4 Gründe, warum Ihre Datenwissenschaftler Ihr Unternehmen verlassen wollen

Es ist offiziell: Datenwissenschaft ist der sexiest Job des 21. Jahrhunderts. Für viele große Unternehmen ist Datenwissenschaft unerlässlich, und Unternehmen, die sie vernachlässigen, geraten zunehmend ins Hintertreffen. Infolgedessen erhalten Datenwissenschaftler ein durchschnittliches Gehalt von etwa 117.000 Dollar pro Jahr. Dennoch fällt es den Unternehmen schwer, ihre Top-Talente zu halten.

Eine Stack Overflow-Umfrage ergab, dass fast jeder fünfte Datenwissenschaftler aktiv nach einer neuen Stelle sucht. Dies ist auf den ersten Blick eine überraschende Statistik, aber wenn man sie im Detail betrachtet, werden die Gründe dafür deutlich. Obwohl die Rolle der Datenwissenschaftler sehr gefragt ist, sitzen sie oft in Firmen fest, die ihren Bedürfnissen oder Ambitionen nicht gerecht werden.

Wenn Sie feststellen, dass Ihr datenwissenschaftliches Team unzufrieden ist und bereits einen Fuß vor die Tür gesetzt hat, sollten Sie vielleicht einige Aspekte der Struktur des Unternehmens überdenken. Hier sind einige Gründe, aus denen Datenwissenschaftler ihre Arbeitsstelle aufgeben möchten, und was Sie dagegen tun können:

1. Sie fordern sie nicht heraus

Datenwissenschaftler sind hoch qualifiziert, oft mit einem Master- oder Doktortitel. Sie haben jahrelang studiert, um dorthin zu gelangen, wo sie sind. Wenn Ihr Unternehmen ihnen also Arbeit gibt, die einfach und anspruchslos ist, kann es sich anfühlen, als hätten sie einen großen Schritt nach unten gemacht. Sie müssen sicherstellen, dass Sie ihre Fähigkeiten nutzen und sie genug herausfordern.

Lukas Genever, Recruiter für die Technologie-Spezialisten von Churchill Frank, empfiehlt, so weit wie möglich auf dem neuesten Stand der Technik zu bleiben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind beides Bereiche, die für die Geschäftswelt immer nützlicher werden und Ihre Datenwissenschaftler vor eine Herausforderung stellen, die auch zum Geschäftserfolg beitragen kann.

2. Sie haben nicht die richtige Infrastruktur

Es mag so scheinen, als würden Daten keine Infrastruktur benötigen, aber es müssen eine Menge Elemente berücksichtigt werden. Einige haben die Hierarchie von Bedürfnissen beschrieben, die Unternehmen von unten nach oben umsetzen müssen, um das richtige Niveau für ihre datenwissenschaftlichen Ambitionen zu erreichen. Wenn Sie dies nicht tun, kann das dazu führen, dass Ihre Datenwissenschaftler steckenbleiben.

Ohne die richtige Dateninfrastruktur wird es schwierig, komplizierte Projekte zum laufen zu bringen. In Hinblick auf KI wird dies oft als „Kaltstartproblem“ bezeichnet. Dies bedeutet, dass Datenwissenschaftler aufgrund eines Mangels an unterstützender Infrastruktur und gesammelten Daten nicht in der Lage sind, ein funktionierendes Programm zu erstellen. Auch aus solchen Gründen können Fachkräfte mit ihrer Arbeit unzufrieden sein.

3. Ihre Aufgaben sind todlangweilig

Die meisten Datenwissenschaftler würden gerne an aufregenden neuen Technologien wie maschinellem Lernen arbeiten, aber das entspricht meistens nicht der Realität. Im Durchschnitt verbringen diese Fachkräfte ganze 80 % ihrer Zeit mit dem Aufräumen und Organisieren von Informationen. Das ist öde und langweilig und letztlich sogar eine Verschwendung ihres Talents.

Dies ist ein Problem, das von Ihrem Datenwissenschaftsteam mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen gelöst werden kann. Es gibt eine Menge Ressourcen, die zeigen, wie Software zur Durchführung des gewöhnlichen Sortierens von Daten eingesetzt werden kann, so dass Ihr Team sich auf die Analyse und die Erstellung von Modellen konzentrieren kann.

4. Sie sind nicht bereit für Datenwissenschaft

Das Letzte, was Datenwissenschaftler machen möchten, ist, sich in die Welt der Unternehmenspolitik einzumischen. Doch viele von ihnen sind von Anfang an gezwungen, genau das zu tun, aufgrund grundlegender Missverständnisse darüber, wofür genau die Datenwissenschaft zuständig ist. In vielen Fällen gründen Unternehmen Abteilungen für Datenwissenschaft, einfach weil es das „next big Thing“ ist, ohne sich Gedanken darüber zu machen, wie sie in das Unternehmen passen.

Dies kann für Datenwissenschaftler unglaublich frustrierend sein und bringt oft auch die oben genannten drei Probleme mit sich. Entscheidungsträger erwarten von Datenwissenschaftlern, dass sie die Welt verändern, aber ohne Infrastruktur ist das schwer zu erreichen. Das führt zu den bereits erwähnten, todlangweiligen Aufgaben der Sortierung und Bereinigung von Informationen. Man muss realistisch einschätzen, was Datenwissenschaftler in das Unternehmen mitbringen können, und man darf keine zu hohen Erwartungen stellen.