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Hallo Freunde, heute werde ich mit Ihnen teilen, wie sich Datenerfassung und Datenwissenschaft in den 2020er Jahren verändert haben.
Wie haben sich Datenerfassung und Datenwissenschaft in den 2020er Jahren verändert?
In den letzten Jahren hat sich die Rolle von Daten am Arbeitsplatz rasant weiterentwickelt. Da Datenerfassungstechniken immer langlebiger und ausgefeilter werden, hat sich die Rolle des Datenwissenschaftlers weiterentwickelt.
Für das Unternehmen müssen neue Fragen gestellt und eine Strategie entwickelt werden, die die Technologie viel schneller einbezieht als die ursprünglichen Datenwissenschaftler.
Für den Erfolg eines Unternehmens im digitalen Zeitalter kann es von entscheidender Bedeutung sein, zu verstehen, wie eine Qualifikation wie der Master of Data Science Online in den Arbeitsplatz passen kann.
Machen wir einen Schritt in diese aufregenden neuen Grenzen und erfahren Sie, wie Entwicklungen im Bereich der Datenwissenschaft es Akteuren des Wandels ermöglichen, gezieltes Wachstum in Branchen von der Luft- und Raumfahrt bis zur Logistik voranzutreiben.
Neue Grenzen in der Datenerfassung
Da die Welt neue Technologien in unseren Alltag integriert hat, haben sich Möglichkeiten für die Erfassung und Sammlung von Daten eröffnet. Denken Sie an die Erfindung von Musikgeräten wie dem Walkman und dem iPod.
Damals boten sie den Leuten die Möglichkeit, Musik in einem Format zu kaufen, das es ihnen ermöglichte, die Musik, die ihnen gefiel, zu hören, wann immer es ihnen passte.
Für Unternehmen waren die Daten begrenzt – vielleicht hatte ein Geschäft eine Verkaufshistorie für die Songs, die Ihnen gefallen haben.
Da sich die Musikindustrie in Richtung Musik-Streaming verlagert hat und man davon ausgeht, dass ein Song für ein Abonnement und nicht für einen Kauf erhältlich ist, sind die Möglichkeiten von Anbietern wie Spotify oder Apple Music, einen Einblick in Ihre Hörgewohnheiten zu erhalten, immens und weitreichend. erreichen. Denn wer hat zu diesem Zeitpunkt noch nicht von Spotify Wrapped gehört?
Diese Abkehr von der einfachen Datenerfassung wie Verkaufszahlen hat zu viel komplizierteren Datenerfassungsmethoden wie Internet-Cookies, Nutzungsmustern und Standortverfolgung geführt.
Die schiere Anzahl der Datenpunkte, die einem typischen Benutzer zur Verfügung stehen, hat sich drastisch verändert – und da die digitale Entwicklung sich weiter weiterentwickelt, können wir nur spekulieren, welche neuen Grenzen sich bei der Datenerfassung ergeben könnten.
Die Entwicklung des Datenmanagements und der Datenstrategie
Es ist wichtig zu beachten, dass Unternehmen zwar immer mehr Datenmengen und eine immer größere Vielfalt an Daten zur Verfügung haben, es jedoch wichtig ist, die Rolle des Datenmanagements und der Datenstrategie in einer modernen Belegschaft zu berücksichtigen.
Kein Unternehmen möchte den Markenschaden eines Datenlecks ertragen, und es ist wichtig, die inhärenten Risiken der Datenverwaltung an jedem Arbeitsplatz zu berücksichtigen.
In den letzten Jahren gab es eine Tendenz zu einem verantwortungsvollen Datenmanagement. Da Führungsgremien die von ihnen verwalteten Daten und die von ihnen umgesetzten Strategien viel genauer betrachten, ist es wichtig, dass Datenteams die Art und Weise berücksichtigen, wie Daten gespeichert, gewartet und verwaltet werden.
Ganz gleich, ob es sich um ein kleines Unternehmen handelt, das seine Datenplattform entwickeln möchte, oder um einen multinationalen Konzern, der seine Datenfunktionen sichern möchte: Die Rolle der Weiterentwicklung des Datenmanagements und der Strategie am Arbeitsplatz ist für Managementteams auf der ganzen Welt von entscheidender Bedeutung geworden.
Ein Paradigmenwechsel in der Datenwissenschaft
Der Wandel in der Datenwissenschaft hat in den letzten Jahren zu enormen organisatorischen Veränderungen geführt. In den vergangenen Jahrzehnten konzentrierte sich die Rolle eines Datenwissenschaftlers typischerweise auf die Verwendung statistischer Modelle zur Generierung von Geschäftserkenntnissen, die typischerweise auf Vorstands- oder Führungsebene präsentiert wurden.
Während Datenwissenschaftler in vielen Unternehmen immer noch die traditionelle Rolle des „Testens, Analysierens und Überprüfens“ innehaben, gibt es immer mehr Datenexperten, die über Qualifikationen im Bereich Datenwissenschaft verfügen, aber nicht-traditionelle Datenwissenschaftlerpositionen innerhalb eines Unternehmens innehaben.
Insbesondere gibt es eine wachsende Divergenz in der Art und Weise, wie Daten in der Belegschaft verwendet werden. In vielen Fällen hat ein Paradigmenwechsel stattgefunden, der dem Einfluss des Computers auf die Arbeitswelt Mitte bis Ende des 20. Jahrhunderts nicht unähnlich ist.
Da sich die Datenmengen und die Technologie zu ihrer Verwaltung weiterentwickeln, werden wir in diesem Bereich möglicherweise noch weitere Entwicklungen erleben.
Datenexperten arbeiten in der Regel in verschiedenen Bereichen des Unternehmens – Datenwissenschaftler sind nicht mehr ausschließlich in einer Führungsrolle tätig, sondern können möglicherweise in der Rolle eines Business-Intelligence-Analysten (BI) agieren und Stakeholdern auf allen Ebenen eines Unternehmens strategische Erkenntnisse liefern.
Für diejenigen, die in Bereichen arbeiten, in denen ein hohes Datenvolumen, eine große Geschwindigkeit oder eine hohe Datenvielfalt ihre tägliche Arbeitspraxis prägen, können Datenwissenschaftler auf eine Weise entwickeln, die moderne Datenspeichertechnologien (z. B. Data Lakes) nutzt, um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu entwickeln ( ML- und KI-Modelle, die die Vergangenheit verstehen und zu einer vorhersehbaren Zukunft beitragen können. Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von Wettervorhersagemodellen in modernen Flugzeuglogistikflotten.
Durch die Implementierung von Modellen, die den Verlauf und die Muster von Stürmen in einem Gebiet verstehen, kann ein Logistikpartner eine alternative Strategie für den Fall entwickeln, dass eine Versorgungsroute aufgrund von schlechtem Wetter unterbrochen wird.
Diese Art von Vorhersagetechnologien gehören derzeit nicht zu den traditionellen Aufgaben eines Datenwissenschaftlers, aber da sich Daten in der Unternehmenswelt weiterentwickeln, kann es wichtig sein, darüber nachzudenken, wie Änderungen mithilfe kleinerer Stichproben eines viel größeren Datensatzes umgesetzt werden können.
Datenführerschaft – zukunftskritisch
Da sich die Welt um uns herum verändert, werden Daten für Geschäftsentscheidungen immer wichtiger. Allein in diesem Jahrzehnt haben globale Großereignisse wie Pandemien und Kriege das Gesicht der Welt, in der wir leben, verändert.
In einer stark digitalisierten Welt werden das Verständnis der zugrunde liegenden Muster und die Fähigkeit, sich erfolgreich an veränderte Situationen anzupassen, entscheidend für den zukünftigen Erfolg sein.
Kein Unternehmen ist vor dem Schaden gefeit, den schlechte Geschäftsentscheidungen mit sich bringen können. Daher ist es für Führungskräfte von entscheidender Bedeutung, sich den Datenherausforderungen zu stellen, mit denen die Unternehmen von morgen konfrontiert sind.
Datenintelligenz anwenden – mit Bedacht einstellen
Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern in einem Tempo wächst, das weit über die traditionellen Rollen hinausgeht. Tatsächlich sind viele Arbeitgeber verzweifelt daran interessiert, Datenwissenschaftler einzustellen – und es ist wichtig, dass Arbeitgeber ihre Bedürfnisse mit Bedacht berücksichtigen.
Eine solide Datenstrategie und eine Vorstellung davon, wohin Sie Ihre Daten bringen möchten, sind ein guter Anfang. Indem Sie eine solide Grundlage für die Erweiterung Ihres Datenteams schaffen, können Sie sich von der Konkurrenz abheben und einige der besten Talente anziehen, die heute verfügbar sind.
Um erfolgreich zu sein, sollten Unternehmen alle Komponenten berücksichtigen, die ihre Datenstrategie ausmachen, und überlegen, wie sie sich am besten positionieren können, um das Wissen moderner Datenwissenschaftler in ihrem Unternehmen zu nutzen.
Für den potenziellen Datenwissenschaftler ist die Erkundung von Karrierewegen eine großartige Möglichkeit, seine Datenreise zu beginnen. Obwohl es einschüchternd wirken kann, gibt es in fast jeder Branche Stellen im Datenbereich – und für leidenschaftliche Menschen eine unglaublich lohnende Karriere.