Hauptrollen in datengetriebenen Ökosystemen
Abschlussbedingungen
In datengetriebenen Ökosystemen sind die vier Hauptrollen – Datenengineering, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen und Domänenexpertise – eng miteinander verbunden und arbeiten in einem kollaborativen Prozess zusammen, um operative und strategische Ziele zu erreichen. Jede Rolle bringt spezifisches Fachwissen ein und kooperiert in verschiedenen Projektphasen, um sicherzustellen, dass das Endergebnis sowohl technisch solide als auch praktisch relevant ist.
| Rolle | Primäre Aufgabe | Hauptbeiträge |
| Datenengineering / Data Engineer | Aufbau der Dateninfrastruktur und Datenpipelines für Sammlung, Speicherung und Zugriff. | Bereitstellung sauberer, strukturierter und qualitativ hochwertiger Daten für Analyse und Modellierung. |
| Datenwissenschaft / Data Scientist | Analyse von Daten zur Identifizierung von Trends, Mustern und umsetzbaren Erkenntnissen. | Transformation von Rohdaten in aussagekräftige Informationen; Brücke zwischen Technik und fachlichen Anforderungen. |
| Maschinelles Lernen / Data Analyst | Entwicklung von Algorithmen für Vorhersagen, Optimierungen und Automatisierungen. | Automatisierung von Entscheidungsprozessen und Entwicklung skalierbarer Lösungen basierend auf analysierten Daten. |
| Domänenexpertise / Business Stakeholder | Bereitstellung von tiefgehendem Wissen über den Anwendungskontext, um Relevanz und Machbarkeit sicherzustellen. | Präzise Problemdefinition, Validierung von Modellen und Sicherstellung der praktischen und strategischen Ausrichtung. |
Der Informationsfluss und die Zusammenarbeit zwischen den Rollen
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Data Engineering:
- Sammelt Rohdaten aus verschiedenen Quellen (z. B. Sensoren, Systeme, Datenbanken).
- Speichert die Daten sicher und bereinigt sie durch Datenpipelines.
- Bereitet die Daten für die nachgelagerte Analyse vor.
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Data Science:
- Führt explorative Analysen durch, um Trends und Muster zu identifizieren.
- Erstellt bedeutungsvolle Merkmale (Features) für Machine-Learning-Modelle.
- Visualisiert Erkenntnisse, um diese den Stakeholdern zu vermitteln.
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Machine Learning:
- Entwickelt prädiktive oder optimierende Modelle basierend auf den generierten Features.
- Validiert die Modelle, um Genauigkeit und Robustheit sicherzustellen.
- Setzt die Modelle in Produktionssystemen für Echtzeit- oder groß angelegte Anwendungen ein.
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Domänenexpertise:
- Definiert Anforderungen und liefert den notwendigen geschäftlichen Kontext für Data Engineering.
- Validiert Annahmen und interpretiert die Daten- und Modellergebnisse.
- Stellt sicher, dass alle Prozesse mit strategischen und operativen Zielen übereinstimmen.