Trotz der heutigen Mangel an Talenten für Datenwissenschaftler, Organisationen scheuen sich nicht davor zurück, in Data-Science-Initiativen zu investieren. 

Eine aktuelle Umfrage meines Unternehmens in Zusammenarbeit mit der Enterprise Strategy Group von TechTarget zeigt, dass die meisten Unternehmen verstehen, wie sie den heutigen Talentmangel überwinden können. 87% der Befragten gaben an dass der Aufbau von Data-Science-Fähigkeiten über Domänen und Geschäftsbereiche hinweg ein entscheidender Teil ihrer Data-Science-Strategie ist. 

Die Umfrage zeigt auch, dass Unternehmen bestrebt sind, KI- und maschinelle Lerntechnologien einzuführen. Der Hype um KI-Lösungen ist spannend, aber um diese neuen Technologien strategisch und langfristig nutzen zu können, müssen Unternehmen zunächst ihre Beziehungen zu ihren Daten grundlegend verbessern. 

3 Schlüsseltrends mit Auswirkungen auf die Data-Science-Branche

Im Jahr 2023 waren Unternehmen mit technologischen Fortschritten und Marktveränderungen konfrontiert, die eine kontinuierliche Anpassung und Innovation von entscheidender Bedeutung machten. Folglich mussten sowohl Unternehmensleiter als auch IT-Experten die Trends in der Datenwissenschaft aufmerksam verfolgen, um die Ergebnisse mit ihren Daten zu optimieren. Es wird erwartet, dass diese Verpflichtung, informiert zu bleiben, auch im Jahr 2024 eine bewährte Vorgehensweise bleiben wird. 

Vor diesem Hintergrund sind hier drei Trends aus unserer Umfrage aufgeführt, die jeweils Licht auf die aktuelle Data-Science-Landschaft werfen:  

Die Budgets für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen steigen

Fast alle (92 %) der befragten Organisationen verzeichneten von Jahr zu Jahr einen Anstieg der Budgetzuweisungen für Data Science und Maschinelles Lernen Projekte und Initiativen. 

Da die Budgets nach einigen herausfordernden Jahren steigen, sind einige Unternehmen bereit, Geld auszugeben. Fast ein Viertel der Unternehmen (24 %) beabsichtigen, in den kommenden Jahren mindestens 1 Million US-Dollar für Menschen, Prozesse und Technologien im Zusammenhang mit Data Science und maschinellem Lernen bereitzustellen. 

Erhöhtes finanzielles Engagement signalisiert, dass Führungskräfte die Fähigkeit von Data Science erkennen, die betriebliche Effizienz zu steigern und fundiertere Entscheidungen, prädiktive Analysen und innovative Produktentwicklung zu ermöglichen. Diese Ressourcenzuteilung unterstreicht den Wert, den Unternehmen aus Investitionen in Data Science und maschinelles Lernen ziehen – und auch die entscheidende Rolle, die diese Fähigkeiten weiterhin für den zukünftigen Erfolg und das Unternehmenswachstum spielen werden.

Talentlücken bleiben ein Engpass für Unternehmen

Während die Budgets steigen, teilte mehr als ein Viertel der Unternehmen (27 %) mit, dass der Mangel an qualifizierten Talenten der Entwicklung und Umsetzung von Data-Science-Projekten im Wege steht.

Ohne die richtigen Talente leiden Unternehmen unter begrenzter Datenkompetenz und langsamer Projektimplementierung und -ausführung. Diese Hürden bringen komplexe Risiken und Verzögerungen mit sich und beeinträchtigen die Fähigkeit des Unternehmens, die gewünschten Geschäftsergebnisse durch datengesteuerte Investitionen und Operationalisierung zu erzielen.

Wann immer möglich, sollten Unternehmen in Mitarbeiter investieren, die wissen, wie sie umfangreiche Daten sinnvoll nutzen können. Aber Bildung ist nur ein Teil der Gleichung. Moderne Datenwissenschaftler benötigen außerdem ein umfassendes Verständnis des Geschäfts, um zu wissen, wo ihre Arbeit steht, um die größte Wirkung zu erzielen.

Da es jedoch zu wenige Datenwissenschaftler gibt, um den aktuellen Personalbedarf der Branche zu decken, müssen Unternehmensleiter gleichzeitig Analysetools einführen, um die Talentlücke zu schließen. In Kombination mit strategischer Personalbeschaffung können Low-Code-Analysetools die Datenarbeit sofort demokratisieren und es jedem Benutzer im gesamten Unternehmen ermöglichen, Daten in der für seine Abteilung und Rolle erforderlichen Kapazität zu nutzen. 

Durch die intuitive Arbeit mit Daten, unabhängig vom Hintergrund des Mitarbeiters, können sich verfügbare Datenwissenschaftler auf komplexere Aufgaben konzentrieren.

Open Source treibt Innovation voran  

88 % der Unternehmen stimmen zu, dass Open-Source-Lösungen für Innovationen von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus nennen über ein Viertel der Befragten (26 %) die Kompatibilität mit Open-Source-Technologien als einen wichtigen Faktor, den es bei Käufen zur Unterstützung von Data-Science-Initiativen in ihrem Unternehmen zu berücksichtigen gilt.

Diese Statistiken deuten auf einen wachsenden Trend hin zu einer größeren Einführung von Open-Source in der Zukunft hin. Unternehmen setzen zunehmend auf Open-Source-Lösungen, um die Zusammenarbeit, Flexibilität, Transparenz und Kosteneinsparungen zu verbessern. 

Darüber hinaus eröffnet Open Source den Zugang zu einer aktiven Community von Entwicklern, Enthusiasten und Experten, die die Software verbessern, Arbeitsbeispiele anbieten und zur Förderung von Innovationen und kontinuierlichen Verbesserungen beitragen können.

Machen Sie Daten für die gesamte Belegschaft zugänglich

Während die Investitionen in Data-Science- und Machine-Learning-Projekte langfristig steigen, stehen Unternehmen bei der Entwicklung und Implementierung von Data-Science-Prozessen immer noch vor kurzfristigen Herausforderungen, einschließlich Talentmangel.

Durch die Demokratisierung des Zugriffs auf Datentools können Unternehmen ihre Mitarbeiter jedoch in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und wertvolle Geschäftseinblicke zu gewinnen und so das Potenzial ihrer datengesteuerten Initiativen zu maximieren. 

Sobald diese Verbesserungen erreicht sind, werden Unternehmen heute und in den kommenden Jahren besser in der Lage sein, neue Lösungen wie KI auf strategische und sichere Weise zu nutzen.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.dataversity.net/data-science-for-all-how-open-source-levels-the-playing-field-in-a-talent-starved-market/