Zugangshindernisse und digitale Herausforderungen

Um in der digitalen Wirtschaft zu konkurrieren, müssen Organisationen eine Reihe von Herausforderungen bewältigen

• Das Bewusstsein und eine kulturelle Denkweise, die die Nutzung von Daten fördert
• Eine Bereitschaft, in Ressourcen und die Einführung durch die Belegschaft zu investieren
• Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Zugang zu Daten, deren Qualität, Aktivierung und Anwendung von Analysen
• Die Auswirkungen wachsender Vorschriften
• Die Verfügbarkeit von Frontend- und Backend-Ressourcen

Weitere Trends in Data Science und KI

Wie können Unternehmen ihre Entscheidungsprozesse effektiver an Daten ausrichten? Welche spezifischen Verpflichtungen gehen erfolgreiche Unternehmen ein, um in die notwendigen Ressourcen zu investieren, die zur Erreichung ihrer Ziele erforderlich sind? Diese Verpflichtungen beinhalten Investitionen in Talente, Prozesse und eine breite Palette von Technologien, die die weit verbreitete Implementierung und Nutzung von Daten und Analysen ermöglichen.

Laut einer von IDC durchgeführten Studie möchten 83% der CEOs ihre Unternehmen stärker datengetrieben gestalten, und datengetriebene Unternehmen mit einer ausgereiften Datenkultur erzielen bessere Ergebnisse, indem sie ihre Geschäftskennzahlen verbessern und bessere Ergebnisse erzielen.

Die Vorteile der Ausrichtung von Entscheidungsprozessen an Daten umfassen:

• Stärkere Differenzierung von Wettbewerbern
• Schnellere Markteinführung
• Höhere Gewinne
• Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit

Nutzen Sie die Kraft der Daten: Steigern Sie den Unternehmenswert durch eine datengetriebene Kultur

In der digitalen Wirtschaft von heute ist es für Führungskräfte unerlässlich, ihr Unternehmen zu transformieren und dabei den Fokus auf die Entwicklung von Agilität und Widerstandsfähigkeit zu legen.

Die erfolgreichsten Unternehmen von heute setzen auf eine datengetriebene Kultur. Sie streben danach, den maximalen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen und fördern eine Kultur der Datenforschung und Neugier. Sie erkennen den Wert von Daten und ermöglichen es ihren Mitarbeitern auf allen Ebenen, bessere datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Sie machen Datenkompetenz zu einer Priorität und arbeiten daran, organisatorische Silos zu durchbrechen, um die Zusammenarbeit zu fördern und unternehmensweite Systeme für Erkenntnisse zu entwickeln.

Unternehmen, die eine datengetriebene Kultur hoch schätzen, befähigen datenkompetente Talente, Data Science zu nutzen, um Chancen zu ergreifen, Wachstum und Innovation voranzutreiben und sich von der Konkurrenz abzuheben.

Unternehmen stehen vor der wachsenden Komplexität von Systemen

Viele Unternehmen verfügen über spezifische Software für jede Funktion – von Gehaltsabrechnung, Buchhaltung, Personalwesen, ERP, Abrechnung, CRM, Analytik bis hin zu branchenspezifischen Systemen. Daten- und Technologiestapel beherbergen wachsende Mengen an schnell wechselnden Daten, die über das gesamte Unternehmen verstreut sind, oft ohne standardisierte Struktur und externe Quellen von großem Wert, die überhaupt nicht berücksichtigt oder erfasst werden.

Bis zu 95% aller Daten sind unstrukturiert – Inhalte aus sozialen Medien, Anrufprotokolle, Videos, Audiodateien und vieles mehr.

Unstrukturierte Daten sind oft der Bereich, aus dem die meisten Erkenntnisse gewonnen werden, aber sie werden auch weitgehend nicht genutzt. Daher nutzen die meisten Organisationen nur 1% der verfügbaren Daten, um Entscheidungen zu verbessern. Quelle: Hopkins et al. Forrester.

Auswirkungen

• Umständlicher Zugang verbraucht viel Zeit.
• Bis zu 30% eines Arbeitstages eines Mitarbeiters können für die Suche und Sammlung von Daten aufgewendet werden – 2 ½ Stunden pro Tag
• Fehlende Informationen behindern die Geschäftsanwendung
• Verlust von Chancen aufgrund der Unfähigkeit, relevante Daten zu finden
• Produktivitätsverlust
  • fehleranfällig
  • Datenverdopplung
  • Verschiebung der Sorge von fehlenden Daten zu schlechten Daten.

Unternehmen versuchen, ihre Belegschaft zu befähigen, sie zu Bürgerdatenwissenschaftlern zu machen, scheitern jedoch teilweise, weil der Ansatz technologieorientiert war und die notwendigen Fähigkeiten zur Verwaltung eines Datenproduktlebenszyklus breit und ungewöhnlich sind.

Datenwissenschaft und der Einsatz von KI bringen unbegrenztes Potenzial, aber mit großem Potenzial kommen auch erhebliche Risiken.

Der Einsatz von Datenwissenschaft und KI zur Unterstützung von geschäftskritischen Entscheidungen macht es unerlässlich zu verstehen, was KI tut und warum. Liefert sie wertvolle kontextbezogene Erkenntnisse oder trifft sie genaue, vorurteilsbewusste Entscheidungen? Verstößt sie gegen Datenschutzbestimmungen? Können Sie die Modelle überwachen und steuern, um die Einhaltung fortschrittlicher Vorschriften zu gewährleisten?

Die Entwicklung von KI durch jemanden ohne die notwendige Expertise und angemessene Ausbildung oder ohne angemessene Kontrollen kann etwas Gefährliches schaffen; wenn die Ergebnisse des Modells nicht erklärt werden können, können Probleme nach der Implementierung des Systems offensichtlich werden und Unternehmen mit schwerer Haftung belasten. Selbst die ausgefeiltesten KI-Systeme hochqualifizierter Ingenieure können Risiken bei der Erklärbarkeit und ungewollte Konsequenzen verursachen.

KI sollte von Personen mit relevanter Expertise entworfen, getestet und gewartet werden.

Wenn Organisationen darüber nachdenken, wie sie den Einsatz von Datenwissenschaft und KI implementieren und maximieren können, müssen sie sich der Nachfrage und der Schwierigkeit bewusst sein, Datenwissenschaftler zu gewinnen und zu halten. Dies wirkt sich nicht nur auf die gezielte Art und Qualität der Ergebnisse aus, sondern auch auf die Fähigkeit, wachsende Risiken zu managen und zu mildern.

Die Plattform ‚Data-Science as a Service‘ ermöglicht es allen Unternehmen auf elegante Weise, diese wachsenden, kritischen Schmerzpunkte zu lösen und eine Rendite auf Daten zu erzielen.

Datenwissenschaft und der Einsatz von KI sind keine Option mehr, sie sind für den langfristigen Erfolg notwendig. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen Technologie, Wissen, Rechenleistung, Zugang zu Daten und die Expertise zur Umsetzung nutzen.

KI benötigt Daten, und Daten ohne Kontext sind eigentlich nur Lärm. Trotz vieler Fortschritte ist es immer noch schwierig, Daten und Analysen zu nutzen, um viele der wichtigen Phänomene in Organisationen zu verstehen und vorherzusagen. Vorhersagemodelle erfordern eine erhebliche Menge an vergangenen Daten und Wissen, um erstellt und genutzt zu werden, so dass ohne die notwendigen Ressourcen begrenzt ist, wie, wann oder ob sie eingesetzt werden können.

Es gibt viele Backend-Tools und -Lösungen, die darauf ausgelegt sind, Wert aus Daten zu extrahieren. Das Backend ist der Teil, der sich mit Hardware, effizienter Rechenleistung und Dateninfrastruktur befasst, oder was oft als Datenengineering bezeichnet wird.

Die Landschaft der Frontend-Datenwissenschaftler ist herausfordernder.

Die Landschaft der Datenwissenschaft & KI – Tech & Data Scientist Spectrum bietet einen tieferen Einblick in die sich entwickelnde Landschaft und den Kampf um Ressourcen.

Lösung

Data Studio as a Service bietet den Rahmen und die Roadmap für Unternehmen, um die Einführung und den Nutzen von Data Science zu beschleunigen.

Der Service umfasst drei modulare Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind und in jedem Teil einen progressiven Wert und Nutzen bieten.

Sie sind Teil des breiteren DSaaS-Ökosystems, das allen Unternehmen den Zugang zu bedarfs- und abonnementbasierten Data-Science-Front- und Backend-Ressourcen ermöglicht und damit gleiche Wettbewerbsbedingungen schafft.