Interview mit Hamish Morgan: Data Science bei Brandwatch

Ich interessiere mich sehr für Zahlen und daher haben mich Datenwissenschaften immer interessiert.

Seit ich bei Brandwatch als Praktikantin arbeite, habe ich mir vorgenommen, mir das Data Science Team genauer anzusehen, um zu sehen, was ich von ihnen lernen kann und ich konnte Hamish Morgan, VP of Data Science, für ein Interview gewinnen.

Hamish kommt aus dem technischen Bereich und studierte vier Jahre bis er in Natural Language Processing promovierte. Er fand seine Berufung schnell in einer  leitenden Rolle und scheint sich darauf zu freuen, mit mir über Data Science zu sprechen.

Das Team

Was genau ist das Data Science Team und was machen sie?

Das Team besteht aus 15 Mitgliedern, einschließlich einigen Praktikanten und jeder, unabhängig von seinem Hintergrund oder Erfahrung, sieht sich als Data Scientist.

Ich bat Hamish darum, das Team in einem Satz zu beschreiben.

„Wir entwickeln neue Produkte und Features, die es unseren Kunden ermöglichen, zu einem Data Scientist zu werden und Insights zu finden, die einen echten Nutzen haben.“

Aber dazu gehört noch mehr.

Hamish erklärt:

“Unsere Kunden versuchen Forschungsfragen zu stellen und diese mithilfe von Social Data zu beantworten, auch wenn die meisten von ihnen keine Erfahrung in Statistik haben. Wir versuchen Produkte zu bauen, die sie dabei unterstützen Data-Science-Fragen zu stellen.”

Sein Team arbeitet an Lösungen, die einem diversen Kundenstamm dabei helfen, wertvolle Insights zu generieren. Die Vielzahl an verschiedenen Anwendungsfällen, die unsere Kunden haben, hält das Team auf Trab. „Ein normaler Data Scientist löst einmalig ein Problem. Wir müssen das Problem für alle Möglichkeiten lösen und das dann zu einem Produkt machen”, sagt er.

Das Data Science Team gibt es bei Brandwatch seit fast drei Jahren und wurde ursprünglich aus Mitarbeitern des Engineering Teams gebildet, die die nötigen Fähigkeiten besaßen.

“Mit der Zeit wuchsen wir und haben viel dazu gelernt“, sagt Hamish. „Das Team ist viel diverser geworden, was die Hintergründer angeht: Viel weniger Engineering und viel mehr andere Dinge.“

Das Team entwickelt sich immer weiter, „genau wie Brandwatch“.

Ein diverses Team aufbauen

Ich fragte Hamish nach den verschiedenen Hintergründen im Team und wie das Team in Hinblick auf die verschiedenen Fachkenntnisse zusammenarbeitet.

„Innerhalb des Data Science Team stelle ich sicher, dass wir eine große Bandbreite an verschiedenen Hintergründen und verschiedenen Erfahrungen haben“, sagt er.

Vom Engineering über Psychologie – es gab verschiedene Wege, wie Mitarbeiter bei Brandwatch zu Data Science kamen.

„Kognitiv diverse Teams sind kreativer, können Probleme besser lösen und arbeiten allgemein schneller.  Für mich ist die Diversität in einer Abteilung der absolute Schlüssel zur Kreativität.“

Da die Fusion und das neue integrierte Produkt jeden hier bewegen, habe ich danach gefragt, wie sich das auf den Arbeitsalltag des Teams auswirkt. Das Team von Crimson Hexagon schloss sich mit den existierenden Brandwatch Data Scientists zusammen, um ein noch diverseres Team mit Mitarbeitern zu formen, die auf der ganzen Welt verteilt sind. „Wir sahen, dass wir sehr verschiedene, aber ergänzende Fähigkeiten hatten“, erklärt Hamish. „Seit der Fusion arbeiten wir gut zusammen. Wir sind ein viel stärkeres Team geworden, anstatt wenn wir beide unabhängig weiter voneinander agiert hätten.“

Missverständnisse angehen und Misserfolge feiern

Wie definiert das Team selbst Data Science? Das fragte ich Hamish, wie sie das Word „Science“ gebrauchen und ob die Bezeichnung zu Missverständnissen führen kann.

 “Die wissenschaftliche Methode ist ein wichtiger Teil von dem, was wir machen, aber es kann auch ein Gefühl der Planlosigkeit schaffen. Dabei sind wir viel bezogener: Wir versuchen die Probleme der Kunden zu lösen, indem wir uns ansehen, welche Dinge verfügbar sind und welche Technologie wir nutzen können.“

Laut Hamish ist die Vorstellung von „oberschlauen Akademikern, die in Elfenbeintürmen sitzen und „Ich hab’s!“ rufen“ eine verbreitete interne Auffassung des Data Science Teams. Da das Team nicht so sichtbar ist, kann er verstehen, wie diese Sichtweise entsteht.

“Der Grund, warum wir ziemlich still sind, ist, dass unsere Projekte lange dauern und oft scheitern. Wir scheitern oft. Und das ist eine gute Sache. Wenn Sie nicht scheitern, dann strengen Sie sich nicht genug an. Sie gehen kein Risiko ein. Für jede “Iris”, die Erfolg hat und sehr einflussreich ist, gibt es mehrere Projekte, die im Stillen gestorben sind.“

Die Richtung weisen

Auch wenn das Team eher ruhig ist, erkennt Hamish die zunehmende Notwendigkeit, das Team, sowohl im Unternehmen als auch extern, sichtbarer zu machen.

Vor kurzem haben sie eine Stelle eingeführt, die quer über den Commercial -und Engineering Abteilungen liegt und sie hielten „Fireside Chats“ ab, die es jedem im Unternehmen ermöglichte, Fragen an das Team zu stellen.

Und es gibt noch mehr zu tun.

„Ein wichtiger Aspekt für das Team ist, dass wir nicht nur versuchen sollten, Produkte zu bauen, sondern dem Unternehmen und der Branche Einblicke geben. Wir sollten versuchen, sichtbarer zu sein und zu zeigen, war wir machen und nicht nur über unsere Erfolge, sondern auch Misserfolge sprechen, weil diese oft auch sehr interessant sind.“

Ob sie nun über Erfolg oder Misserfolg sprechen, das Data Science Team bei Brandwatch ist eine faszinierende Gruppe aus Mitarbeitern, die eine Brandbreite an Talenten mitbringen und die Hingabe, oft sehr komplizierte Probleme zu lösen.

Ich mag Marketingpraktikantin sein, aber das Data Science Team ist definitiv das coolste Team bei Brandwatch.