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Contribution Details

Type Master's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Exploring Important Factors of Crowdsourcing Data Science Projects
Organization Unit
Authors
  • Frida Juldaschewa
Supervisors
  • Michael Feldman
  • Abraham Bernstein
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date May 2016
Abstract Text To overcome the growing shortage of data scientists and to accommodate the simultaneously increasing demand for data analysis experts, various ways have to be explored to find people with the required skill sets. One such way is outsourcing data analysis tasks to freelancers available on online labor markets. The objective of this research is to gain an understanding of factors essential for this endeavor. Specifically, we intend 1) to learn the skills required from freelancers, 2) to collect information about the skills present on major freelance platforms, and 3) to recognize the main hurdles to freelance data analysis. This exploratory research study adopts a sequential mixed-method approach consisting of an interpretive case study, i.e. interviews with 20 data analysis experts, followed by a web survey with 80 respondents from various freelance platforms. Together, the qualitative and quantitative study results provide comprehensive information about the research goals: Not only commonly known skills like technical or mathematical capabilities were mentioned but interviewees emphasized various factors such as understanding the domain, having an eye for aesthetics when visualizing data, being able to communicate clearly, and having a natural understanding of the possibilities and limitations of data. These skills were found to be existent on various freelance platforms, which suggests that outsourcing data analysis projects, or parts of them, to online freelancers is indeed feasible. However, there are several hurdles, including e.g. communication issues, knowledge gaps, quality of work, and confidentiality of data, which may limit the possibilities and the willingness of outsourcing data analysis to freelancers. Nevertheless, these limitations can be overcome by taking certain precautions, which will be discussed in this thesis as well.
Zusammenfassung Um den zunehmenden Mangel an Data Scientists zu überwinden und die gleichzeitig steigende Nachfrage nach Experten für Datenanalyse auszugleichen, müssen verschiedene Möglichkeiten in Betracht gezogen werden, um Personen zu finden, die die erforderlichen Fahigkeiten besitzen. Ein möglicher Weg ist das Outsourcen von Datenanalyse-Aufgaben an Freelancer auf Online-Arbeitsmarkten. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, ein Verständnis der Faktoren zu gewinnen, die für dieses Unterfangen wesentlich sind. Insbesondere wollen wir 1) die Fahigkeiten erforschen, welche von Freelancern erforderlich sind, 2) Informationen über die Fahigkeiten sammeln, welche auf den grössten Freelancing Plattformen vorhanden sind, und 3) die primären Hürden beim Outsourcen von Datenanalyse identifizieren. Diese explorative Studie nutzt einen sequentiellen Mixed-Method Ansatz, der aus einer interpretativen Fallstudie (Interviews mit 20 Datenanalyse-Experten) besteht, gefolgt von einer Onlineumfrage mit 80 Befragten von verschiedenen Freelancing Plattformen. Gemeinsam bieten die qualitativen und quantitativen Ergebnisse der Studie umfassende Informationen über die Forschungsziele: Nicht nur allgemein bekannte Fähigkeiten wie technische oder mathematische Kenntnisse wurden erwähnt, sondern die Befragten betonten verschiedene Faktoren, wie z.B. dass man die Domäne verstehen muss, dass man ein Gefühl für Ästhetik hat, wenn man Daten visualisiert, dass man in der Lage ist, klar zu kommunizieren, und dass man ein natürliches Verstandnis für die Möglichkeiten und die Grenzen von Daten hat. Diese Fähigkeiten wurden auf diversen Freelancing Plattformen gefunden, was darauf schliessen lässt, dass das Outsourcen von Datenanalyse-Projekten, oder Teile davon, an Freelancer in der Tat möglich ist. Allerdings gibt es mehrere Hindernisse, z.B. Kommunikationsprobleme, Wissenslücken, die Qualitat der Arbeit und die Vertraulichkeit der Daten, die die Möglichkeiten und die Bereitschaft, Datenanalyse an Freelancer auszulagern, begrenzen. Diese Einschrankungen können jedoch überwunden werden, indem man bestimmte Vorsichtsmassnahmen berücksichtigt, welche ebenfalls in dieser Arbeit diskutiert werden.
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