20.04.2017

Was macht die IT mit 4,4 Zettabyte an Daten?

Vielen wurde es schon schwindelig, wenn es um Terabyte ging, doch die neuen Herausforderungen sind tausendmal größer. Die größte dabei ist, dass diese Daten in einem Echtzeitstrom kommen werden und es kaum noch Sinn macht, sie zwischenzuspeichern. Das hat vor allem mit der Geschwindigkeit zu tun, mit der heute Daten ausgewertet werden müssen. Gespeicherte Daten sind dann eher was für Historiker und für die Data Miner. Sicherlich auch noch für das CRM, das Costumer- Relationship-Management. Doch dieser Teil der Daten Gewinnung macht inzwischen lediglich 1% aller Datenströme aus.

Der weitaus größere Strom ist durch aktive Transaktionen und datengebende Sensoren entstanden.  Dabei können heute Maschinen weltweit untereinander kommunizieren, Steuerungssignale austauschen und so erhebliche Daten erzeugen. Die Steuerungsmöglichkeiten, die dadurch entstehen, sind gewaltig,  bedingen aber eine ganze Reihe an Qualifikationen, die noch weitgehend am Anfang sind.

Die bisherigen IT-Qualifikationen kommen hierbei schnell an ihre Grenzen. Der Fachbereich wächst zunehmend, nennt sich Data Science und ein IT-Fachmann heißt nun Data Scientist. Wir schrieben bereits darüber in den vorausgehenden Blogs und Newslettern.

 

Doch was macht einen guten Data Scientist aus?

Das Berufsfeld des ITler ist einem kompletten Wandel unterworfen. Welche Merkmale muss der zukünftige Data Scientist mitbringen?

Die Data Science ist noch eine junge Disziplin, vieles ist immer noch in Bewegung. Gerade die zunehmenden Datenströme und deren Komplexität stellen fast jedes Jahr eine neue Herausforderung für Data Science dar. Viele Unternehmen die Big Data & Analytics gerade entdecken, haben sich auf einen komplexen Weg gemacht, um Data Science erst einmal kennen zu lernen und versuchen dies in ihren Unternehmen zu implantieren.

SAS, der weltweit führende im Bereich Analytics, hat in einer Studie* die Perspektiven von insgesamt 734 Data Scientisten gesammelt. Wie arbeiten und agieren Data Scientisten? Was macht sie aus? Was wird von Ihnen erwartet?  Die Ergebnisse sind in dieser Studie zusammengefasst.

 

  • 37 % der Data Scientists kommen aus der „traditionellen IT“ (Geeks, analytisch, logisch, fachspezifisch). Ein Teil davon besitzt immerhin noch Eigenschaften im Bereich Kommunikation sowie Kreativität.

 

  • Unternehmen erwarten sehr viel von den Data Scientists: technisches sowie mathematisches Verständnis, und ein stärkeres unternehmerisches Denken und Kommunikationsstärke als bisher. Was dies im Einzelnen bedeutet werden wir im nächsten Blog erörtern.

 

  • 62 % der Data Scientists haben jedoch weniger als drei Jahre Erfahrung im Beruf. Dazu kommen 24 %, die ihr Verhalten angepasst haben, um Rollen zu füllen, die jedoch nicht zu den Kompetenzen oder sogar dem Profil der Persönlichkeit passen. Die Passung bleibt beim Zuruf: „Sie sind doch ITler, Sie machen das schon“ auf der Strecke.

 

  • Zudem wurde in der Studie eine Gruppe identifiziert, die belebt durch das Thema, ein hohes Niveau an Antrieb entwickelt hat. Wie bei jedem Aufbruch sind sie zwar Treiber (Driver) bei einem aufregenden neuen Trend, doch die Dynamik lässt meistens bei der Konsolidierung in tradierende Formen nach.

 

  • Sehr deutlich zu sehen: Der Data Scientists steht unter einem überproportionalen Stress. 25% der Männern und 30% der Frauen empfinden den Stress bedrohlich.

 

Das Hauptproblem liegt darin, dass selbst Unternehmen kaum wissen, was sie von Ihren Data Scientists erwarten dürfen oder können. Die Definitionen in einem Briefing fallen meist sehr schwammig aus und bieten kaum die Grundlage, um wirksame Teamarbeit zu entwickeln.

Kompetenzen, die es braucht, um die Möglichkeiten von Big Data zu erschließen und diese Teams wirksam zusammenzusetzen, ist eine hohe Kunst. Insbesondere in einem Pionierfeld, wie das der Data Scientists.

Laut McKinsey müssten in einem Unternehmen für jeden Data Scientist zehn Manager bereit stehen, um mit versierten Maßnahmen mit Daten umgehen zu können. Die Kompetenz, die Ergebnisse von solch umfangreichen Datenanalysen in Geschäftsentscheidungen einbeziehen zu können, muss noch entwickelt werden.

 

Daten Jongleure gesucht

Mehr als die Hälfte aller deutschen Unternehmen geben an, Schwierigkeiten bei der Suche nach Mitarbeitern mit diesen Fähigkeiten zu haben. Er muss nicht nur die Daten analysieren, er muss wissen, wie diese erzeugt wurden, was die spezifische Struktur dieser Daten ausmacht. Dazu benötigt es Grundkenntnisse in einem weiten Feld der Programmiersprachen.

Der Beruf des  Data Scientist ist an der Schwelle zu einem der wichtigsten Berufsbilder der nächsten Jahre. In der vorgenannten Studie wird das DISC Modell angewendet und eine ganze Reihe der untersuchten Spezialisten einem Typ zugeordnet. Was jedoch nicht bewertet werden kann, ist der Wille, sich auf die neuen Anforderungen einzulassen und mehr zu lernen als bisher nötig war.

Wenn in ein paar Jahren 90% der ITler Data Scientist sein werden, ist es umso wichtiger, hier die Kompetenzen weiter auszubauen. Dies fängt damit an, den eigenen Horizont zu erweitern und weitere Programmiersprachen sowie den Umgang mit Plattformen zu erlernen. Schnittstellen Kompetenzen kann man sich dadurch aneignen, indem man Meister mehrerer Fächer wird und das Zusammenspiel genau analysiert.

Was die Unternehmen von einem Data Scientist fordern, wird sich verändern, aber vorbereitete IT-Fachkräfte, die sich zudem als Generalisten verstehen, werden sich davon nicht schrecken lassen.

Erweitern Sie Ihre Kompetenzen durch Präsenz-Seminare mit der Auswahl aus den umfangreichen Ressourcen des PROTRANET Schulungsangebotes. Unsere Berater helfen Ihnen, Kompetenzen zu erweitern und das richtige Packet für Sie zu schnüren.

 

* https://www.sas.com/de_de/whitepapers/ba-st-data-scientist-dach-2015-2355232.html

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