System für Datenanalyse- und KI-Unternehmen
Datenteams, die Modelle und Dashboards für Unternehmen bauen.
Das Datenprojekt von der Exploration und Aufbereitung der Kundendaten über Modellbau und Evaluierung bis zu Deployment und Monitoring.
Ohne Kreditkarte — Ihr Projekt ist in einer Minute mit dem kompletten System eingerichtet
So sieht das System-Board aus, das Sie erhalten: Workflow-Spalten und Startkarten, die die ersten Schritte zeigen
Wie läuft die Arbeit in diesem System ab?
Jedes Projekt beginnt als Karte in der „Exploration“, wo die Data Scientists die Datenquellen des Kunden und ihre Qualität verstehen und was sich darauf tatsächlich bauen lässt – keine Versprechen vor dieser Phase. Dann folgt die „Datenaufbereitung“ für die Bereinigung und Vereinheitlichung der Quellen und den Aufbau der Trainingsdatensätze – üblicherweise die längste und unscheinbarste Phase. Danach das „Modell“ für den Bau des Modells oder Dashboards und seine Erprobung, dann die „Evaluierung“ mit dokumentierten Genauigkeitsmetriken, denen der Kunde vor dem Deployment zustimmt, dann das „Deployment“ in die Produktivumgebung und schließlich das kontinuierliche „Monitoring“ von Modelldrift und Genauigkeitsverlust bei sich ändernden Daten.
Das Forum dokumentiert die Modellentscheidungen: Warum haben wir diesen Algorithmus gewählt? Mit welchen Daten haben wir trainiert? Und welche Vertrauensgrenzen wurden festgelegt? – Fragen, die der Kunde nach sechs Monaten stellen wird und deren Antwort dokumentiert sein muss. Die Forderungen verwalten die Projektraten nach ihren Phasen und die Honorare der Spezialisten auf freier Basis, die in Spitzenzeiten hinzugezogen werden. Der Chat dient der Tagesabstimmung, die Ankündigungen allem, was alle Projekte betrifft: neue Datenschutzrichtlinien oder ein Upgrade der gemeinsamen Arbeitsumgebung.
Der Data-Science-Lead verantwortet die Kundenbeziehung und gibt die Metriken der „Evaluierung“ mit ihm vor dem Deployment frei; die Data Scientists führen Exploration, Aufbereitung und Modellbau durch und dokumentieren ihre Entscheidungen im Forum; die Anwendungsingenieure betreuen „Deployment“ und „Monitoring“ und bauen die Schnittstellen und Alarme. Die Übergabe zwischen den Phasen erfolgt auf der Karte: Wer übernimmt, findet Daten, Entscheidungen und Messungen angehängt – keine mündliche Übergabe in der Datenwissenschaft.
Wer macht was?
Die operativen Rollen in diesem System und die Verantwortung jeder Rolle im Tagesgeschäft — weisen Sie sie Ihrem Team so zu oder passen Sie sie an Ihre Gegebenheiten an.
Data-Science-Lead
Verantwortet Kundenbeziehung und -erwartungen: gibt die Metriken der „Evaluierung“ vor dem Deployment frei, entscheidet die im Forum dokumentierten Modellfragen endgültig und prüft die Qualität dessen, was im Namen des Unternehmens herausgeht.
Data Scientists
Führen „Exploration“, „Datenaufbereitung“ und „Modell“ durch: beurteilen die Quellenqualität, bauen die Modelle und dokumentieren Annahmen und Vertrauensgrenzen auf der Karte.
Anwendungsingenieure
Betreuen „Deployment“ und „Monitoring“: binden die Modelle an die Kundensysteme an, bauen die Drift-Alarme und beheben Leistungsabfall, bevor der Nutzer ihn bemerkt.
Projektkoordinator
Verfolgt die Phasentermine und ihre Raten in den Forderungen, koordiniert die Abnahmesitzungen mit dem Kunden und verschiebt die Karten zwischen den Spalten bei Erfüllung ihrer Bedingungen.
Was ist ab dem ersten Tag für Sie vorbereitet?
Module des Systems
- Aufgaben — Ein Kanban-Board mit Workflow-Spalten und Ausführungskarten
- Chat — Der schnelle Kanal für die tägliche Abstimmung im Team
- Forum — Dokumentierte Diskussionen in geordneten Bereichen — Entscheidungen und Wissen gehen nie verloren
- Ankündigungen — Die offizielle Stimme der Geschäftsführung — Rundschreiben und Mitteilungen, die alle erreichen
- Zahlungen — Internes Geld mit strenger Vertraulichkeit — Zahlungen, Vorschüsse und Ausgaben
Forenbereiche (4)
- ModellentscheidungenDie Dokumentation der Algorithmuswahl, der Trainingsdaten und der festgelegten Vertrauensgrenzen je veröffentlichtem Modell – die Referenz bei jeder späteren Kundenfrage.
- DatenqualitätDie in den Projekten entdeckten Quellenprobleme und ihre Behandlung – Lehren, die den kommenden Projekten Wochen ersparen.
- Datenschutz & Data GovernanceDie Richtlinien zum Umgang mit sensiblen Kundendaten, den Berechtigungen und dem, was übertragen werden darf und was nicht.
- Werkzeuge & TechnologienDie Bewertung neuer KI-Bibliotheken und -Werkzeuge und die Erfahrungen des Teams damit, bevor sie in Kundenprojekten freigegeben werden.
«Spielregeln dieses Systems» — Im Forum angepinnt
1. Kein Versprechen an den Kunden vor der „Exploration“: Die Datenqualität bestimmt, was gebaut werden kann. 2. Jedes Modell wird im Bereich „Modellentscheidungen“ dokumentiert: Algorithmus, Trainingsdaten und Vertrauensgrenzen. 3. Kein Deployment, bevor der Kunde die Metriken der „Evaluierung“ schriftlich auf der Karte freigegeben hat. 4. Kundendaten verlassen die freigegebenen Arbeitsumgebungen nicht – Kopien auf persönliche Geräte sind untersagt. 5. Jedes veröffentlichte Modell hat eine Karte im „Monitoring“ mit festgelegten Driftmetriken und aktivierten Alarmen. 6. Projekt- und Freelancerraten werden nach ihren vereinbarten Phasen in den Forderungen gebucht.
Willkommens-Ankündigung: «Willkommen im Datensystem»
Ab heute durchläuft jedes Projekt eine Karte von der „Exploration“ bis zum „Monitoring“, Modellentscheidungen werden mit ihren Gründen und Grenzen im Forum dokumentiert, und kein Deployment ohne die schriftliche Zustimmung des Kunden zu den Metriken der „Evaluierung“. Erster Schritt: die laufenden Projekte erfassen und die Entscheidungen der veröffentlichten Modelle dokumentieren. Die Datenschutzrichtlinien werden hier veröffentlicht und binden alle.
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