Zuerst zu dir persönlich: Welche Hashtags beschreiben dich am besten?
#Lernende
#Ideengeberin
#Entwicklerin
Erzähl uns mehr über die Hashtags.
#Lernende
Ich glaube an lebenslanges Lernen. Ich bin neugierig und finde oft interessante Dinge zum Lernen: Geschichte, Kulturen, Fremdsprachen, Data Science und vieles mehr. Wenn ich mich mit verschiedenen Themen beschäftige, lerne ich auch viele interessante Menschen kennen. Sowohl das Lernen als auch der Austausch mit diesen Menschen haben meinen Horizont erweitert und mir sogar geholfen, einige Entscheidungen zu treffen, die mein Leben verändert haben.
#Ideengeberin
Ich liebe es, neue und revolutionäre Ideen zu entwickeln, die etablierte, aber überholte Vorstellungen in Frage stellen. Ich finde es befriedigend, neue Dinge oder Unternehmen auf den Weg zu bringen, indem ich innovative Ideen vorantreibe und positive Veränderungen bewirke. Ich glaube, dass sich die Welt ständig verändert und dass ich diese Veränderungen mitgestalten kann, wenn auch nur aus einer kleinen Perspektive.
#Entwicklerin
Es macht mir Spass, bei der Arbeit neue Dinge zu entwickeln, zum Beispiel neue Prozesse, Modelle oder Lösungen, die gute Ideen zum Leben erwecken und einen Mehrwert für das Arbeitsumfeld schaffen können. Eines der spannendsten Dinge ist es, an der Spitze des Wandels zu stehen und als Entwickler neue Dinge aufzubauen.
Nun zu deinem Job: Was machst du bei Swissgrid?
Ich arbeite als Fachspezialistin im Team für Ancillary Services & Analytics bei Swissgrid. Als Übertragungsnetzbetreiberin (ÜNB) in der Schweiz hat Swissgrid den gesetzlichen Auftrag, über marktbasierte Prozesse Systemdienstleistungen zu beschaffen, die für ein kontinuierliches Gleichgewicht zwischen Verbrauch und Erzeugung notwendig sind. Eine der Hauptaufgaben unseres Teams ist daher die Beschaffung von Systemdienstleistungen. Dazu gehören verschiedene operative Aufgaben wie die Koordination und Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern der Energiewirtschaft.
Ausserdem bin ich mit datentechnischen Aufgaben betraut. Genauer gesagt analysiere ich historische Daten und Zeitreihenprognosen. Im Team müssen wir zum Beispiel die Ergebnisse der Beschaffung von Versorgungsleistungen analysieren, den Strommarkt und das Verhalten der Marktteilnehmer verstehen, um mit diesen Datenanalysen und Prognosen die Entscheidungsfindung unseres Unternehmens zu unterstützen. Um diese Aufgaben zu erfüllen, identifizieren wir in der Regel zuerst die kritischen Fragen, sammeln und bereinigen dann die relevanten Daten und wählen schliesslich die Methoden aus (zum Beispiel Optimierungs- oder Prognosemethoden), um die vorverarbeiteten Daten zu analysieren. Schliesslich visualisieren wir die Ergebnisse, um sie den verschiedenen Interessengruppen zu kommunizieren und weitere Aktivitäten zu planen. In der Praxis ist Data Science häufig ein iterativer Prozess, bei dem sich einige oder alle dieser Schritte wiederholen.
Was hast du vorher gemacht und warum bist du zu Swissgrid gekommen?
Ich habe in verschiedenen Branchen und Ländern gearbeitet. Die meisten meiner Erfahrungen in Wissenschaft und Forschung habe ich im Energiesektor gesammelt. Ich habe mich zum Beispiel mit der Energie- und Klimapolitik in China und Südostasien beschäftigt, die globalen CO2-Emissionen eingeschätzt und vieles mehr. Der Hauptgrund für meinen Wechsel zu Swissgrid war, dass meine Leidenschaft und mein Fachwissen im Energiesektor und in der Datenwissenschaft gut zu Swissgrid passen.
Was ist das Aufregendste an deiner Arbeit?
Das Spannendste an meiner Arbeit ist die Entwicklung von innovativen, datenbasierten Lösungen für Swissgrid. Ich arbeite in der Energiebranche, die die nachhaltige Entwicklung unserer Gesellschaft vorantreiben will. Einerseits basiert die Energiewirtschaft seit mehr als einem Jahrhundert auf konventionellen Infrastrukturen und etablierten Prozessen. Andererseits hat sie eine Vielzahl innovativer disruptiver Technologien in den letzten Jahrzehnten geprägt und dramatisch verändert. Ich sehe im Energiesektor ein grosses Potenzial für viele moderne datenwissenschaftliche Konzepte und Methoden, die bessere Entscheidungen für die täglichen Betriebsprozesse liefern können. Ich beteilige mich an vielen interessanten Fragestellungen, die von verschiedenen Teams aufgeworfen werden, indem ich mit grossen Datenmengen arbeite und neue datenwissenschaftliche Lösungen erforsche. Es ist spannend, Teil dieser rasanten Entwicklung zu sein.
Welche Fähigkeiten brauchst du als Data Scientist für deine Arbeit?
Zunächst einmal sind Zeitreihendaten eine der häufigsten Datenarten im Energiesektor. Daher muss man wissen, wie man mit ihnen arbeitet, um verschiedene Analyse- und Prognoseaufgaben zu erfüllen. Zweitens sind visuelle Kommunikationsfähigkeiten sehr gefragt, die sich in gut gestalteten Visualisierungen äussern. Das Visualisieren ist nicht der Punkt, an dem die Datenanalyse endet, sondern der Punkt, an dem die Datenanalyse beginnt, im wirklichen Leben zu funktionieren. Exzellente visuelle Kommunikation kann nicht nur die Ergebnisse der Datenanalyse effizient darstellen und kommunizieren, sondern auch die Entscheidungsfindung beeinflussen. Drittens spielt Data Engineering eine grundlegende Rolle in unserer täglichen Arbeit mit Daten, da alle datenbezogenen Aufgaben auf gut konzipierten und implementierten Datenpipelines basieren. Aus diesem Grund wird die Nachfrage nach Data Engineers und Data Scientists mit fundierten Kenntnissen im Bereich Data Engineering immer grösser.
Siehst du dich eher als Techie oder Analyst, als kreatives Genie, als Management-Superheld oder als genialen Allrounder?
Es fällt mir schwer, mich auf eine Rolle festzulegen. Ich glaube, jeder hat mehrere Seiten an sich. Ich würde sagen, ich bin sowohl eine Technikerin als auch eine Analytikerin mit kreativen Ideen und datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, die lernt, Managementfähigkeiten einzusetzen, um verfügbare Ressourcen zu mobilisieren, Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Heutzutage erfordern viele Jobs verschiedene Rollen, damit eine Person die Aufgabe erfüllen kann; und nicht alle Probleme können mit einem einzigen Satz von Fähigkeiten gelöst werden. Ich finde es hilfreich, nicht von vornherein bestimmte Rollen für mich zu definieren, damit mich die Vorstellungen in meinem Kopf nicht unbewusst einschränken. Inzwischen denke ich ein wenig anders, wenn ich in einem Team arbeite. Da jede Teamarbeit eine Reihe spezifischer Fähigkeiten erfordert, neige ich dazu, meine Rolle in jeder Teamarbeit auf der Grundlage der Zustimmung aller Teammitglieder neu zu definieren und die Stärken jedes Teammitglieds zu vergleichen.
Was hat dich während deines Masterstudiums an der HSLU am meisten fasziniert?
Das ist eine lange Antwort, denn die zwei Jahre an der HSLU waren voller unvergesslicher Erinnerungen. Das wichtigste Ereignis war jedoch, dass ich in dieser Zeit Mutter geworden bin. Ich schätze mich glücklich, dass ich zu Hause, bei der Arbeit und im Masterstudium an der HSLU unterstützt wurde. Meine Tochter war auch unglaublich kooperativ und kam in den Semesterferien, so dass ich keine Kurse oder Prüfungen verpassen musste. Trotzdem war es eine extrem herausfordernde Erfahrung. Ich hätte mir nie vorstellen können, wie schwierig es ist, ein Neugeborenes und mich selbst zu versorgen, während ich studiere und arbeite. Ich hatte mit vielen körperlichen Einschränkungen und psychischem Druck zu kämpfen. Ich bin stolz darauf, dass ich mein Studium als beste Studentin abgeschlossen habe. Aber das ist natürlich nicht nur mein Verdienst. Ohne das Unterstützungssystem um mich herum hätte ich es nie geschafft.
Diese Erfahrung hat mir bewusst gemacht, wie schwierig (manchmal sogar unmöglich) es für Frauen, insbesondere für Mütter, ist, neben der Erziehung und der Erfüllung der ihnen von der Gesellschaft zugewiesenen Aufgaben auch noch ihre eigenen Ziele zu verfolgen. Oft haben wir ein System, in dem Männer und Frauen scheinbar gleichberechtigt sind. Es kann sich jedoch in vielen Fällen als ungerecht erweisen. Wenn beispielsweise die Teilnahme an Kursen vor Ort für alle verpflichtend ist, hat ein Vater mit einem Neugeborenen bessere Chancen, persönlich an den Kursen teilzunehmen, als eine Mutter mit einem Neugeborenen, da es für letztere unbequemer ist, zu reisen. Um mehr Studentinnen zu ermutigen und zu unterstützen, ihr Studium abzuschliessen, wäre es hilfreich und sehr zu begrüssen, wenn der Masterstudiengang oder sogar die Hochschule mehr auf die tatsächlichen Bedürfnisse eingehen würde. Zum Beispiel mehr Flexibilität im Einzelfall (statt einer Pauschalregelung für alle) und mehr infrastrukturelle Unterstützung vor Ort, wie beispielsweise Stillräume.
Was sind derzeit die grössten Herausforderungen bei deiner Arbeit?
Zunächst einmal ist die Arbeit mit realen, lebensnahen Daten immer eine Herausforderung und zeitaufwändig. Es gibt nur sehr wenige «Shortcuts» und man lernt am besten, indem man etwas tut. Was dabei helfen könnte, wäre, für sich selbst einen effektiven Lernprozess für die Arbeit mit realen Daten zu schaffen, der auf eigenen Erfahrungen basiert, und Schritt für Schritt Best Practices zu entwickeln. Zweitens ist es für junge Data Scientists besonders wichtig, den Mut zu haben, Fragen zu stellen und die wertvollsten Antworten zu nutzen. Von Kollegen zu lernen, die mehr Erfahrung haben oder in der Lage sind, die kritischen Punkte zu erkennen, ist eine der effektivsten Methoden, um zu wachsen.
Drittens ist es immer eine Herausforderung, mit verschiedenen Interessengruppen zusammenzuarbeiten und sich untereinander abzustimmen, um die Projektziele zu erreichen. Daher sind effektive Kommunikationsfähigkeiten für Data Scientists unerlässlich, um reale Geschäftsprobleme zu verstehen, teamübergreifende Lösungen zu finden, Ergebnisse zu kommunizieren und Ideen zum Leben zu erwecken.
Welchen Rat würdest du jemandem geben, der den gleichen Beruf anstrebt?
Man muss sich die Hände schmutzig machen. Das bedeutet: an realen Projekten mitarbeiten, zu GitHub-Repositories beitragen oder an Kagal-Wettbewerben teilnehmen. All dies kann ein solider und effizienter Ansatz sein, um die eigenen Data-Science-Fähigkeiten zu vertiefen. Man sollte auch versuchen, ein Projekt zu finden, das einen interessiert. Wenn es keines gibt, sollte man nicht zögern, selbst eines zu starten. Irgendwann wird man überrascht sein, wohin einen die Ideen führen können. Vielleicht ist der beste Weg, mit Daten zu arbeiten, einfach Spass daran zu haben und sich persönlich dafür zu begeistern.
Und nun zum Schluss: Welche neuen Hashtags strebst du 2023 an?
#open – ich versuche, mich nicht von Vorurteilen einschränken zu lassen und meinen Geist und mein Herz für neue Möglichkeiten zu öffnen.
Wir danken Xiying Liu für ihr Engagement und die Zeit, die sie sich genommen hat, um diese wertvollen Einblicke mit uns zu teilen.
