Zugangshindernisse und digitale Herausforderungen

Um in der digitalen Wirtschaft wettbewerbsfähig zu sein, müssen Unternehmen eine Reihe von Herausforderungen bewältigen:

• Bewusstsein und kulturelle Bereitschaft zur Nutzung von Daten
• Bereitschaft zu Engagement und Investitionen, einschließlich der Einführung von Arbeitskräften
• Datenzugang, Qualität, Aktivierung, Analyseanwendung
• Zunehmende Regulatorik
• Zugang zu Frontend- und Backend-Ressourcen

Weitere Trends in Data Science und KI

Die meisten Unternehmen möchten ihre Entscheidungsfindung stärker an Daten ausrichten. Erfolgreich sind jedoch die Unternehmen, in denen sich die Führungskräfte dazu verpflichten, die zur Verwirklichung ihrer Ziele erforderlichen Investitionen zu tätigen. Diese Verpflichtungen erstrecken sich auf Talente, Prozesse und die breite Palette an Technologien, die für die Einführung und den Einsatz von Daten und Analysen in großem Umfang zur Verfügung stehen.

Untersuchungen vonIDC zeigen, dass 83 % der CEOs ihr Unternehmen datengesteuerter machen wollen und dass datenorientierte Unternehmen mit einer ausgereiften Datenkultur bessere Ergebnisse erzielen, indem sie ihre Geschäftskennzahlen anheben und so bessere Ergebnisse erzielen.

Zu den Vorteilen gehören:

• Stärkere Differenzierung vom Wettbewerb
• Schnellere Markteinführung
• Höhere Gewinne
• Höhere Mitarbeiterzufriedenheit

Eine Datenkultur fördert die Wertschöpfung in datengesteuerten Unternehmen

In einer digitalen Wirtschaft müssen Führungskräfte ihr Unternehmen umgestalten und dabei den Schwerpunkt auf die Entwicklung von Agilität und Widerstandsfähigkeit legen.

Die erfolgreichsten Unternehmen setzen auf eine datengesteuerte Kultur. Sie sind bestrebt, aus Daten einen Nutzen zu ziehen, und fördern die Erforschung von Daten und die Neugierde. Sie erkennen den Wert von Daten, indem sie die gesamte Belegschaft auf allen Ebenen in die Lage versetzen, bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie machen Datenkompetenz zu einer Priorität und versuchen, organisatorische Silos aufzubrechen, um die Zusammenarbeit zu fördern und unternehmensweite Systeme für Erkenntnisse zu entwickeln.

Unternehmen, die der Datenkultur einen hohen Stellenwert einräumen, befähigen datenkompetente Talente, die Data Science einsetzen, um Chancen zu nutzen, Wachstum und Innovation voranzutreiben und das Unternehmen von der Konkurrenz abzuheben.

Unternehmen haben immer komplexere Systeme.

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

Bis zu 95 % aller Daten sind unstrukturiert – Inhalte sozialer Medien, Gesprächsprotokolle, Video, Audio und vieles mehr.

Aus unstrukturierten Daten lassen sich oft die meisten Erkenntnisse gewinnen, aber sie werden auch weitgehend nicht genutzt. Infolgedessen nutzen die meisten Unternehmen nur 1 % der verfügbaren Daten, um ihre Entscheidungen zu verbessern. Quelle: Hopkins et al. Forrester.

Auswirkungen

• Der umständliche Zugang kostet viel Zeit.
• Bis zu 30 % des Arbeitstages eines Mitarbeiters kann mit dem Suchen und Sammeln von Daten verbracht werden – 2 ½ Stunden pro Tag
• Fehlende Informationen erschweren die Bewerbung von Unternehmen
• Opportunitätsverlust aufgrund der Unfähigkeit, relevante Daten zu finden
• Produktivitätsverlust
  • fehleranfällig
  • Bei der Datenduplizierung
  • verlagert sich das Problem von fehlenden Daten auf schlechte Daten.

Unternehmen versuchen, ihre Mitarbeiter zu befähigen, sie zu „Citizen Data Scientists“ zu machen, und scheitern zum Teil daran, dass der Ansatz technologieorientiert ist und die für die Verwaltung des Lebenszyklus eines Datenprodukts erforderlichen Fähigkeiten breit gefächert und unüblich sind.

Data Science und der Einsatz von KI bieten ein unbegrenztes Potenzial, aber mit dem großen Potenzial sind auch erhebliche Risiken verbunden.

Der Einsatz von Data Science und KI zur Unterstützung geschäftskritischer Entscheidungen macht es unerlässlich zu verstehen, was KI tut und warum. Liefert sie wertvolle kontextbezogene Einblicke oder trifft sie genaue, auf Vorurteile bedachte Entscheidungen? Verstößt es gegen Datenschutzbestimmungen? Können Sie die Modelle steuern und überwachen, um die Einhaltung der fortschreitenden Vorschriften zu gewährleisten?

Die Entwicklung von KI durch jemanden, der nicht über das nötige Fachwissen und die richtige Ausbildung verfügt, oder der ohne angemessene Kontrollen arbeitet, kann zu einer gefährlichen Situation führen: Da die Ergebnisse des Modells nicht erklärt werden können, werden Probleme möglicherweise erst nach der Implementierung des Systems deutlich, so dass die Unternehmen schwer haftbar gemacht werden können. Selbst die ausgefeiltesten KI-Systeme hochqualifizierter Ingenieure können das Risiko der Erklärbarkeit verstärken und unbeabsichtigte Folgen haben.

KI sollte von Personen mit einschlägigem Fachwissen entwickelt, getestet und gewartet werden.

Wenn Unternehmen darüber nachdenken, wie sie Data Science und KI implementieren und maximieren können, müssen sie sich der Nachfrage und der Schwierigkeit bewusst sein, Data Scientists zu gewinnen und zu halten, was sich nicht nur auf die Zielsetzung und die Qualität der Ergebnisse auswirkt, sondern auch auf die Fähigkeit, wachsende Risiken zu managen und abzumildern.

Die Data Science as a Service-Plattform versetzt alle Unternehmen auf elegante Weise in die Lage, diese wachsenden, kritischen Probleme zu lösen und die Datenrendite zu steigern.

Data Science und der Einsatz von KI sind keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für langfristigen Erfolg. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen Technologie, Wissen, Rechenleistung, Zugang zu Daten und das nötige Fachwissen für die Umsetzung nutzen.

KI erfordert Daten, und Daten ohne Kontext sind eigentlich nur Rauschen. Trotz vieler Fortschritte ist es immer noch schwierig, Daten und Analysen zu nutzen, um viele wichtige Phänomene in Unternehmen zu verstehen und vorherzusagen. Für die Erstellung und Nutzung von Prognosemodellen ist eine beträchtliche Menge an Daten und Wissen aus der Vergangenheit erforderlich, so dass es ohne die erforderlichen Ressourcen nur begrenzt möglich ist, sie einzusetzen.

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 Datenverarbeitung und der Datenspeicherinfrastruktur befasst. Oft wird dieses als Data Engineering bezeichnet wird.

Die Landschaft der Frontend-Data Scientists ist eine größere Herausforderung.

Die Data Science & KI-Landschaft – Tech & Data Scientist-Spektrum bietet einen tieferen Einblick in die sich entwickelnde Landschaft und den Kampf um Ressourcen.

Lösung

Data Studio as a Service bietet den Rahmen und den Fahrplan 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 schaffen damit gleiche Wettbewerbsbedingungen.