Smadar Ben-David ist die Leiterin unseres F&E-Datenteams. Wir haben uns gerne mit ihr unterhalten, um einige der interessantesten Aspekte der Datenreise zu beleuchten und zu erfahren, was den Ansatz von Skai so einzigartig macht.
Erzähl uns ein bisschen über deine Rolle und wie du hierher gekommen bist.
Ich leite das Datenteam in der Forschungs- und Entwicklungsabteilung Skai und arbeite eng mit den Entwicklern zusammen, um sicherzustellen, dass wir die beste und neueste verfügbare Technologie nutzen und diese mit den einzigartigen Bedürfnissen von Skaikompatibel ist.
Mein Team von Analysten ist für die Erstellung des Skai , die Implementierung neuer Technologien, die Entwicklung neuer Datenverarbeitungsmethoden, die Entwicklung von Quellen, die Recherche vor dem Verkauf und die Festlegung der Qualitätssicherungsprozesse und SLAs verantwortlich.
Ich habe hier 2017 als Pharmaanalystin angefangen, nachdem ich an der Ben-Gurion-Universität meinen Master in Molekularbiologie gemacht hatte. Ich war auf der Suche nach einer Arbeit in einem angrenzenden Bereich, in dem ich meine Liebe zur Biologie nutzen und andere Kenntnisse und Fähigkeiten wie Management und Technologie entwickeln konnte.
Data Science ist ein sehr gefragter Bereich, in dem es nur wenige Frauen gibt. Was findest du an diesem Bereich attraktiv und was würdest du anderen Frauen raten, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben wollen?
Daten im Allgemeinen und Datenwissenschaft im Besonderen sind heutzutage sehr beliebt. Als die Welt in das goldene Zeitalter des Internets eintrat, hat die Nutzung von Smartphones und der Aufstieg der sozialen Medien unsere Fähigkeit, Inhalte zu erstellen und zu speichern, erhöht. Das Potenzial, das in diesen riesigen Datenmengen steckt, ist unbegrenzt.
Ich würde jeder Frau raten, es zu versuchen - es ist ein neues, aufregendes und weit offenes Feld, in dem du glänzen, führen und dich auszeichnen kannst.
Wie unterstützt du deine Kunden dabei, ihre Vision zu verwirklichen, von Daten zu Erkenntnissen zu gelangen und datengesteuerter zu werden?
In meiner Rolle stellen mein Team und ich sicher, dass unsere Daten von hoher Qualität sind und die relevantesten und genauesten Möglichkeiten zur Beschreibung der Ökosysteme enthalten.
Wir sind ständig bestrebt, über die relevantesten Datenquellen und die besten Algorithmen zu verfügen, um all diese unterschiedlichen Datentypen miteinander zu verbinden. Das macht unsere Daten vertrauenswürdig und gibt unseren Kunden die Möglichkeit, ihre schwierigsten geschäftlichen Fragen über unsere Plattform mit großem Vertrauen zu beantworten.
Was kannst du uns über die neuen Datenverarbeitungstechnologien sagen, die ihr einführt, und über einige der Qualitätssicherungsmethoden, die ihr entwickelt habt, um genaue und saubere Daten zu gewährleisten?
Es sind aufregende Zeiten für unsere Daten- und Technologieteams, denn wir setzen neue Technologien ein, um die Datenmenge, die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die Datenabfrage und die Datenqualität zu erhöhen. Wir setzen maschinelles Lernen und NLP-Technologien ein, um unsere Klassifizierungsgenauigkeit und -erinnerung zu verbessern und aussagekräftige Schlüsselwörter (Tokens) zu finden, damit wir neuen Trends und frühen Signalen voraus sein können.
Jedes Quartal erweitern wir unsere Fähigkeiten, indem wir mehr und mehr Datenpunkte speichern und durchsuchen und mehr Prozesse skalieren, um eine maximale Datenverarbeitungsleistung zu erzielen. Zum Beispiel legen wir die Messlatte für die Datenqualität immer höher und überschreiten neue Schwellenwerte. Wir verfügen über umfangreiche QS-Prozesse und nutzen hochmoderne Klassifizierungssysteme, um qualitativ hochwertige Daten zu gewährleisten, die zu hochwertigen Erkenntnissen führen.
Wie können unsere Kunden den größtmöglichen Nutzen aus ihren Einsätzen mit uns ziehen? Sind besondere Fähigkeiten erforderlich?
Für den Einsatz und die Implementierung der Skai sind keine besonderen Kenntnisse erforderlich, allerdings bietet unser System viele Konfigurationsmöglichkeiten. Um den größtmöglichen Nutzen aus der Skai zu ziehen, ist es am besten, die jeweilige Geschäftsfrage einzugrenzen und mit unseren Datentypen und unserer Taxonomie vertraut zu sein, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Was gefällt dir am meisten an der Arbeit hier?
Die Skai ist groß und erstaunlich. Ich finde es toll, dass es viele Möglichkeiten für freiwilliges Engagement in der Gemeinde, Betriebsausflüge, Preisausschreiben und so vieles mehr gibt.
Während dieser schwierigen Zeit mit dem Coronavirus haben wir angefangen, von zu Hause aus zu arbeiten (und tun es immer noch). Das hätte natürlich viele Herausforderungen in Bezug auf die Kommunikation, die Vereinbarkeit von Familie und Beruf und das Zusammengehörigkeitsgefühl des Teams mit sich bringen können. Als ich bei Skai arbeitete, hatte ich jedoch keinen Zweifel daran, dass unser großartiges HR-Team und die Geschäftsleitung alles tun, um diesen Übergang zu erleichtern. Angefangen bei der Übergabe von Frühlingsgeschenken an alle Mitarbeiter/innen, über Blumen für unsere Eltern, die unter der langen Isolation litten, bis hin zur Lieferung von Computerequipment, um jedem/jeder die beste Arbeitsumgebung zu Hause zu schaffen - es ist leicht zu erkennen, dass Skai aus großartigen Menschen besteht, die sich für die Sache einsetzen. Wir entwickeln Spitzentechnologien in unserem Bereich und verbessern uns jeden Tag, um unseren datenbegeisterten Kunden qualitativ hochwertige Daten zu liefern.
Wohin wird sich die Welt der fortgeschrittenen Analytik deiner Meinung nach entwickeln?
Ich denke, je besser die Technologie wird, desto mehr Ökosysteme werden von der Datenanalyse durchdrungen, bis sie schließlich jeden Aspekt der Entscheidungsfindung in einem Unternehmen berührt.
Wir werden sehen, wie neue Datentypen mit einem Klick hinzugefügt und hoch adaptive Taxonomien und Hierarchien zu neuen Konzepten zusammengefasst werden. Bilderkennung, Videoanalyse und Textanalyse werden kombiniert und miteinander verknüpft, um neue Informationen zu extrahieren, was neue Möglichkeiten zur Vorhersage und Früherkennung von Trends schafft. Wir werden einen noch fundierteren Einblick in die Verbraucherbedürfnisse und die Marktlandschaft erhalten und so unseren Kunden helfen, ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Und während wir bei Skai unser Verständnis für all diese neuen Datenquellen und deren Speicherung, Abfrage und Bereinigung vertiefen, werden auch wir in der Lage sein, unsere Plattform anzupassen und zusätzliche Anwendungsfälle zu unterstützen.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
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