Datadrevet innovasjon - Spesialister med T-kompetanse

Spesialister med T-kompetanse

Hvilke kompetanser er avgjørende å ha i en organisasjon om du skal lykkes med datadrevet innovasjon? Og hvordan er sammenhengen mellom spisskompetanse og breddekompetanse?

Bilde av Edvard Neset Karlsen

Edvard Neset Karlsen

Data engineer & data scientist

Det er mange typer av kompetanse som er viktig for å lykkes i all moderne forretningsdrift og -utvikling, eksempler på dette er kompetanse på forretningen og domenet, kompetanse på teknologi og kompetanse på prosess. Sistnevnte er vesentlig når man jobber med innovasjonsarbeid, som av natur er eksperimenterende.
I dette kapittelet skal vi imidlertid ta for oss mer spesifikke kompetanser og kompetanseprofiler som trengs når man jobber med datadrevet innovasjon.
Rundt omkring brukes en rekke betegnelser på roller og fagområder knyttet til å jobbe med innsikt i data, som kan være overlappende eller som kan ha flere betydninger. Eksempelvis så kan en data-analytiker jobbe med alt fra rapporter i Excel til utvikling av dashboards til å lage programmer som henter ut, bearbeider og analyserer data fra relasjonsdatabaser. Vi har valgt å introdusere tre disipliner som vi mener fanger inn tre viktige kompetanseprofiler i datadrevet innovasjon.
### Data Scientist
Dette er en ganske utbredt betegnelse på en type rolle som må besitte kompetanse på følgende tre områder:
  • Dyp kunnskap i matematikk og statistikk
  • Gode ferdigheter i programmering
  • Domeneforståelse
En data scientist kan jobbe med både deskriptive og prediktive analyser, kan trene, teste og operasjonalisere maskinlæringsmodeller som anvendes til å løse forretningsproblemer.
isabel-gomez-kompetanse.mdx
Domenekunnskapen man bygger opp når man er ansatt i en organisasjon kan være essensiell for en data scientist.
christer-sb1k-kompetanse.mdx
### Data engineer
En forutsetning for at en data scientist skal kunne lykkes i jobben, er å ha tilgang til mye relevante data av god kvalitet, data som ofte stammer fra ulike datakilder.
Til det trenger man en data engineer med spisskompetanse på å samle inn, lagre, eksponere, utveksle og kuratere data og etablerere infrastruktur som kan driftes med tanke på for eksempel volum, skalerbarhet og responstider.
En data engineer vil normalt være en systemutvikler med høy kompetanse på systemarkitektur og systemintegrasjon, men med et spesielt fokus på data-aspektet.
### Data strategist
En person med denne rollen vil typisk ha ansvar for å identifisere forretningsproblemer som kan løses ved å bruke data på nye måter. En slik person må ha svært god forståelse for forretning og domene, og vite hvilke problemer som vil gi stor verdi å løse. Samtidig må personen kjenne nåværende datagrunnlag, mulige nye datakilder og hvordan anvendelses- og analyseteknikker kan brukes til å skape mer verdi for virksomheten.
lars-svv-kompetanse.mdx
### T-kompetanse
Det som kjennetegner flere av rollene nevnt over, er at det kreves kompetanse på ulike områder.
T-kompetanse kjennetegnes av at en person har dyp kompetanse og ferdigheter innen et spesifikt område (vertikalen i T-en), og samtidig har vilje og evne til å tilegne seg kompetanse innen andre disipliner (horisontalen i T-en).
Isabel har definert "De fire søyler":
  1. Du må forstå dataene og hvordan livsløpet til dataene er
  2. Du må forstå de juridiske kravene du er forpliktet til å følge
  3. Du må forstå teknologien, men du trenger ikke være en ekspert
  4. Og først og fremst, du må forstå businessen du jobber i
isabel-gomez-kompetanse-2.mdx
### Å bygge kompetanse
Det finnes mange strategier for å bygge nødvendig kompetanse i en virksomhet. Man kan ansette mennesker med den rette kompetansen, man kan leie inn konsulenter med spisskompetanse, eller man kan bygge kompetanse internt. Ved å bygge kompetanse internt gir man verdi til dem og til organisasjonen. I praksis skjer dette gjerne i kombinasjon med at man leier inn konsulenter og rekrutterer. De som tenker lengst påvirker også universitetene for å bidra til at de som kommer ut kan det som de trenger.
Dag Rambøl har også et interessant poeng som i stor grad handler om menneskesyn:
dag-dnb-kompetanse.mdx
Å bygge T-kompetanse hos folk krever også målrettede tiltak:
isabel-gomez-kompetanse-3.mdx

Hvor modne er dere?

Vi har laget en spørreundersøkelse som kan måle modenheten i deres organisasjon. Du kan gjennomføre det anonymt og se sammenslåingen av resultatene til alle som har besvart.

06. Fremtiden er nå

Det er ingen grunn til å vente på fremtiden, det er bare å gå i gang med å forme den.