Vielen Dank an Irina Brudaru, Product Analytics Manager bei Omio und Educatio nbei Frauenloop, die diese Veranstaltung gemeinsam mit mir ausgerichtet hat. Irina war wichtig f\u00fcr die Organisation und Moderation der Veranstaltung.<\/p>\n\n\n\n
Definitionen: Analytik und Umsatzgenerierung:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Analytik: ist der verpackte Einblick, der dem Unternehmen geliefert wird. <\/strong><\/p>\n\n\n\n Umsatz generieren: <\/strong><\/p>\n\n\n\n Andere M\u00f6glichkeiten, einen finanziellen Mehrwert zu schaffen, bestehen darin, die Effizienz und\/oder den Komfort durch die Nutzung von Daten zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n Was sind die wichtigsten Elemente? <\/strong><\/p>\n\n\n\n Zur Auswahl standen Menschen, Prozesse und Technologie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n D3M Labs Denkansto\u00df: Gestaltung der Analytik f\u00fcr Wirkung und Erkenntnisse.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Analytik zu einer Gesch\u00e4ftsfunktion machen. Vielleicht mit einer Prise internationaler Beziehungen und Politikwissenschaft. <\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n In den USA werden Stellen im Bereich Analytik h\u00e4ufig mit MBAs, Wirtschaftswissenschaftlern, Finanzmathematikern und \u00e4hnlichen Fachleuten besetzt, die sich auf gesch\u00e4ftliche Erkenntnisse konzentrieren. D3M Labs hat vor kurzem eine Frage zu Internationalen Beziehungen und Politikwissenschaften gestellt, die auch ein guter N\u00e4hrboden f\u00fcr internationale Beziehungen sind. Hier <\/a>ist die Diskussion.<\/p>\n\n\n\n Weg von der technokratischen und undefinierten Natur der analytischen Rollen in Berlin-Tech<\/strong><\/p>\n\n\n\n In der Berliner Startup-Szene ist Analytik oft ein allgemeiner, oft einsteigerfreundlicher Begriff f\u00fcr Leute, die sich mit Daten befassen, von Data Engineering bis hin zu Powerpoint-Pr\u00e4sentationen \u00fcber Strategie. <\/p>\n\n\n\n Fokus auf Erkenntnisse, ohne Ablenkung von der Technokratie<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die Fokussierung auf die „letzte Meile“ k\u00f6nnte ein guter Weg sein, um die Analytik zu einer gesch\u00e4ftsorientierten Kompetenz zu machen. Die F\u00e4higkeit des Analysten, sich auf die gesch\u00e4ftlichen Anforderungen, wichtige Entscheidungen und die Gewinnung aussagekr\u00e4ftiger Erkenntnisse aus den Daten zu konzentrieren und sogar strategische und taktische Entscheidungen voranzutreiben, wird den ROI aus Daten immens verbessern. <\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Das Pipelining der Daten und die Entwicklung der Infrastruktur kann von der Data Engineering und Core IT Teams \u00fcbernommen werden, wobei auch Projektmanager und Data Projektmanager die Koordination \u00fcbernehmen. Es sollte jedoch eine Arbeitsteilung geben, bei der sich die Analysten zu 100 % auf Erkenntnisse und Analysen konzentrieren k\u00f6nnen und nicht durch den Aufbau von Pipelines, Code Reviews usw. abgelenkt werden. Einige amerikanische Unternehmen praktizieren diese Arbeitsweise bereits seit mindestens einem Jahrzehnt.<\/p>\n\n\n\n Mit der Verbreitung von Low- und No-Code ist eine solche Arbeitsteilung f\u00fcr kleinere Unternehmen sogar noch besser m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n Vorgeschlagene D3M Labs Artikel<\/strong><\/p>\n\n\n\n Future of the Analyst (English<\/a> and German<\/a>)<\/p>\n\n\n\n Data analysts are often aspiring leaders – Results from a D3M Labs poll. Here <\/a>is the link.Analytics category here<\/a>. (Includes topics of experimentation, CRM and more insight)<\/p>\n\n\n\n\n
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