Vor welchen Herausforderungen stehen Data Science im Jahr 2021?

Die Geschäftswelt ist in eine neue technologische Ära eingetreten, in der sie zunehmend nach Möglichkeiten sucht, ihre Datenbestände zu nutzen. Die Organisation, Verarbeitung und Wertsteigerung riesiger Datenmengen sind strategische Prioritäten, die vor allem von Talenten abhängen. Data Science , die von Chief Data Officers und Data Scientists geleitet werden, stehen im Mittelpunkt dieser Umwälzungen und müssen sich großen Herausforderungen stellen. Lassen Sie uns einen Blick auf einige dieser Herausforderungen werfen.

Daten sind das neue Gold des 21. Jahrhunderts. Jahrhunderts. Laut dem Digital Economy Compass 2019 von Statista hat sich das jährliche weltweite Datenvolumen zwischen 2010 und 2020 mehr als verzwanzigfacht. Im vergangenen Jahr wurden 50 Zettabytes an Daten erzeugt, und diese Zahl wächst exponentiell. Es wird erwartet, dass es bis 2035 2100 Zettabytes erreichen wird.

Unternehmen wollen keine Big Data mehr: Sie stellen ihre Organisation um, um rationale und ROI-basierte Daten zu nutzen.

Neben den technologischen Lösungen sind es die menschlichen Talente, die heute und morgen den Unterschied ausmachen. Die größte Herausforderung, vor der Unternehmen heute stehen, ist die Rekrutierung von Data Scientists. Im Jahr 2019 hat die bekannte Personalvermittlungsplattform Indeed bereits auf die Schwierigkeit hingewiesen, diese Positionen mit hohem Mehrwert zu besetzen. Die Position Data-Scientist rangierte 2019 auf Platz acht der meistgesuchten Profile auf der Plattform ... während sie 2018 noch nicht einmal erwähnt wurde. LinkedIn machte eine ähnliche Beobachtung, als es bekannt gab, dass die Position Data-Scientist im Jahr 2020 die zehntmeistgesuchte Stelle sein wird. Ein seltenes Profil in einer immer anspruchsvolleren Geschäftswelt ... und das zu Recht, denn ihre Aufgaben sind komplex.

Data-Scientist: Vielfältige Aufgaben, eine komplexe Rolle

Die Art der im Unternehmen verfügbaren Daten zu identifizieren, interne Datenquellen abzubilden, um sie zur Leistungsverbesserung zu nutzen, Algorithmen zu erstellen, Vorhersagemodelle zu entwickeln... Data Scientists und Data Science Teams haben eine Vielzahl von Aufgaben.

Es gibt viele technische Herausforderungen, aber Data Scientists haben auch andere damit verbundene Aufgaben, wie z. B. die Festlegung der besten Datenspeicherlösungen innerhalb der IT-Abteilung oder Investitionen in Forschung und Entwicklung im Zusammenhang mit der Verarbeitung großer Datenmengen.

Die Rolle des Data-Scientist ist in erster Linie die eines Datentechnikers. Da er aber im Zentrum der digitalen Transformation des Unternehmens steht, darf er sich nicht auf dieses technische und wissenschaftliche Know-how beschränken. Als echter Botschafter für Daten im Unternehmen muss er seine Arbeit als Bindeglied zwischen den verschiedenen Berufen sehen, als Konvergenzpunkt in Richtung operative Exzellenz.

Sowohl menschliche als auch technische Qualitäten

Datenwissenschaftler und data science sollten nicht nur als Wissenschaftler betrachtet werden. Ganz im Gegenteil, sie stehen ständig in Kontakt mit allen Berufsgruppen im Unternehmen.

Data science müssen ihr Datenwissen demonstrieren und weitergeben, manchmal mit Verständnis, oft aber auch mit Geduld, um das gesamte Unternehmen auf den Weg zu bringen, den Wert seiner Datenbestände ständig zu steigern.

Da jede Abteilung im Unternehmen ihre eigenen Daten für ihre eigenen Zwecke produziert, besteht die Hauptaufgabe des Data-Scientistdarin, die Daten mit den empirischen Verwendungen in Einklang zu bringen. Sobald die Daten durch die Hände der Data Science gegangen sind, verwandeln sie sich auf natürliche Weise in Geschäftseinblicke, Entwicklungsmöglichkeiten und Leistungsperspektiven in einer Weise, die jeder verstehen kann.

Zwischen Lust am Teilen und Pädagogik

Während Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen immer häufiger in Unternehmen eingesetzt werden, müssen Data Scientists auch regelmäßig zu Ausbildern werden. Ohne Führungskräfte in Unternehmen zu Experten für die Datenverbesserung zu machen, ist der Austausch von Wissen entscheidend.

 Data Science müssen die gesamte Organisation trainieren und für Best Practices im Bereich Daten sensibilisieren.

Und das aus gutem Grund: Um einen data driven Wandel einzuleiten, müssen alle Beteiligten des Unternehmens die Bedeutung des "Datendenkens" auf allen Ebenen des Unternehmens verstehen und messen, und nicht nur, wenn es um das Verständnis einer Migration geht. Sensibilität, menschliche Fähigkeiten, technisches Fachwissen: drei wesentliche Qualitäten, die der Data-Scientist einsetzen können muss, wenn er seinen Auftrag erfüllen will.

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