Täpsem info, parem juhtimine

Juhtimisinfo


21. sajandi seksikaim amet on Data Scientist

Postitatud 26.08.2014

Andres Kukke
Andres Kukke

 

 


Juba 2012. aasta oktoobri Harward Business Review tuli välja ideega, et Data Scientist ehk andmeteadlane on selle sajandi kõige seksikam amet.  „Seksikus“ tähendab antud kontekstis muidugi seda, et need inimesed on mitmekülgsete oskustega ja väga nõutud.

 

Uue vara teke

Enne personaalarvutite levikut 1980’ndatel aastatel ei olnud olemas sellist ametikohta nagu IT juht. Aga mida rohkem aega edasi, seda enam saadi ettevõtetes aru uue ametiposti vajalikkusest ning 90’ndatel oli CIO või IT-juht suurfirmades juba pigem reegliks. Vähesed meist oskasid ette näha, et IT tööjõud saab olema nii nõutud ning programmeerijast saab selle sajandi alguse kuumim amet. 

Põhjuseid ei tule kaugelt otsida – me elame digitaalajastul ning ettevõtetes on lisaks traditsioonilistele varadele nagu finantsid ja inimesed, tekkinud uus vara: informatsioon. Siinkohal on oluline vahet teha andmetel ja informatsioonil, viimane tähistab eelkõige „tähendusega andmeid“. Vajadus Data Scientist’i järele tulebki selles, et ettevõtetel on järjest rohkem andmeid, kuid pole ressurssi neid enda heaks tööle panna. Mitmed ettevõtted piltlikult öeldes upuvad andmetesse, kuid ei suuda neile sisu ega tähendust anda. Rahvusvaheline uuringufirma IDC nendib, et ainult 1% andmetest on analüüsitud ja sisustatud tähendusega!

 

Andmeteadlased uurivad seoseid

Milline näeb välja Data Scientist`i tööpäev? Firma igapäevases töös tekkinud erinevad küsimused ja ideed edastatakse andmeteadlasele, kes püstitab hüpoteesi, uurib millised andmed on ettevõttes küsimusele vastamiseks olemas, vajadusel hangib neid juurde, seejärel analüüsib ja interpreteerib andmeid ning paneb uuesti tervikpildiks kokku, koostab visuaalse esitluse, mille tagasisidestab küsimuse esitajale. Andmeteadlased ei vasta nö. lihtsatele, ühekordset kvantifitseerimist nõudvatele küsimustele nagu „palju oli meil veebi külastusi“, vaid uurivad seoseid ja mustreid ning vastavad rohkem analüüsimist vajavatele küsimustele nagu „mis eristab kliente, kes teevad veebis ostu nendest, kes seda ei tee ?“ või „millised kliendid hakkavad lahkuma“ või „millised seadmed on parandamise asemel otstarbekam uuendada?“

 

Tegevused muutuvad nutikamaks

Kui küsimus on vastatud ja tagasisidestatud, siis Data Scientist’i tegevus sellega veel ei lõpe. Tekkinud arusaamise järgi püütakse luua ärivalem või programm, mis võimaldab ka hiljem analoogses situatsioonis kiiresti reageerida. Luuakse nn algoritmid  või automaatteavitused, mis siis teatavate tunnuste alusel aktiveeruvad ja on võimelised vastavale äriprotsessile oma sisendi andma. Näiteks tuleb kliendihaldurile hommikul automaatselt teavitus, et tema klient on uue toote ostmise järel juba korduvalt sellega klienditeenindusse pöördunud, kuid pole vastust ikka veel saanud. Sellise automaatteavituse põhjuseks on asjaolu, et andmeteadlane on minevikus uurinud müügi ja klienditeeninduse seoseid ning avastanud, et pretensioonile vastamise kiirus omab kriitilist mõju kordusostudele. Data Scientist’i tegevuse mõjul muutuvad ettevõtte äriprotsessid olulisemalt nutikamaks. Piltlikult öeldes toovad nad välja ettevõttele äriliselt tundliku informatsiooni ning vajadusel muudavad tegevusi vastavalt sellele. Nagu fotoaparaat, mis reageerib sensorile langevale valgusele, fikseerib tingimused, pildistaja saab vajadusel sisse või välja zoomida ning seejärel pildi teha.

 

Sõltumatus osakondadest

Uuringud näitavad, et edukate juhtide üks tunnuseid on küsimuste esitamise kunst. Data Scientist peaks töötama juhtkonna või tegevjuhi alluvuses ja kindlasti ettevõtteüleselt, mitte ühe osakonna piires. Probleemid, mida andmeteadlased päevavalgele toovad, puudutavad tihtilugu osakondadevahelist koostööd või õigemini selle puudumist ja neil peab olema vabadus olla sõltumatu ühe või teise osakonna mõjutustest. Meenutagem kõnekäändu: „kes maksab, see tellib ka muusika!“

Data Scientist’il on palju teha ka avalikus sektoris, sest mitmed ühiskonnas teravalt üleskerkinud küsimused nõuavad ministeeriumite üleseid analüüse. Näiteks kasvõi küsimusele „miks osad lapsed ei lõpeta kooli?“ vastamiseks peaks koos analüüsima nii haridus-, sotsiaal- kui ka  majandusministeeriumi haldusala probleemistikku.

 

Väljakutse koolitajatele

Täiesti eraldi küsimus Data Scientist’i ametiga seoses on muidugi see, kust leida vastava väljaõppega inimesi? Ülikoolidel ja koolitusfirmadel on siin suur võimalus ja ka väljakutse. Väljakutse just selles mõttes, et tegu on tõeliselt interdistsiplinaarse valdkonnaga. Hea Data Scientist peab orienteeruma statistikas, olema analüütilise mõtlemisega, omama kogemusi andmebaasidega – sealjuures ka nn. non-SQL baasidega töötamisel, olema hea suhtleja ja oskama näiteks ka keerulisi statistilisi näitajaid lihtsalt seletada ja loovalt visualiseerida. Mujal maailmas pakutavate kursuste puhul tuleb jälgida, et need ei oleks kaldu ühe või teise tarkvaraplatvormi poole.

 

Lõpetuseks veidi nimest. Data Scientist on otsetõlkes andmeteadlane, mis ei kõla hästi ja moonutab veidi ka sisu, sest ainult teadusega selle sõna otseses mõttes tegemist pole. Inglise keeles on mitmeid sünonüüme – Knowledge Worker, Infojournalist, Chief Data Officer, kuid eesti keeles pädev ametinimetus veel puudub. Võib olla kõige lähedasem nimi ongi infokirjanik, sest annavad nad ju andmetele tähendusi ja loovad lugusid.

 

Kas teie ettevõttes on 2015. aastal ette näha Data Scienetist`i töökoha loomist, et olla ettevõttena nutikam?

 

Comments are closed.




↑ Lehe algusesse