Eric Lagger unterstützt als Data Scientist unser Team Digitale Entwicklung. Im Interview erzählt Eric, wie die Daten aus unseren Fragebogen für tiefgründige Analysen verwendet werden und wie der entwickelte Korrelationsrechner dabei hilft.
Eric du entwickelst für SQQ neue Prototypen, was heisst das genau?
Das beinhaltet zwei Hauptaktivitäten: In einer ersten Phase müssen wir im Team ausarbeiten, welche Informationen wir unseren Kunden bereitstellen können und welche Informationen die Kunden überhaupt interessieren könnten. Sobald dies in einem ersten Entwurf definiert wird, beginne ich mit der Umsetzung auf technischer Ebene. Ich programmiere eine kleine Webapplikation und versuche die definierten Informationen dort zusammenzutragen und darzustellen.
Wie muss man sich die Arbeit an einem Prototypen vorstellen?
Die meisten Personen stellen sich das Programmieren wohl als ständiges Schreiben am PC vor. In der Realität verbringe ich aber viel Zeit mit der Strukturierung des Programmcodes. Es ist wichtig, dass ein Programm logisch aufgebaut ist und nicht Abhängigkeiten innerhalb dieser Logik entstehen. Sonst äussern sich diese Abhängigkeiten bei Veränderungen der Funktion.
Kannst du das an einem Beispiel erläutern?
Nehmen wir an, dass wir bis jetzt die Daten in einem Säulendiagramm darstellen. Neu sollen die Daten aber in einem Kuchendiagramm dargestellt werden. Bei der neuen Darstellung erkennen wir plötzlich, dass die Daten bei der Verarbeitung nicht mehr denselben Werten entsprechen wie zuvor. Damit ist klar, dass die Darstellung der Daten von der Auswertung abhängen. Dies wiederum ist ein schlechtes Zeichen für unser Programm. Lange Rede, kurzer Sinn: Ich verbringe auch viel Zeit mit der Planung der Entwicklung.
Momentan baust du an einem Korrelationsrechner, kannst du uns diese neue Funktion kurz vorstellen?
Verschiedene Fragen innerhalb eines Fragebogens werden von verschiedenen Teilnehmern sicherlich ähnlich beantwortet. Als Korrelation wird ein Wert bezeichnet, der darüber Auskunft gibt, wie ähnlich das Antwortverhalten von zwei Fragen ist. Man sieht also, welche Fragen ähnlich beantwortet werden.
„Mit dem Korrelationsrechner können Handlungsfelder erweitert werden.“
Eric Lagger, Data Scientist
Auf was können sich unsere Kunden freuen? Welche Mehrwerte wird die Korrelationsfunktion bieten?
Mit dem Korrelationsrechner können Handlungsfelder erweitert werden. Auch hierzu wiederum ein einfaches Beispiel: Ein Unternehmen möchte die allgemeine Mitarbeiterzufriedenheit verbessern. Dank dem Korrelationsrechner haben wir beispielsweise erkannt, dass die Zufriedenheit sehr stark mit der Führungskultur zusammenhängt. Damit können wir mögliche Handlungsfelder aufzeigen und nicht offensichtliche Zusammenhänge darstellen. Im vorderen Beispiel kann ein Unternehmen das Augenmerk vermehrt auf die Führungskultur legen. Das führt zu höherer Mitarbeiterzufriedenheit und gleichzeitig besserer Führungskultur.
Wie können diese neuen Erkenntnisse in einem Unternehmen eingesetzt werden?
Unternehmen, die unser Tool verwenden, erhalten eine auf Daten basierende Entscheidungsgrundlage. Mit den Resultaten können sie sich ständig verbessern und erhalten Anhaltspunkte für die Weiterentwicklung. Mit dem Korrelationsrechner kann die Zufriedenheit gesteigert werden.
Hast du Fragen?
Dann melde dich direkt bei unserem Data Scientist Eric Lagger.