{"id":10539,"date":"2016-06-14T13:36:57","date_gmt":"2016-06-14T13:36:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calabrio.com\/blog\/treffen-sie-einen-datenwissenschaftler-frage-und-antwort-mit-margaret-potter"},"modified":"2025-11-11T10:54:02","modified_gmt":"2025-11-11T10:54:02","slug":"treffen-sie-einen-datenwissenschaftler-frage-und-antwort-mit-margaret-potter","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/treffen-sie-einen-datenwissenschaftler-frage-und-antwort-mit-margaret-potter\/","title":{"rendered":"Treffen Sie einen Datenwissenschaftler: Frage und Antwort mit Margaret Potter"},"content":{"rendered":"\n<section\n\tid=\"\"\n\tclass=\"section-blog-case-study pb-l\/l md:pb-l\/xxl\"\n\tdata-theme-block-id=\"block_caad6ea10953a54506d380f2b5d47aa5\"\n\tdata-aos=\"fade-up\"\n>\n\t<div class=\"relative\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"absolute top-0 left-c\/xl pt-0 lg:pt-4 md:mt-c\/m lg:mt-0\">\n\t\t\t\t<div class=\"py-c\/xs md:py-c\/l 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style=\"color: #080F21\"><p>Ich habe mich k\u00fcrzlich mit Margaret Potter, Data Scientist bei Calabrio, zusammengesetzt, um \u00fcber die Bedeutung von Data Science und Analytik f\u00fcr Unternehmen zu sprechen. In dieser Frage und Antwort erz\u00e4hlt Margaret von ihrem unorthodoxen Weg zur &#8222;Mathe-Lady&#8220; bei Calabrio und warum die Menschen hinter den Tools immer noch der Eckpfeiler des Erfolgs sind, wenn es um Analytik geht. <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Erz\u00e4hlen Sie mir ein wenig \u00fcber Ihren Hintergrund. Gibt es etwas Unerwartetes? <\/h2>\n<p>Margaret: Ich bin ziemlich sp\u00e4t zur Datenwissenschaft gekommen. Ich habe als Bauzeichnerin gearbeitet und liebte es, r\u00e4umliche Probleme zu l\u00f6sen und mit Kunden zu arbeiten, die ihre H\u00e4user umgestalteten.<\/p>\n<p>Nach dem B\u00f6rsenkrach habe ich wieder Mathematik studiert, um Mathematiklehrer zu werden. Ich hatte nicht vor, Datenwissenschaftler zu werden, und ich h\u00e4tte nie erwartet, dass mir diese Arbeit so viel Spa\u00df machen w\u00fcrde. Jeden Tag muss ich Probleme l\u00f6sen und jeden Tag versuche ich, echten Menschen zu helfen, ihr Gesch\u00e4ft zu verbessern. In mancher Hinsicht \u00e4hnelt das sehr meiner fr\u00fcheren Arbeit.   <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-38543 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.calabrio.com\/wp-content\/uploads\/2016\/06\/MP2-169x300-1.webp\" alt=\"Margaret Potter, Datenwissenschaftlerin bei Calabrio\" width=\"169\" height=\"300\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Was hat Sie zuerst an der Datenanalyse interessiert?<\/h2>\n<p>Margaret: Ich habe bei dem Entwicklungsteam angefangen, das an <a href=\"https:\/\/developer.calabrio.com\/products\/workforce-management\/\">Calabrio Workforce Management<\/a> (WFM) arbeitet. Wir begannen, \u00fcber die m\u00f6glichen Verwendungszwecke f\u00fcr all die Daten zu sprechen, die in WFM gesammelt werden. Wir hatten eine wirklich coole Idee, und dann sagte jemand: &#8222;Ja, aber das ist wirklich Analytik, nicht WFM.&#8220;<\/p>\n<p>Das hat mich hungrig gemacht, an diesen Problemen zu arbeiten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Warum ist die Datenanalyse ein wichtiger Bereich?<\/h2>\n<p>Margaret: Seit langem werden statistische Instrumente eingesetzt, um vergangene Ereignisse zu beschreiben und zu interpretieren. Bei der Datenanalyse in ihrer heutigen Form geht es um so viel mehr. Wir nutzen es, um Dinge vorherzusagen.<\/p>\n<p>Sicher, bei Prognosen geht es um Vorhersagen, aber in der Regel geht es darum, vorherzusagen, wie viel von einer Ressource wir brauchen, z. B. von den Mitarbeitern eines Contact Centers. Das tun wir schon seit langem und werden es auch weiterhin tun. <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Analytik ist anders. Wir verwenden Analytik, um Dinge vorherzusagen, die sich auf unser Gesch\u00e4ft auswirken k\u00f6nnen. In <a href=\"https:\/\/developer.calabrio.com\/products\/calabrio-analytics\/\">Calabrio Analytics<\/a> k\u00f6nnen wir zum Beispiel die Bewertung von Anrufen vorhersagen. Anstatt nur eine zuf\u00e4llige Stichprobe von Anrufen zu bewerten, bewerten wir alle Anrufe, und ein Bewerter bewertet dann eine kleine Stichprobe, um die automatische Bewertung zu \u00fcberpr\u00fcfen. Auf diese Weise k\u00f6nnen sich die Bewerter auf problematische Anrufe konzentrieren. Das ist eine grundlegende Ver\u00e4nderung in der Art und Weise, wie der Bewerter an seine Arbeit herangeht; es ist eine Ver\u00e4nderung des Prozesses.     <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Das ist die andere Sache, die ich an der Datenanalyse liebe &#8211; sie hat das Potenzial, jeden von uns in seiner Arbeit effektiver und relevanter zu machen. <a href=\"https:\/\/developer.calabrio.com\/recorded-webinars\/watch-cracking-the-code-of-journey-analytics\/\">Wir helfen Unternehmen dabei, Kundeninteraktionsdaten zu nutzen, Muster in den Daten zu finden und diese Muster zu nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen<\/a>. Letztendlich m\u00f6chten wir, dass unsere Kunden Wege finden, ihre Daten zu nutzen, um ihr Unternehmen zu verbessern und effizientere Arbeitspl\u00e4tze mit zufriedenen Kunden und engagierten Mitarbeitern zu schaffen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Was ist das eine Missverst\u00e4ndnis, das jemand \u00fcber Ihre Rolle hat?<\/h2>\n<p>Margaret: Die Leute scheinen zu denken, dass ich keine Menschenkenntnis habe, weil ich Mathematik und die Arbeit mit Daten liebe. Ich liebe den Umgang mit Menschen und bin von menschlichem Verhalten fasziniert. Ein Teil unserer Arbeit bei Calabrio besteht darin, Fragen \u00fcber das menschliche Verhalten (in der Regel das Verhalten von Agenten oder Kunden) zu stellen und dann in den Daten nach einer Antwort zu suchen. Ich liebe es, meine nerdige, mathematische Seite mit meiner menschlichen Seite zu verbinden. Das ist eines der Dinge, die mir bei meiner Arbeit Freude bereiten.<\/p>\n<p>Noch eine Sache zur Analytik im Allgemeinen. Analytik ist kein Hokuspokus. Wir verwenden bekannte, zuverl\u00e4ssige Vorhersagemodelle (Modelle des maschinellen Lernens) und einige eher traditionelle statistische Modelle.  <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Was ist Ihr Lieblingsteil bei einem neuen Projekt?<\/h2>\n<p>Margaret: Ich liebe den Werdegang eines Projekts. Erstens tappen wir im Dunkeln und alles ist schlecht definiert. Indem das Team es ausarbeitet, gibt es dem Projekt eine Richtung vor. Dann fangen wir an, die Daten zu untersuchen und versuchen herauszufinden: &#8222;Haben wir Recht?&#8220; und &#8222;Kann das wirklich funktionieren?&#8220; Sobald wir das getan haben, machen wir uns an das n\u00e4chste Problem: Wie k\u00f6nnen wir das in das Produkt einbauen, so dass es f\u00fcr die Menschen tats\u00e4chlich <em>n\u00fctzlich<\/em> ist? Zu sehen, wie sich ein Projekt von etwas Formlosem und Nebul\u00f6sem zu etwas gut Definiertem und N\u00fctzlichem entwickelt, ist sehr lohnend.<\/p>\n<h2>F: Was hat ein Unternehmen davon, in Analysen zu investieren? Was k\u00f6nnten sie verlieren, wenn sie es nicht tun? <\/h2>\n<p>Margaret: Eine F\u00fchrungskraft, die sich entscheidet, auf Datenanalysen zu verzichten, steht nicht mit leeren H\u00e4nden da; sie kann immer noch Entscheidungen treffen, die auf jahrelanger Erfahrung beruhen. Das ist wertvoll und sollte nicht au\u00dfer Acht gelassen werden.<\/p>\n<p>Ihre Konkurrenten haben Zugang zu den gleichen Werkzeugen wie Sie &#8211; sowohl zu den Informationen aus jahrelanger Erfahrung als auch zu <a href=\"https:\/\/developer.calabrio.com\/recorded-webinars\/watch-utilizing-customer-analytics\/\">den Informationen, die aus Kundendaten gewonnen werden k\u00f6nnen<\/a>. Wenn Sie eines dieser Werkzeuge ignorieren, k\u00f6nnte das ein Wettbewerbsnachteil f\u00fcr Sie sein.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Analytik wird niemals Menschen ersetzen, aber sie wird Menschen bei ihrer Arbeit besser machen. Mit Analysetools haben Unternehmensleiter jetzt Zugang zu soliden Daten, auf die sie ihre Entscheidungen st\u00fctzen k\u00f6nnen, statt auf Vermutungen. Vernachl\u00e4ssigen Sie Ihr gesch\u00e4ftliches Fachwissen nicht, aber stellen Sie sicher, dass Sie es mit den Erkenntnissen aus den Daten, die Sie bereits sammeln, erg\u00e4nzen.  <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Welchen Tipp w\u00fcrden Sie einem Unternehmen geben, wie es an fortgeschrittene Analysen herangehen sollte?<\/h2>\n<p>Margaret: Erwarten Sie nicht, dass Sie alle Ihre Probleme auf einmal l\u00f6sen k\u00f6nnen. Beginnen Sie mit einem Problem (oder einer Frage) und nutzen Sie dann die Erkenntnisse, die Sie aus der Analyse Ihrer Daten gewinnen, um eine \u00c4nderung vorzunehmen. Versuchen Sie, etwas Einfaches zu w\u00e4hlen, das jedem die M\u00f6glichkeit gibt, zu sehen, wie es funktioniert und warum es wertvoll ist.<\/p>\n<p>Ver\u00e4nderungen sind schwer, also bereiten Sie sich auf den Erfolg vor. Wenn Sie mit kleinen Projekten beginnen, k\u00f6nnen Sie die Analyse als nat\u00fcrlichen Teil Ihrer Gesch\u00e4ftsprozesse einf\u00fchren. Nach einer Weile wird es zur Gewohnheit und Sie werden anfangen, analytische Fragen zu allem zu stellen.  <\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>F: Wenn Sie nicht gerade mit Daten arbeiten, was machen Sie dann in Ihrer Freizeit?<\/h2>\n<p>Margaret: Ich gehe gerne spazieren, was gut ist, weil ich gerne koche und gut esse. Ich mache auch gerne Roadtrips und besuche Orte, an denen ich noch nie zuvor gewesen bin.<\/p>\n<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\n\n\n\t<\/div> ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":237,"featured_media":10540,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[184],"tags":[185],"blog-languages":[],"class_list":["post-10539","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-calabrio-nachrichten","tag-kundenanalytik"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.5 (Yoast SEO v27.5) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Treffen Sie einen Datenwissenschaftler: Frage und Antwort mit Margaret Potter | Calabrio<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die Datenwissenschaftlerin Margaret Potter spricht \u00fcber die Bedeutung von Datenwissenschaft und Kundenanalyse auf dem heutigen Markt. 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