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Heute um 19 Uhr online: People Analytics Tech 2023: What You Need to Know

Lieber Gast!

Das Team um Stacia Sherman Garr von RedThread Research veranstaltet heute um 19 Uhr deutscher Zeit eine spannenden Online-Präsentation zu People Analytics. Genauer: Es geht um die Ergebnisse ihrer neusten Marktstudie zu People Analytics Technologien:

»Our latest study on the market shows that there are more vendors than ever, and the landscape is also changing rapidly. The market for vendors is very competitive, which means it is also confusing for buyers.«

People Analytics (ähnlich: HR Analytics, Workforce Analytics) nutzt Daten aus verschiedenen Bereichen und destilliert daraus Ergebnisse zur Lösungen aktueller Herausforderungen des Human Resource Management (z.B. Recruiting / Fachkräftemangel, Fluktuation, Talentmanagement, Weiterbildung).

Da dort meist multivariate Verfahren der Statistik u.a. zur Vorhersage eingesetzt werden (wie z.B. die Regressionsanalyse) spricht man auch von HR Data Science. Da multivariate Verfahren auch Teil des Maschinellen Lernens sind, geht es bei People Analytics auch um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im HR Management.

Wer sich für die 60-minütige Präsentation von Stacia und Priyanka Mehrotra zum People Analytics Markt interessiert (mit „market trends, a vendor landscape framework, vendor areas of focus, and customer feedback“), der kann sich heute noch anmelden unter:

https://landing.redthreadresearch.com/en-us/tc-webinar_people_analytics_tech_2023

Ich bin dabei! Du/Sie auch?

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

PS: Lust auf einen Austausch zu People Analytics, KI im HRM oder Digital Assessment? Dann vernetzen und / oder auf einen Kaffee bei einem Videogespräch verabreden und treffen.

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Düsseldorf Data Science Meetup bei SMS Group

Bühne und Teilnehmer des Data Science Meetup auf dem Messestand der SMS Group. Foto: Stefan Klemens

Lieber Gast,

als früherer Metalhead mit einer Vorliebe für Musik von Metallica und anderen Hard Rock Bands passte für mich das gestrige Düsseldorf Data Science Meetup auf dem Stand der SMS Group der METEC 2023 (führende Metallurgie-Fachmesse).

Wenn gleich ich heute eher Salsamusik höre (und dazu tanze statt meine ehemals langen Haare zu bewegen) und es bei den drei Vorträgen um Künstliche Intelligenz statt Metall aus dem Hochofen ging (wir sahen jedoch einige beindruckende Bilder hierzu des ersten Referenten; siehe Foto 1).

Die SMS Group mit Sitz in Düsseldorf (ab Herbst Mönchengladbach mit dem neuen SMS Campus) ist mit rund 14.300 Mitarbeitern weltweit (zirka 4.000 in Deutschland) und einem Umsatz von rund 2,745 Milliarden Euro (2020) eines der führenden Unternehmen in der Hütten- und Walzwerktechnik in der Branche Anlagenbau (Quelle: Wikipedia).

Eingeladen hatten die Veranstalter der regionalen Meetup-Gruppe, deren Fokus auf Data Science, Machine Learning und Python/R liegt. Die Co-Organisatorin Aida Orujova moderierte gekonnt und mit Humor das Treffen unter dem Motto „It´s AI Time! With SMS group“.

So kamen an dem sonnigen und warmen Montagabend um 18.30 Uhr rund 35 Personen zusammen, um gestärkt durch das leckere Fingerfood und die kühlen Getränke (Danke an SMS group!) den Präsentationen mit folgenden Titeln in englischer Sprache zu lauschen:

(1) Explainability of time series models – Maximilian Christ, Lead Data Scientist, SMS digital von SMS Group.

(2) Beyond Logs: Real-Time Anomaly Detection with Machine Learning – Dr. Fawaz Ghali, Principal Data Science Architect, Hazelcast.

(3) AIXpert: Democratizing Machine Learning with a No-Code Platform – Dr. Cédric Schockaert, Head of Data Science, Paul Wurth.

Die kurzen Vorträge fanden im offenen Präsentationsbereich des SMS Group Standes statt; die Charts liefen auf einem riesigem Bildschirm, sodass jeder der Teilnehmer auch viele Details der Vorträge – wichtig gerade bei Data Science Themen – gut sehen konnte.

Zudem gab es Fragerunden nach jedem Beitrag und zwischen diesen immer kurze Pausen, um mit anderen Teilnehmern ins Gespräch zu kommen, sich noch ein Getränk zu holen und das ansprechende Ambiente des Messeaufritts des Anlagenbauers zu genießen.

Weitere Informationen zur Veranstaltung sowie eine Zusammenfassung zu den drei Themen finden sich auf der Eventseite https://www.meetup.com/de-DE/dusseldorf-data-science-meetup/events/293431044/ (Hinweis: Siehe auch die Quellen und Links am Ende meines Newsblog-Beitrages).

Mir gefiel besonders der dritte Vortrag zum Thema No-Code, denn wir sind heute soweit, dass fast jeder mit nur minimalen Programmierkenntnissen (Low-Code, vor allem mit der Programmiersprache Python) oder auch ganz ohne solches Wissen, KI-Anwendungen nutzen kann.

Exkurs: No Code & Low Code sowie weitere Tech-Themen und Anwendungen wie ChatGPT, Metaverse & Virtual Reality (VR) und digitale Sprachassistenen (Voice Bots) waren auch Themen auf der spannenden Veranstaltung Networking@ERGO digital am 24.05.2023 im Rahmen der Startup-Woche Düsseldorf im Hauptquartier des Versicherungsunternehmens.
Weitere Termine zu Data Science, Künstliche Intelligenz, People Analytics, HR Tech, Digital & New Work.

Doch ein solches Wissen hilft natürlich bei der KI-Nutzung, und ein Verständnis der statistischen und mathematischen Grundlagen von Python, Machine und Deep Learning macht vieles leichter. Doch es ist vielleicht so wie mit dem Taschenrechner: Wenn man weiß was man tut, dann muss man nicht jedes Detail einer Formel kennen oder selbst ein solches Hilfsmittel programmieren oder bauen können.

Denn das ist Künstliche Intelligenz und Data Science in Form der des Maschinelles Lernen und Deep Learning: Ein Werkzeug, um sich die Arbeit leichter zu machen, um neue Impulse schneller zu finden, um Dinge auszuprobieren, um unbekannte Zusammenhänge in riesigen Daten aufzudecken, um unbedachte Lösungen zu entwickeln und um die Masse der heutigen “real-time” Daten in vielen Unternehmen überhaupt verarbeiten zu können.

Und ich glaube nicht, das die heutigen Silizium-Chips irgendwann selbständig denken, handeln oder gar fühlen können (siehe hierzu auch meinen Beitrag zum aktuellen Buch von Ralf Otte). Denn: Es wird eher der Missbrauch dieser Tools durch Menschen sein, der uns zu schaffen macht wird, wie die Geschichte zeigt.

Doch zurück zum Meetup in Düsseldorf: Neben dem inhaltlichen Input lerne ich dort einige interessante Menschen aus der Data Science Community aus unterschiedlichen Bereichen und Branchen kennen.

Mein Fokus ist ja People Analytics, was mehr oder weniger HR Data Science ist – was auch für meine Gesprächspartner neu war (Tipp: Siehe das schmale Buch von Steffi Rudel von 2021 für eine tolle Einführung in People Analytics).

Denn auch im Human Resources Management fallen immer mehr Daten an, die (a) in Verbindung mit anderen Geschäftszahlen und externen Daten (b) auf Basis von empirische fundierten Verhaltensmodellen aus der Psychologie und anderen Sozialwissenschaften sowie (c) ausgewählten Auswertungsmethoden Antworten und Handlungsempfehlungen zu wichtigen HR-Fragen liefern.

Beispiele: Warum kündigen Mitarbeiter? Welche Recruiting-Werkzeuge sind optimal? Oder wie lassen sich Trainings und die Produktivität von Mitarbeitern verbessern?

Ein bekanntes und wachsendes weiteres Anwendungsfeld für die fortgeschrittene HR-Datenanalyse und das digitale Assessment ist die Analyse von Persönlichkeitsmerkmalen wie den Big-Five (Fünf-Faktoren-Modell), wobei hier zu Recht strenge Anforderungen und Qualitätsstandards gelten, (wie z.B. der Datenschutz und die DIN 33430 zu beruflichen Eignungsbeurteilungen). Zudem leiten mich als Psychologen die Ethischen Richtlinien und die Berufsordnung meines Berufes.

Zum Nutzen und den Vorteilen der Berücksichtigung solcher Persönlichkeitseigenschaften sowohl für Unternehmen als auch Mitarbeiter und Bewerber gibt es sehr viele Praxisbeispiele, auch aus meiner eigenen Erfahrung (siehe PS Nr. 3 am Ende), sowie zahlreiche und aktuelle wissenschaftliche Studien und Meta-Analysen.

Einer davon vor allem: Eine bessere Passung zwischen den Persönlichkeitsmerkmalen und den Arbeitsanforderungen sowie der Organisation, Person-Job-Fit bzw. Person-Organisation-Fit – mit dem Ziel, den Berufs- und somit den Unternehmenserfolg zu verbessern (wichtige Kriterien hierzu: Produktivität, Leistungsfähigkeit, Organisationskultur, Betriebsklima, Arbeitszufriedenheit, Wohlbefinden, Gesundheit)

Zudem lassen sich mit individuellen Persönlichkeitsassessments zur Karriereberatung fundierte Aussagen treffen, in welche Beruf und in welcher Arbeitsumgebung eine Person am leistungsfähigsten wird und sich wohlfühlt. Eine solche Potenzialanalyse der Persönlichkeit ist zudem intern für die Führungskräfte- und Mitarbeiterentwicklung eine wichtige Talentmanagement-Methode.

Kommen wir nach diesem Auflug ins HR Management und der Persönlichkeitsdiagnostik jedoch zurück zur Veranstaltung bei SMS group auf der Messe Düsseldorf.

Mein Fazit zu diesem Düsseldorf Data Science Meetup vom 12. Juni 2023: Ein toller Abend der Lust macht auf weitere Teilnahmen – Prima organisiert von den Meetup-Leuten und ausgerichtet von den Mitarbeitern der SMS Group (Danke!), von denen ich auch einige kennen lernte. Beim nächsten Treffen der Gruppe im August bei Trivago in Düsseldorf werde ich daher bestimmt wieder dabei sein.

Ein ganz kleiner Wermutstropfen: Etwas entspannende Hintergrundmusik (natürlich kein Metallica, außer vielleicht Nothing Else Matters ;-)) wäre vielleicht am Ende bei den After-Talk-Gesprächen noch gut gewesen – doch wirklich nur ein sehr kleiner Verbesserungsvorschlag: Denn ich erholte mich danach auf meinem Weg zur U-Bahn-Haltestelle durch den Düsseldorfer Nordpark im Lichte der letzten Sonnenstrahlen.

Vielleicht treffen wir uns bei einer Meetup-Veranstaltung einmal oder wieder? Ich würde mich freuen!

Herzliche Grüße

Stefan Klemens

PS 1: Lust auf einen Austausch über People Analytics, Künstliche Intelligenz und digitalem Assessment im Human Resource Management? Dann vernetzen über LinkedIn, kurze Nachricht schreiben oder Termin telefonisch vereinbaren: Kontakt.

PS 2: Zum digitalem Assessment für das HRM wird es ab Mitte Juni ein neues Angebot von mir geben. Unter www.digitalassessment.de geht es darum, wie man mit objektiven, reliablen und validen Testverfahren seine HR-Entscheidungen verbessert und andere Beurteilungsinstrumente wie Eignungsinterview und Dokumentenanalyse sinnvoll ergänzt.

PS 3: Einer meiner Schwerpunkte ist seit 2009 das Thema Arbeit und Persönlichkeit mit Fokus auf Persönlickeitsdiagnostik und Berufserfolg. Hierzu habe ich eine Reihe von Projekten und Assessments für Unternehmen durchgeführt, viele Texte publiziert und mich stetig durch aktuelle Forschungsergebnisse, relevante Fachliteratur und Veranstaltungen fortgebildet.

Hinweis: Dieser Artikel wurde von mir am 14.06.2023 korrigiert, optimiert und erweitert.

Fotos:

Stefan Klemens, Hinweis: Die Gesichter der abgebildeten Personen, soweit erkennbar, wurden aufgrund deren Persönlichkeitsrechte in den Fotos verschmiert.

Quellen und Links:

Düsseldorf Data Science Meetup vom 12. Juni 2023:
https://www.meetup.com/de-DE/dusseldorf-data-science-meetup/events/293431044/

Fünf-Faktoren-Modell der Persönlichkeit (FFM, Big-Five):
https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Five_(Psychologie)
https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/fuenf-faktoren-modell

Low Code-Plattformen:
https://de.wikipedia.org/wiki/Low-Code-Plattform
w-Code-Plattform

Metallica (Metalband):
https://de.wikipedia.org/wiki/Metallica

No-Code Plattformen:
https://de.wikipedia.org/wiki/No-Code-Plattform

People Analytics (HR Data Science):
https://de.wikipedia.org/wiki/People_Analytics

Potenzialanalyse im HR-Management:
https://de.wikipedia.org/wiki/Potenzialanalyse

Rudel, S. (2021). People Analytics: Methoden und Werkzeuge zur Arbeit mit Daten im Human Resource Management. München Vahlen.
https://www.vahlen.de/rudel-people-analytics/product/31797318

SMS group:
https://de.wikipedia.org/wiki/SMS_Group
https://www.sms-group.com/

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Veranstaltung

Darth Vader beim AI and Data Summit 2023?

Lieber Gast,

bist du vom 26. bis 29. Juni 2023 in San Francisco? Dann schaue doch beim Data and AI Summit 2023 by Databricks vorbei. Denn dort gibt es ein tolles Programm mit vielen herausragenden „Speakern“:

Bekannte Menschen wie Microsoft CEO Satya Nadella und Eric Schmidt (früher CEO von Google) sowie viele „Top experts, researchers and open source contributors from Databricks and across the data and AI community“.

Und wie ich gestern beim Durchsehen der Sprecherliste erstaunt und interessiert sah, ja, auch Darth Vader in seiner Funktion als Sith Lord at The Galactic Empire!

Doch heute ist der schwarze Lord aus Star Wars von der Rednerseite verschwunden! Wäre sein Beitrag zur Künstlichen Intelligenz für uns Menschen doch zu schwierig? Hatte er einfach keine Lust mehr auf die Erde? Muss er zu einem dringenden Einsatz gegen die Rebellen? War es doch nur ein Scherz der Databricksleute, der nun auf Geheiß der Führung vom Netz genommen werden sollte? Vielleicht wird die KI-Erweckung des galaktischen Fürsten mit Animation seiner baritonen Stimme und eines KI-gestützten Videos seines Vortrages nicht mehr rechtzeitig fertig? (Was ich gar nicht glauben mag, denn Salvatore Dalí lebt ja noch, wie uns das Museum in St. Petersburg, Florida, zeigte). Oder soll die Überraschung doch nicht platzen, und Darth erscheint uns Ende Juni doch noch in San Francisco?

Fragen über Fragen! Doch Spaß beiseite: Wir haben ja noch einige andere interessante Redner, Sessions, Workshops, Rahmenprogramm, Parties vor Ort beim Data and AI Summit 2023.

Und wer nicht vor Ort sein kann oder will, der kann – natüüürlich – auch virtuell dabei sein. Ok, auf persönliche Begegnungen, einen Gang über die Golden Gate und den After Work Drink muss dann verzichtet werden. Doch wenn es um die Infos aus dem Tal der Silizium-Könige geht, dann ist das besser, als eine Meldung in den Nachrichten oder ein Bericht im Handelsblatt darüber (wobei ich die Tech- und KI-Artikel der Finanz- und Wirtschaftszeitung aus Düsseldorf ausdrücklich lobe!).

„Virtual Experience: The free virtual experience includes livestreamed keynotes and unlimited access to on-demand sessions following the event.“

So, hier noch der Link zur diesjährigen Konferenz unter dem Motto „Generation AI“ und laut Veranstalter das „premier event for the global data community to learn about LLMs, lakehouse, and all the latest innovations in data and AI.“

https://www.databricks.com/dataaisummit/

Und wer weiß, vielleicht treffe ich doch noch Darth auf einen Absacker abends an der Bar um ihn zu fragen, warum die Raumschiffe in Star Wars nicht nach den physikalischen Gesetzen im Weltall fliegen (ok, ist es überhaupt unser Universum? Denn in einem Paralleluniversum gilt vielleicht eine andere Physik).

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

Screenshot: Stefan Klemens (16.05.2023)

PS: Mehr zum Unternehmen Databricks, welches von den Entwicklern des Open Source Dataframe Apache Spark gegründet wurde, und seines Angebots „Data Lakehouse“ unter dessem englischem Wikipedia-Eintrag.

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Buch

Künstliche Intelligenz für Dummies?

Cover des Buches. Quelle: Wiley-VCH

Lieber Gast,

Künstliche Intelligenz für Dummies? Als ich 2020 nach Fachbüchern zu Data Science, Machine Learning und Deep Learning recherchierte, fiel mir ein Buch u.a. besonders auf:

Das Werk aus der Tastatur von Ralf Otte. Es bot fundiertes Wissen aus der Informatik (ja, und auch Mathematik! :-)) zur Künstlichen Intelligenz und bezog auch psychologische und neurobiologische Erkenntnisse mit ein. Und der Autor – ein sowohl wissenschaftlich als auch industrieerfahrener Experte zum Thema – lockert sein Buch auf mit persönlichen Erfahrungen und bezieht Stellung dort, wo andere auf der Sachebene bleiben.

Warum schreibe ich in der Vergangenheit? Nun, im April ist die 2. Auflage seines Buches erschienen, und angesichts des Massenphänomens KI seit Jahresbeginn sind fundierte Einführungsbücher nötiger denn je, die auch noch unterhaltsam sind und viele praktische Tipps enthalten. (Wobei dies ja der Anspruch der Dummies-Reihe ist).

Otte, R. (2023). Künstliche Intelligenz für Dummies (2. Auflage). Weinheim: Wiley-VCH. 26 Euro (Softcover), 512 Seiten.

Das Buch hat Ralf Otte angesichts der starken Veränderungen der KI seit der ersten Auflage vor vier Jahren überarbeitet und um neue Inhalte erweitert. Da das Buch jedoch, wie einige Leserstimmen meinen, doch nicht so einfach sei – gibt es vom Autor noch eine Kurzfassung für Laien aus dem Jahr 2021 (Allgemeinbildung Künstliche Intelligenz) sowie sein Sachbuch „Maschinenbewusstsein: Die neue Stufe der KI – wie weit wollen wir gehen?“.

Mehr Sach- und Fachbücher zu Künstlicher Intelligenz und Data Science gibt es bald in meiner „Ultimativen Leseliste„, die ich jedem interessierten gerne zusende (Vernetzen auf LinkedIn = Info). Oder Lust auf einen Austausch? Dann ein Videotelefonat vereinbaren.

Und noch etwas in eigener Sache: Da ich einige Anmerkungen zur 1. Auflage des Buches von Ralf Otte hatte, dankt der Autor mir und anderen Lesern im neuen Buch dafür. Schön, ein solches Feedback zu bekommen.

Viel Erfolg bei Ihrem KI-, Data Science oder People Analytics Projekt!

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

Cover: Wiley-VCH

PS 1: Weitere Informationen zu diesem Buch inkl. Inhaltsverzeichnis, Probekapitel und Stichworverzeichnis als PDF gibt es auf der Verlagsseite unter https://www.wiley-vch.de/de?option=com_eshop&view=product&isbn=9783527720996&title=K%C3%BCnstliche%20Intelligenz%20f%C3%BCr%20Dummies

PS 2: Ein Interview aus 2022 mit Ralf Otte anlässlich der Publikation seines Buches „Maschinenbewusstsein“ haben der Deutschlandfunk sowohl der publizierende Verlag Campus geführt:

https://www.deutschlandfunkkultur.de/ralf-otte-kuenstliche-intelligenz-maschinenbewusstsein-100.html

https://www.campus.de/news/aus-mathematik-heraus-entsteht-niemals-bewusstsein-ralf-otte-1322.html

PS 3: Ein Podcast mit Ralf Otte von Anfang 2023 (Februar) findet sich auf YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=TxGF4rvkpZ4

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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz als Schaf?!

Lieber Gast,

ChatGPT – oder doch Dolly 2.0? Die Evolution der Large Language Models (LLMs) hat durch den kommerziellen Anbieter und Microsoft-Partner OpenAI über Tagesschau, Spiegel & Co. auch den letzten Smartphone-Verweigerer erreicht, doch sie endet natürlich nicht dort!

Was die Open Source Alternative Dolly 2.0 von Databricks damit zu tun hat, und welche Folgen die LLMs für den Software- und Arbeitsmarkt im Bereich Data & Analytics haben, beschreibt Alexander Seelinger von BARC in seinem Artikel vom 28. April 2023 sehr schön:

https://barc.com/de/chatgpt-auswirkungen-auf-data-analytics/

Lust auf Austausch und Infos zu Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management, Data Science und People Analytics? Dann vernetzen unter LinkedIn!

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

PS 1: Direkt zum Dolly 2.0 Artikel bei Heise geht es hier:
https://lnkd.in/e6RywCyb

PS 2: Sie haben richtig vermutet! Der Name Dolly des LLM von Databricks hat etwas mit dem bekannten Klonschaft zu tun – daher auch das Bild. 😉

PS 3: Hier geht es zum Dolly-Blogbeitrag von Databricks: https://www.databricks.com/blog/2023/04/12/dolly-first-open-commercially-viable-instruction-tuned-llm

Foto: julie aagaard, Pexels

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Buch

Buchtipp: Data Science von Michael Oettinger

Buchtipp: Data Science – Eine praxisorientierte Einführung im Umfeld von Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Big Data (2. Auflage) von Michael Oettinger.

Lieber Gast,

über Künstliche Intelligenz, besser: Maschinelles Lernen und Deep Learning wissen wir doch mittlerweile alle Bescheid, oder? In Zeiten von ChatGPT 3, Software die selbständig Bilder malt (DALL-E, Midjourney) – auch im Stile von Dalí, Picasso oder wen auch immer (was früher nur ein gewisser Herr Wolfgang B. konnte) und den tagtäglichen Angebotsvorschlägen von Amazon, LinkedIn oder Facebook sollten wir ja eigentlich einiges darüber wissen. Und auch was Data Science ist und man mit Big Data anstellen kann.

Nun als ich ab 2019 intensiver mit diesen Themen und danach ihrer Anwendung im Bereich Human Resources Management beschäftigte (People Analytics, HR Data Science, HR Analytics, Workforce Analytics – ok, Unterschiede in Details natürlich) und mich in der Programmiersprache Python, Big Data Analytics und Maschinellem Lernen weiterbildete, hätte ich mir hierzu auch ein kurzes, verständliches und praxisorientiertes Buch gewünscht, dass den gesamten Bereich überblickt und gut erklärt.

Leider fiel mir damals das folgende Einstiegs-Buch durch das Raster, und ich kämpfte mich durch einige andere durch (die jedoch mit Fokus auf Python oder Maschinellem Lernen (ML) natürlich deutlich intensiver auf diese Themen eingingen als mein heutiger Buchtipp).

Damit Du es leichter hast und weil ich es in diesen Tagen bei meiner Data Science Technologie Übersicht (White Paper in Progress!) und der kommenden Tool-Liste wieder häufiger in die Hand nahm, kommt hier also mein nächster Buchtipp:

Michael Oettinger (2020). Data Science – Eine praxisorientierte Einführung im Umfeld von Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Big Data (2., erweiterte Auflage). Hamburg: tredition.

Es enthält acht Kapiteln auf 224 Seiten: (1) Einleitung, (2) Daten bereitstellen, (3) Daten analysieren, (4) Verfahren der Datenanalyse, (5) Vorgehensmodell für ML-Projekte, (6) Anwendungsfälle – Use Cases, (7) Abschluss und (8) Informationsquellen.

Wie die Reihenfolge der Kapitel zeigen, orientiert sich der Autor am Data Science (Datenanalyse)-Prozess: Von den Datenquellen wie Datenbanken, Hadoop oder Cloud geht über über zu den Analysewerkzeugen (Programmiersprachen, Data Science Plattformen, ML Bibliotheken) zu den statistisch-mathematischen Grundlagen von Data Mining, ML und Modellierung bis zum Data Science Prozess und einigen Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen.

Ich mag das Buch und denke es ist auch ohne Vorkenntnisse gut zu lesen und zu verstehen (wenn gleich ich dies natürlich aufgrund meiner Vorkenntnisse nicht eindeutig sagen kann). Es ist wie gesagt ein kurzes Einstiegsbuch und kann daher auf die meisten Themen nicht tiefer eingehen (doch dazu gibt es eine Reihe von anderen guten Büchern!).

Auch wenn sich vieles aus dem Buch auf das Human Resources Management übertragen lässt, so gibt es doch im People Analytics einige Besonderheiten, die es zu beachten gilt, und die nicht im Fokus des Buches liegen (hier empfehle ich die Einführung von Steffi Rudel, 2021). Auch der Bereich Data Engineering wird bei Oettinger mit dem Kapitel „Daten bereitstellen“ natürlich nur ganz knapp dargestellt.

Doch es ist ja auch ein Einstiegsbuch und mir gefällt außerdem die Herangehensweise von Michael Oettinger, der – wo es Sinne macht – Stellung bezieht (z.B. ob Python oder R die geeignetere Programmiersprache ist) und wichtige Kriterien für die Technologie-Auswahl liefert. Die Breite der Anwendbarkeit von Data Science wird schön in seiner Branchenübersicht und der 20 Use Cases deutlich.

Und seine Zusammenfassung am Ende rückt wichtige Punkte für Data Science in der Praxis noch einmal in den Vordergrund: (1) Gespür für die Verfahren entwickeln; (2) Die Grenzen und die Grenzenlosigkeit verstehen; (3) No Excuses (!); (4) Mut zur Lücke; (5) Fantasie bei den Datenquellen, (6) Datenschutz ernst nehmen; und vor allem: (7) Einfach machen.

Solch ein Buch konnte wahrscheinlich nur ein Praktiker schreiben, der dennoch tief in der Materie drinsteckt, viel Erfahrung in zahlreichen Projekten sammelte und als Freiberufler und Unternehmer mit betriebswirtschaftlichem Hintergrund und Mathe-Schwerpunkt sowohl das Business als auch die Tools und Verfahren versteht.

Und, was mich als jemand mit einem Diplom in Psychologie besonders freut: Der sich auch für die menschliche Intelligenz interessiert.* Und die sollte aus mehreren Gründen bei einem Data Science Projekt immer dabei sein!

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

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* Auch Ralf Otte als bekannter Autor mehrerer Bücher zur Künstlichen Intelligenz geht in seinen sehr lesenwerten Büchern auf die menschliche Intelligenz ein – Bald erscheint die Neuflage seines Klassikers „Künstliche Intelligenz für Dummies“, wie ich kürzlich von ihm über eine E-Mail erfuhr.