Die digitale Transformation (DX) ist der Prozess der Integration digitaler Technologie in jeden Aspekt eines Unternehmens mit dem Ziel, neue Möglichkeiten für Innovation und Wachstum zu schaffen. Es bedeutet, Prozesse, Produkte und Menschen mit neuen Augen zu betrachten und sich vorzustellen, wie die Technologie die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird, die verwendeten Werkzeuge und die Erfahrungen der Mitarbeiter und Kunden verändern kann. Der Schwerpunkt von DX liegt zwar auf der Technologie, aber um erfolgreich zu sein, müssen sich die Unternehmen auch auf die Menschen konzentrieren. Eine der wichtigsten Rollen, die Unternehmen einnehmen müssen, um ihre DX-Ziele zu erreichen, ist ein Datenwissenschaftler.
Was ist ein Datenwissenschaftler?
Ein Datenwissenschaftler ist eine Person, die gesammelte Daten überprüft, interpretiert und Erkenntnisse extrahiert, die zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse genutzt werden können. Er sucht nach Mustern und Anomalien, macht Vorhersagen und Empfehlungen und erstellt Prognosen. Ohne Datenwissenschaftler sind alle gesammelten Daten nur Lärm.
Es gibt einige Schlüsselqualifikationen und -fähigkeiten, über die Datenwissenschaftler verfügen müssen. Die wohl wichtigste Fähigkeit ist die Kommunikation. Die Fähigkeit, einem nicht-technischen Geschäftspublikum die Datenanalyse zu erklären, ist der Schlüssel. Darüber hinaus müssen sie über betriebswirtschaftliche Kenntnisse verfügen, damit sie umsetzbare und wertvolle Empfehlungen aussprechen können. Und natürlich müssen sie Experten in der Nutzung von Datenquellen und der Verwendung statistischer Modelle sein.
Mangel an Datenwissenschaftlern
Da so viele Unternehmen DX-Initiativen ergreifen, sind Datenwissenschaftler sehr gefragt. Es wird geschätzt, dass es 2019 mehr als 4.000 DS-Stellenangebote geben wird. Leider gibt es nicht genügend ausgebildete Personen, um diese Stellen zu besetzen. Wie können Unternehmen also den Expertenrat erhalten, den sie benötigen?
Um die Lücken in den Reihen der Datenwissenschaftler zu füllen, stellen Unternehmen Mitarbeiter mit einigen der Schlüsselqualifikationen ein und schulen sie, um ihren DX-Bedarf zu decken. Dazu gehören Dinge wie Praktika, um das Lernen am Arbeitsplatz zu fördern, und die abteilungsübergreifende Betrachtung vorhandener Mitarbeiter, die über Fähigkeiten wie Software-Engineering, Kommunikation oder Fachkenntnisse verfügen. Viele Unternehmen bilden Teams für das Peer-to-Peer-Lernen und schaffen eine größere Anzahl von internen Datenwissenschaftler-Rollen, die auf die Bedürfnisse ihres Unternehmens zugeschnitten sind.
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