Reitende Elefanten 004: Zwischen Analyse und Alltag

Reitende Elefanten 004: Zwischen Analyse und Alltag – Die unsichtbaren Hürden von Data-Science-Projekten

Worum geht's?

In dieser Folge nehmen wir Data-Science-Projekte unter die Lupe und fragen, warum so viele unterwegs steckenbleiben. Die Erfahrung zeigt: Selten liegt es an den Daten selbst. Häufig sind es Prozesse, Kommunikation und die fehlende Verbindung zum Alltag.

Dominik Schwiering spricht mit Dr. Stephan Hausberg über die Kunst, Signale vom Rauschen zu unterscheiden, Hypothesen sauber zu prüfen und Daten so zu übersetzen, dass sie Wirkung entfalten können. Im Gespräch geht es außerdem um Proof-of-Concepts, die nie den Weg in die Praxis finden, um Governance, die nur funktioniert, wenn Menschen den Sinn ihrer Eingaben verstehen, und um die entscheidende Rolle von Übersetzungsleistung zwischen Fachbereichen und Data Scientists.

Zentrale Fragen der Folge

• Warum scheitern so viele Data-Science-Projekte?
• Ist es wirklich ein Datenproblem, oder eher eine Frage von Prozessen und Kommunikation?
• Wie lassen sich Signale vom Rauschen unterscheiden?
• Warum bleiben so viele Proof-of-Concepts stecken?
• Welche Übersetzungsleistung braucht es, damit Daten im Alltag Wirkung entfalten?

Themen der Folge

• Data Science zwischen Analyse und Alltag
• Signal vs. Rauschen
• Proof-of-Concepts ohne Anschluss in die Praxis
• Governance und die Rolle sauberer Eingaben
• Übersetzungsleistung zwischen Technik und Fachbereichen

Für wen?

• Für alle, die mit Daten arbeiten und sich fragen, warum Projekte oft nicht ins Rollen kommen
• Für Führungskräfte, die verstehen wollen, warum Data Science selten ein reines Technikthema ist
• Für Menschen, die lernen möchten, wie aus Analysen echte Wirkung entsteht

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