science Team in den ersten Projekten mit externen ExpertInnen zusammenarbeiten zu lassen, um an einem konkreten Projekt lernen zu k\u00f6nnen und so einen “head start” zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

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Das um Junior Data Scientists* erweiterte Projektteam.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Die erfahrenen Data Scientists* von IT-PS nehmen dabei im Projektverlauf die Junior Data Scientists* an die Hand und unterst\u00fctzen den Lernprozess anhand eines realen Use Cases. Das neue Team wird dabei am Arbeitsplatz ausgebildet und perfekt aufgestellt zuk\u00fcnftige Projekte eigenst\u00e4ndig erfolgreich umzusetzen. In der heutigen Zeit sind Unmengen an Informationen, Forschungspapers, Hilfestellungen, Beispiele und Tutorials online verf\u00fcgbar. Das er\u00f6ffnet enorme Fortbildungsm\u00f6glichkeiten. Doch auch die Projektarbeit kann dadurch informiert werden<\/strong>. Die gro\u00dfe Schwierigkeit kann dabei sein, Relevantes zu finden und einzuordnen. Der Austausch mit erfahrenen Personen kann von ungemeiner Bedeutung sein, es beschleunigt das Lernen und hilft dabei die L\u00fccken, die es zwischen einzelnen Ressourcen gibt zu f\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n

Methodenbeschreibungen oder Dokumentation der Implementierung beinhalten auch oft Beispiele, wie die Methode oder ein Algorithmus eingesetzt werden k\u00f6nnen. Doch diese Beispiele sind oft weit weg von der Realit\u00e4t und vom eigentlichen Use Case. Bei der Datenaufbereitung wird es noch schwieriger, da Daten, die \u201cin der freien Wildbahn\u201d vorkommen oft viel komplexer zu verstehen sind als die Daten der \u201ctoy problems\u201d. Oft m\u00fcssen dabei gewisse Abw\u00e4gungen gemacht und Kompromisse eingegangen werden. Auch die Interpretation der Ergebnisse kann herausfordernd sein. Welche Metriken sollen verwendet werden? Welche Visualisierung zeigt die echte \u201cmodel performance\u201d? All diese Entscheidungen im Projekt auf sich allein gestellt zu treffen, kann stressig und unangenehm sein. Es kann auch passieren, dass vielleicht ein nicht optimaler Weg gegangen wird, weil etwas \u00fcbersehen wurde. Daf\u00fcr haben wir ein spezielles Format: Coaching &<\/strong> Peer Review<\/strong>. Dieses Instrument baut darauf, dass externe, fachlich kompetente Personen die Arbeit anderer begleiten und \u00fcberpr\u00fcfen. Das Instrument des Peer Reviews ist aus der Wissenschaft bekannt und wird in Journalen zur Qualit\u00e4tssicherung eingesetzt. Doch anders als in der Wissenschaft, liegt unser Fokus darauf, gemeinsam, auf Augenh\u00f6he, informell und in respektvoller Atmosph\u00e4re eine Analyse oder Teilschritte daraus zu besprechen und Feedback und Anregungen zu geben.<\/p>\n\n\n\n

Coaching & Peer Review ist ein Formate, von dem sowohl Berufseinsteigende als auch erfahrene Personen profitieren k\u00f6nnen. Ebenso hat die Anwendung von externem Coaching &Peer Review einen enormen Benefit aus Managementsicht, denn es ist eine Form der Qualit\u00e4tssicherung und stellt damit die Qualit\u00e4t der AI Projekte sicher.<\/p>\n\n\n\n

Schulungen<\/h2>\n\n\n\n

Am Arbeitsmarkt sind Data Scientists* sehr gefragt, aber oft schwer zu bekommen. Wenn sie dann im Unternehmen ankommen, m\u00fcssen sie das Unternehmen, die Prozesse und Daten erst kennenlernen. Daher gehen Unternehmen den Weg, bestehendes Personal, zum Beispiel aus Controlling oder IT, weiterzubilden. Daf\u00fcr haben wir Schulungen entwickelt. Es gibt einen Standardkatalog, der allgemein in die Data Science Dom\u00e4ne einf\u00fchrt: von der Data Science Basisschulung, zu mathematischen und statistischen Grundlagen, bis hin zu angewandte Data Science und Machine learning mit Python und R, Grundlagen der Optimierung und Docker f\u00fcr Data Scientists*. Zus\u00e4tzlich gibt es die M\u00f6glichkeit, kundenspezifische Schulungen aufzusetzen, die an konkrete Fragestellungen angepasst werden, die f\u00fcr ein Team relevant sind.<\/p>\n\n\n\n

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Wissenstransfer durch externe Partner<\/h2>\n\n\n\n

Alles in allem orientiert sich das Angebot von IT-PS daran, jedem Kunden einen m\u00f6glichst reibungslosen Wissenstransfer beim Thema Data Science und AI zu erm\u00f6glichen. In realen, sinnvollen Projekten werden bestehende Ressourcen des Kunden zun\u00e4chst gef\u00fchrt und ausgebildet, um so einen schnellen und effektiven Einstieg in die Welt der Data Science zu erm\u00f6glichen. Sp\u00e4ter kann das Team des Kunden durch Coaching und Peer Review begleitet oder anlassbezogen unterst\u00fctzt werden, um effektives Arbeiten und einen hohen Qualit\u00e4tsstandard zu sichern. Interner Wissensaufbau und der Einsatz von externen Partnern sind also kein Widerspruch ––<\/del> interner Wissensaufbau kann sogar von externen Partnern profitieren!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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