Alle Beweise deuten darauf hin, dass es schwierig ist, talentierte Datenwissenschaftler zu finden – und das gilt sogar für die NASA, sagt David Meza, stellvertretender Leiter der Abteilung People Analytics und leitender Datenwissenschaftler bei der US-Raumfahrtbehörde.
Na und? sieht eine Qualifikationslücke bei der NASA aus? Meza sagt, dass sein Team immer noch tief in die Anforderungen des Unternehmens im Bereich Data Science eintaucht – aber klare Muster zeichnen sich ab, insbesondere in Bezug auf die Identifizierung von Fähigkeiten, die bereits im Unternehmen vorhanden sindDieser Mangel an Bewusstsein ist in einer schnelllebigen Welt unhaltbar, in der eine Stärke beim Zugang zu und der Förderung von digitalen und Datentalenten wahrscheinlich der Schlüssel dazu sein wird, Unternehmen in allen Sektoren zu einem Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten zu verhelfen. Unternehmensleiter müssen versuchen, die Fähigkeiten der aktuellen Mitarbeiter in bestimmten Daten- und Analysebereichen zu identifizieren und zu verbessern, sagt Berater Deloitte, wie zum Beispiel maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenmodellierung, Datenarchitektur und Datentechnik.
Was? ist ein Chief Data Officer? Alles, was Sie über die CDO-Rolle wissen müssenMöchten Sie eine erfolgreiche Datenstrategie erstellen? Hier müssen Sie ansetzenAgiles Management, agile Führung: Das Geheimnis schneller bessere Entscheidungen
In der nächsten Phase des NASA-Projekts müssen Mitarbeiter die Fähigkeiten und Aufgaben validieren jedem Beruf zuzuordnen und das Modell zu trainieren. Meza und sein Team werden dann die Endbenutzeranwendung formalisieren und – hoffentlich bis zum Jahresende – eine Schnittstelle erstellen, die den Leuten bei der NASA bei der Suche nach Talenten und potenziellen Stellenangeboten hilft.
Meza erwartet, dass der endgültige Antrag sowohl Managern als auch Mitarbeitern Vorteile bietet: Manager werden in der Lage sein, zu verfolgen und vorherzusagen, wo dem Unternehmen Fähigkeiten fehlen und wo es möglicherweise seine Schulungsprogramme verlagern muss; Mitarbeiter können sehen, welche Möglichkeiten bestehen, und sie erhalten einen Fahrplan, wie sie sich weiterqualifizieren müssen, um Qualifikationslücken zu schließen.
“Mit anderen Worten, wenn ich Management-Analyst bin und mehr in Business Intelligence einsteigen möchte, welche Fähigkeiten habe ich als Management-Analyst, die mit einem Business-Intelligence-Analysten vergleichbar sind, und was muss ich lernen?”
Meza hat bereits einige wichtige Lektionen über die Verwendung von Graphentechnologie gelernt. Wie bei jedem KI- oder Machine-Learning-Projekt musste sein Team sicherstellen, dass es mit den höchsten ethischen Grundsätzen arbeitet. Sie haben mit Psychologen innerhalb der Humankapitalabteilung der NASA zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass die von ihnen verwendeten Modelle nicht ungenau oder voreingenommen gegenüber bestimmten Bevölkerungsgruppen sind.
Die Leitung dieses Projekts hat Meza auch geholfen, ein besseres Gespür für die Datenwissenschaftler der NASA der Zukunft zu schaffen. Er sieht eine stärker kohärente und kollaborative Gruppe von Experten vor, die Informationen, Wissen und Modelle austauschen. Das Endergebnis wird die Entwicklung einer breiten datenwissenschaftlichen Expertise in der gesamten NASA sein, die bei Bedarf auf Projekte angewendet werden kann.
„Wir haben immer noch viele Beziehungen und Wissen, das wir in allen unseren Domänen teilen können“, sagt er. „Und hier werden uns die Wissensgraphen meiner Meinung nach definitiv helfen, herauszufinden, wie jede unserer einzelnen Domänen auf bestimmte Weise verbunden sein kann.“
CXO
Krisenmanagement: Vier wichtige Lektionen, die digitale Führungskräfte lernen müssen Was ist ein IT-Direktor? Alles, was Sie über einen der Top-Jobs in der Technik wissen müssen Wie man ein Manager wird: Fünf Wege, wie Sie Ihr Team dazu bringen, Ihnen zu vertrauen Was ist ein Chief Technology Officer? Alles, was Sie über den CTO wissen müssen Ring CEO verteidigt Polizeipartnerschaften (CNET) So überwinden Sie Prokrastination: Ein CXO-Leitfaden (TechRepublic)
Verwandte Themen:
Digitale Transformation Innovation Thought Leadership Tech Industry 