Data Science & KI-Landschaft
Alephnets Data Science-as-a-Service-Ökosystem befähigt alle Unternehmen, Daten mit angestrebten Ergebnissen zu verbinden.
Technologie- und Datenwissenschaftler – Spektrum
Es gibt viele Backend-Tools und -Lösungen, die darauf ausgelegt sind, einen Mehrwert aus Daten zu ziehen. Das Backend ist der Teil, der sich mit der Hardware, der effizienten Datenverarbeitungund der Datenspeicherinfrastruktur befasst. Oft wird dieses als Data Engineering bezeichnet wird.
Die Landschaft der Frontend-Data Scientist(s) ist eine größere Herausforderung. Wir definieren das Frontend als einen Teil, der mehr auf die Datenanalyse ausgerichtet ist und weiter unterteilt werden kann in Aufgaben, die von Datenanalysten, Ingenieuren für maschinelles Lernen, Statistikern, Spezialisten für die Verarbeitung natürlicher Sprache, neuronale Netze, Datenvisualisierung und verschiedenen Rollen wie Data-Science-Softwareentwicklern ausgeführt werden.
Der Lebenszyklus eines Datenprodukts erfordert ein Team von Datenwissenschaftlern mit sich nicht überschneidenden komplementären Fähigkeiten
Datenwissenschaftler nutzen verschiedene Formen der KI, um aus historischen und aktuellen Daten Prognosen für zukünftige Daten zu erstellen.
Datenanalysten befassen sich mit Daten, untersuchen sie, bewerten ihre Qualität, passen Modelle an Daten an, führen statistische Schlussfolgerungen durch und entwickeln Prototypen.
Ingenieure für maschinelles Lernen entwickeln und bewerten Vorhersagealgorithmen und machen Lösungen skalierbar und robust. Um ein Projekt abzuschließen, integrieren Backend-Ingenieure oft eine endgültige Lösung in eine zuverlässige, automatisierte Pipeline.
Geschultes Fachwissen in Data Science und KI
Der Einsatz von Data Science und KI zur Unterstützung geschäftskritischer Entscheidungen macht es unerlässlich, zu verstehen, was KI tut und warum. KI-geschultes Fachwissen ist erforderlich, um einzigartige Lösungen zu entwickeln, aber auch, um eine Vielzahl von Herausforderungen und zunehmende Vorschriften zu bewältigen.
Der Wert der Datenwerkzeuge hängt von den Händen ab, die sie bedienen. Wurden sie angemessen geschult – nicht nur im Hinblick auf das Instrument, sondern auch auf die zugrunde liegenden Konzepte?
Anbieter machen oft pauschale Aussagen und behaupten, dass sie die Datenaufnahme, die Datenbereinigung, das Mining und das maschinelle Lernen durch die Entwicklung von Drag-and-Drop-Tools demokratisiert haben. Oder dass sie die Entwicklung komplexer statistischer und computergestützter Modelle demokratisiert haben, indem sie den gesamten Prozess des maschinellen Lernens oder der Data Science automatisiert haben.
Die wichtigsten aktuellen Herausforderungen in der Data Science- und KI-Landschaft
Die zwei Rennen der KI
Gegenwärtig finden in der KI zwei Rennen statt.
Das erste besteht darin, das Fachwissen der Datenwissenschaftler an der Front zu gewinnen. Das andere darin, die Endnutzer, die Kunden, für sich zu gewinnen.
Ein Teil des Rennens hängt mit dem automatisierten maschinellen Lernen (AutoML) zusammen. AutoML ist der Prozess der Automatisierung der Anwendung des maschinellen Lernens hin zu realen Problemen. AutoML deckt die gesamte Pipeline vom Rohdatensatz bis zum einsatzfähigen maschinellen Lernmodell ab.
Die teilnehmenden Unternehmen versuchen, langfristige Geschäftsbeziehungen zu weniger gut ausgestatteten Unternehmen aufzubauen. Eine zentrale Frage lautet: „Wie viele Endnutzer werden tatsächlich ihre eigenen Modelle erstellen, unabhängig davon, ob es so einfach ist wie die Verwendung von Drag-and-Drop-Mechanismen?“ Der Einsatz von Data Science und KI zur Unterstützung geschäftskritischer Entscheidungen macht es unerlässlich zu verstehen, was KI tut und warum. KI-geschultes Fachwissen ist erforderlich, um einzigartige Lösungen zu entwickeln, aber auch, um eine Vielzahl von Herausforderungen und zunehmende Vorschriften zu bewältigen.
AutoML-Geschäftsmodelle könnten auf der Schaffung einer – per Definition – relativ einfach zu nutzenden Plattform beruhen und ein Premium-Abonnement für bessere KI-bezogene Dienste (Schulung, Unterstützung usw.) vorschlagen.
Große Technologieunternehmen entwickeln Open-Source- oder No-Code-Anwendungen, weil sie die Grundlage für Innovationen anderer bilden wollen. Auf diese Weise werden sie in der Lage sein, die wichtigsten strategischen Daten vieler mittelständischer Unternehmen und KMU zu erfassen.
Backend Data Science Herausforderungen
Die meisten der heutigen KI-Lösungen werden hauptsächlich von Datenanalysten, IT-Experten und Datenwissenschaftlern verwendet.
Data Warehouses und CRMs sind Beispiele für häufige Herausforderungen bei der Datenaktivierung, mit denen die meisten Unternehmen konfrontiert sind.
Data Warehousing.
Ausschließlich interne und strukturierte Daten bieten keinen greifbaren Nutzen für den Geschäftsanwender. Aufbau, Verwaltung und Qualitätskontrolle sind Beispiele für wichtige betriebliche Probleme, die beim Data Warehousing auftreten können. Aus diesem Grund bleiben viele Data Warehouses ungenutzt und sind nicht immer nutzbar.
CRMs
Systeme zur Erfassung und Nutzung. CRMs haben nur eine begrenzte Funktionalität und stellen eher ein Aufzeichnungssystem als ein Handlungssystem dar. Wertvolle Kundendaten werden nicht aus Kundeninteraktionen gesammelt – MMS/SMS, Videoanrufe, Mobiltelefonanrufe, E-Mails geben ein unvollständiges Bild ab.
Die Komplexität der Datensysteme nimmt täglich zu, was zu immer größeren Herausforderungen bei der Datenqualität und -aktivierung führt.
Rekrutierung von Data Scientists - Landschaft
Datenwissenschaftler sind eine relativ neue Art von analytischen Datenexperten, die über die technischen Fähigkeiten verfügen, komplexe Probleme zu lösen und die Neugier haben, zu erforschen, welche Probleme gelöst werden müssen.
Viele Datenwissenschaftler begannen ihre Laufbahn als Statistiker, Informatiker oder Datenanalysten. Doch mit dem Wachstum und der Weiterentwicklung von Big Data (und der Technologien zur Speicherung und Verarbeitung von Big Data) haben sich auch die Rollen verändert.
Da Unternehmen in großem Umfang in die digitale Transformation investieren und digitale Technologien in alle Geschäftsbereiche integrieren, sind umfangreiche Data-Science-Rollen entstanden. Vom Datenarchitekten über den Business-Intelligence-Ingenieur, den Dateningenieur, den Datenbankadministrator bis hin zu Nischenspezialisierungen im Bereich des maschinellen Lernens wie dem NLP-Ingenieur oder dem Computer-Vision-Spezialisten.
Data Scientist-Angebote sind gering
Der Bereich der Datenwissenschaft ist auch im Jahr 2022 noch relativ neu. Vor zwanzig Jahren war es aufgrund der langsamen Internetverbindung und der wenig rechenintensiven primitiven Programmiersprachen unmöglich, Data Science zu erlernen.
Das traditionelle Bildungswesen war nicht in der Lage, den Bedürfnissen der Lernwilligen gerecht zu werden.
Die Nachfrage nach Data Scientists ist hoch
Die Nachfrage ist unglaublich hoch und eine Abschwächung ist nicht in Sicht, da immer mehr Unternehmen die Notwendigkeit der Einführung von Data Science und der Nutzung von KI erkennen.
Laut LinkedIn ist die Zahl der Stellen im Bereich Data Science seit 2012 um 650 % gestiegen. Es wird erwartet, dass die Nachfrage anhält. Das U.S. Bureau of Labor Statistics sieht ein starkes Wachstum in der Datenwissenschaft und sagt voraus, dass die Zahl der Arbeitsplätze bis 2026 um etwa 28 % steigen wird. Das sind etwa 11,5 Millionen neue Arbeitsplätze in diesem Bereich.
Herausforderungen bei der Rekrutierung von Data Scientists
Standort
Data Scientists bevorzugen eine lebendige urbane Kultur und ein herausforderndes, intellektuelles Umfeld. Viele Unternehmen agieren jedoch nicht in einem solchen Umfeld und haben daher Schwierigkeiten, Data Scientists zu rekrutieren oder können nur mittelmäßige Talente anziehen.
Kosten
Gute Data Scientists sind rar und daher sehr teuer. Für ein funktionierendes Data-Science-Team benötigt ein Unternehmen in der Regel etwa fünf Data Scientists, um ein breites Fachgebiet abzudecken und brauchbare Ergebnisse zu erzielen.
Projekte
Die meisten Unternehmen haben nicht genügend interessante Projekte, was zu einer Unterauslastung der Arbeitskräfte und zu Problemen bei der Mitarbeiterbindung, einer hohen Fluktuation und einem kostspieligen Wissensverlust führen kann.
Alephnet-Vorteile
Alephnet´s fortschrittliche Kultur, die vielfältigen Projektmöglichkeiten in verschiedenen Branchen sowie Geschäftsaktivitäten sind von grundlegender Bedeutung für die Gewinnung und Bindung von Frontend-Data Scientists und deren Erfahrung, die für die Bereitstellung wirkungsvoller End-to-End-Data-Science-Services und -Lösungen unerlässlich sind.
Alephnet´s akademische Verbindungen sichern den Zugang sowohl zu akademischem als auch zu erfahrenem Fachwissen. Flexible Arbeitsregelungen, hervorragende Sozialleistungen, Weiterbildungsmöglichkeiten und Karrieremöglichkeiten bis hin zur Partnerschaft machen Alephnet zu einem attraktiven, überzeugenden Unternehmen für Data Scientists, die ehrgeizige Ziele verfolgen.
Die wichtigsten aktuellen Fragen zur KI & Data Science & Landschaft
'Von der Stange' KI?
Warum sollten wir uns nicht einfach für die Implementierung von Software für Unternehmenslösungen entscheiden?
Die Option, Standardtechnologien von KI-Anbietern zu kaufen, kann für kleinere Unternehmen oder für Anwendungen, die nur geringfügig angepasst werden müssen, sinnvoll sein. Doch mit zunehmender Komplexität der Unternehmen wird der Einsatz von KI immer gezielter und strategischer. Unternehmen, die ausschließlich auf Plug-and-Play-KI-Lösungen setzen, gefährden die langfristige Wertschöpfung.
Unternehmen profitieren enorm von der Möglichkeit, Datenmodelle von Grund auf zu entwickeln und so ihr eigenes geistiges Eigentum an KI zu schaffen sowie von den Vorteilen einer unabhängigen Skalierung von Volumen und Qualität.
Open Source versus proprietäre Software
Die Fallstricke proprietärer Software gegenüber Open Source können gravierend sein. Proprietäre Software kann nicht an die Bedürfnisse des Nutzers angepasst werden, da nur eine Codeversion der Software verteilt wird, die nicht bearbeitet werden kann. Damit sind den Entwicklern die Hände gebunden, die Verbesserungen hinzufügen und den Code an die sich entwickelnden Bedürfnisse des Unternehmens anpassen hätten können. Bei proprietärer Software gilt grundsätzlich der „Ist-Zustand“.
Der proprietäre Code ist nicht nur unnachgiebig und unveränderlich, sondern wird mit jeder neuen Version immer starrer. So ist es zum Beispiel nicht ungewöhnlich, dass große Unternehmen verschiedene Versionen desselben Produkts in unterschiedlichen Geschäftsbereichen einsetzen. Dies gilt in noch stärkerem Maße, wenn es um Fusionen und Übernahmen geht. Diese Situation ist zwar im Allgemeinen unhaltbar, wird aber aufgrund der Schwierigkeiten, verschiedene Versionen zu integrieren oder ältere Versionen zu aktualisieren, ohne dass dabei Daten verloren gehen, tendenziell fortgesetzt. Probleme lassen sich bei Open-Source-Software in der Regel leichter lösen als bei proprietärer Software, da die Programmiersprachen weit verbreitet und der Code allgemein zugänglich ist.
Aus verschiedenen Gründen wurde deutlich, dass proprietärer Code sowohl für die Anbieter als auch für die Kunden ein Hindernis darstellt. Die Umstellung auf Open Source hat rasch an Dynamik gewonnen. Entwickler und Branchenmedien wie TechCrunch erklärten vor einigen Jahren, „wie und warum Open-Source-Software die Welt erobert hat“.
Data Science ohne Code oder Code First-Ansatz?
Es gibt verschiedene No-/Low-Code-Tools, die vorgefertigte Algorithmen und einfache Arbeitsabläufe mit Funktionen wie Drag-and-Drop-Modellierung und visuelle Schnittstellen bieten, die eine einfache Verbindung mit Daten ermöglichen und die Markteinführung von Diensten/Anwendungen beschleunigen.
Drag-and-Drop-Tools sehen zwar toll aus, wenn man nur ein paar Dinge ziehen und ablegen muss, aber die Realität ist nicht so einfach. Um skalierbar zu sein und die Produktion zu erreichen, umfassen KI-Projekte in der Regel Tausende von Aufgaben, so dass Front-End-Fachwissen erforderlich ist.
Die Ansätze „No Code“, „Low Code“ und „Code“ haben kurz-, mittel- und langfristige taktische und strategische Auswirkungen und sollten sorgfältig erwogen und bewusst durchgeführt werden.
Die Vorteile eines Code-first-Ansatzes?
- Flexibel: Keine Blackbox-Zwänge. Greifen Sie auf alle Ihre Daten zu, kombinieren, analysieren und präsentieren Sie sie genau so, wie Sie es brauchen.
- Iterativ: Nehmen Sie als Reaktion auf das Feedback schnell Änderungen und Aktualisierungen vor und teilen Sie diese dann mit Ihren Interessengruppen.
Wiederverwendbar und erweiterbar: Bewältigung ähnlicher Probleme in der Zukunft und Erweiterung auf neue Probleme, wenn sich die Umstände ändern. - IP-Rechte: Eine wachsende und wertvolle Quelle für IP
- Überprüfbar: Kombiniert mit Versionskontrolle – Verfolgen Sie Änderungen im Laufe der Zeit, entdecken Sie Fehler und überprüfen Sie den Ansatz.
- Reproduzierbar: Kombinieren Sie mit der Umgebung und dem Paket-Management, um sicherzustellen, dass Sie die Analysen erneut ausführen und überprüfen können.
No-Code oder Low-Code maschinelles Lernen?
Der Bedarf an Data Scientists ist in mittelständischen Unternehmen naturgemäß hoch, da diese nicht über die nötige Bandbreite an Talenten verfügen, um skalierbare KI-Lösungen zu entwickeln.
Infolgedessen entwickeln Softwareunternehmen Backend- und Low-Code-Plattformen für maschinelles Lernen. Der Zweck von No-Code/Low-Code-Plattformen besteht darin, Geschäftsfachleuten mit minimaler oder gar keiner Programmiererfahrung die Möglichkeit zu geben, Datenprodukte mit maschinellem Lernen und anschließende Anwendungen zu erstellen, um die Talentlücken in ihrem Unternehmen zu schließen.
AutoML – Automtisiertes maschinelles Lernen
AutoML ist der Prozess der Automatisierung der Anwendung des maschinellen Lernens hin zu realen Problemen. AutoML deckt die gesamte Pipeline vom Rohdatensatz bis zum einsatzfähigen maschinellen Lernmodell ab.
Das zugrunde liegende Ziel der AutoML-Geschäftsmodelle besteht darin, die Größe und vielleicht auch die internationale Reichweite eines weitgehend unerschlossenen Marktes zu nutzen – KMU und mittelständische Unternehmen ohne oder mit nur wenigen Data-Science-Teams.
