Hauptherausforderungen der Datenwissenschaft im Jahr 2024

Die Datenwissenschaft verändert die Geschäftslandschaft rasant und ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihre Kunden besser zu verstehen. Experten zufolge wird der globale Markt für Datentools und -plattformen bis 2022 bereits 128.000 Milliarden US-Dollar erreichen.

Allerdings ist die Integration von Data Science in die Unternehmenskultur ein schwieriger Prozess, der mit zahlreichen Komplexitäten verbunden ist. Lassen Sie uns die wichtigsten Herausforderungen untersuchen, mit denen Datenprofis im Jahr 2024 konfrontiert werden, und mögliche Lösungen analysieren.

Was ist Datenwissenschaft?

Im Großen und Ganzen besteht das Ziel der Datenwissenschaft darin, nützliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um Unternehmen beim Erreichen ihrer Ziele zu unterstützen. Der Job eines Datenwissenschaftlers Dabei kann es sich um die Optimierung von Marketingkampagnen, die Verbesserung der Produktionseffizienz, die Verbesserung des Kundenerlebnisses oder die Innovation neuer Produkte und Dienstleistungen handeln.

Die Anwendung von Data Science ist unglaublich vielfältig. Hier sind einige Beispiele:

• Geschäftsanalyse: Kundensegmentierung, Bedarfsprognose, Identifizierung von Abwanderungsfaktoren, personalisierte Angebote.
• Marketing: Bewertung der Wirksamkeit von Marketingkampagnen, Optimierung von Preisen und Werbeaktionen sowie Vorhersage von Verbrauchertrends.
• Fertigung: vorausschauende Gerätewartung, Optimierung der Lieferkette, Produktqualitätskontrolle.
• Gesundheitswesen: medizinische Bildverarbeitung, Arzneimittelentwicklung, personalisierte Behandlung auf Basis genetischer Daten.
• Städtische Umwelt: Verkehrsvorhersage, Optimierung kommunaler Dienstleistungen, Erkennung illegaler Bauarbeiten mithilfe von Satellitenbildern.

Diese Liste ließe sich beliebig verlängern. Grundsätzlich sind datenwissenschaftliche Methoden in jedem Bereich anwendbar, in dem ausreichend Daten für die Analyse vorliegen.

Vor welchen Herausforderungen stehen Datenwissenschaftler?

Die Arbeit mit Daten umfasst normalerweise die folgenden Phasen:

1. Definition des Geschäftsproblems.
2. Datenerfassung und -aufbereitung.
3. Explorative Datenanalyse.
4. Erstellung und Auswertung von Vorhersagemodellen.
5. Einsatz von Modellen in Geschäftsprozessen.
6. Überwachung und Anpassung von Modellen.

In jeder dieser Phasen können Datenwissenschaftler auf bestimmte Herausforderungen stoßen.

Erstens gibt es Datenherausforderungen. Informationen werden üblicherweise in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Granularitätsstufen gespeichert. Die Daten können unvollständig, veraltet oder fehlerhaft sein. Daher verbringen Datenwissenschaftler viel Zeit (nach einigen Schätzungen bis zu 80 %) damit, Daten zu sammeln, zu bereinigen und aufzubereiten. Automatisierungstools, die Methoden der künstlichen Intelligenz nutzen, lösen dieses Problem teilweise. Darüber hinaus ist es notwendig, kollaborative Prozesse zwischen den Unternehmensteams zu etablieren, um die Datenqualität und -integrität sicherzustellen.

Das zweite häufige Problem ist die unzureichende Einbindung der Unternehmen. Manchmal sind Geschäftsbereichsanfragen unklar formuliert und nicht mit messbaren Parametern verknüpft. Daher kann selbst ein perfekt konstruiertes ML-Modell in der Praxis unpraktisch sein. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Projekterfolgskriterien von Anfang an zu definieren und alle interessierten Parteien in ihre Diskussion einzubeziehen. Dashboards und Datenvisualisierungstools sind wirksame Instrumente zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Analysten und dem Unternehmen.

Auch während der Modellbereitstellungsphase können Herausforderungen auftreten. Die Integration prädiktiver Algorithmen in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens ist eine nicht triviale Ingenieursaufgabe. Modelle für maschinelles Lernen erfordern eine ständige Überwachung und Aktualisierung, da sich Datenmuster im Laufe der Zeit ändern können. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Modellflexibilität, Datenvertraulichkeit und Sicherheitsanforderungen zu finden.

Eine große Herausforderung ist schließlich der Mangel an qualifiziertem Personal. Unternehmen benötigen Spezialisten, die sich mit modernen Methoden der Datenanalyse auskennen, sich mit der Programmierung auskennen und über die Fähigkeit verfügen, geschäftliche Probleme zu lösen. Es gibt nicht viele so vielseitige Profis auf dem Markt. Eine Möglichkeit, diese Lücke zu schließen, ist die Bildung funktionsübergreifender Teams aus Analysten, Ingenieuren und Unternehmensvertretern.

Wie geht man bei der Lösung datenwissenschaftlicher Probleme richtig vor?

Sicherlich gibt es kein Patentrezept für alle Situationen. Erfahrene Datenwissenschaftler verfolgen jedoch typischerweise diesen Ansatz:

1. Verstehen Sie den Geschäftskontext: Bevor Sie sich mit den Daten befassen, ist es wichtig, die Schwierigkeit gründlich zu verstehen, das gewünschte Ergebnis mit dem Kunden zu besprechen und Erfolgskriterien zu definieren.
2. Explorative Datenanalyse (EDA): In dieser Phase werden die Daten erkundet, bereinigt und visualisiert. Ziel ist es, vorläufige Hypothesen zu formulieren und ein allgemeines Verständnis der Muster in den Daten zu erlangen.
3. Aufbau eines Referenzmodells: Bevor mit komplexen Algorithmen experimentiert wird, empfiehlt es sich, ein einfaches Modell aufzubauen und dessen Qualität zu bewerten. Dies hilft zu verstehen, ob in den Daten ein Signal vorhanden ist und womit das zukünftige Modell verglichen werden kann.
4. Engineering und Funktionsauswahl: Eine der Schlüsselphasen, die maßgeblich über den Erfolg des Projekts entscheidet. Die richtige Auswahl und Vorbereitung der Funktionen unterscheidet einen guten Datenwissenschaftler von einem mittelmäßigen.
5. Modellauswahl und -optimierung: Es ist wichtig, verschiedene Algorithmen zu testen, ihre Parameter anzupassen und die Qualität durch Kreuzvalidierung zu bewerten. Es ist unbedingt darauf zu achten, dass das Modell nicht überangepasst ist.
6. Bereitstellung des Modells für die Produktion: Die Bereitstellung des Modells ist ein separates und wichtiges Thema, das die Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Programmierern und DevOps erfordert. Sie müssen den stabilen und zuverlässigen Betrieb des Modells unter realen Bedingungen gewährleisten.
7. Kontinuierliche Überwachung und Modellaktualisierung: Data-Science-Modelle sind keine statischen Artefakte, sondern „lebende“ Einheiten, deren Leistung sich im Laufe der Zeit ändern kann. Es ist wichtig, sie zu überwachen und die Modelle bei Bedarf mit neuen Daten neu zu trainieren.

Darüber hinaus müssen Datenwissenschaftler den ethischen und datenschutzrechtlichen Fragen im Zusammenhang mit der Datenanalyse große Aufmerksamkeit schenken. Die Verwendung personenbezogener Daten darf nicht gegen Menschenrechte verstoßen. Die Modelle sollten bestimmte Bevölkerungsgruppen nicht diskriminieren. Alle Analyseergebnisse müssen erklärbar und interpretierbar sein: Black-Box-Lösungen sind nicht geeignet, wichtige Entscheidungen zu treffen.

Fazit

Die größten Herausforderungen für die Datenwissenschaft im Jahr 2024 werden mit der Datenqualität, der Kommunikation mit dem Unternehmen, der Integration von Modellen in die IT-Infrastruktur und der Suche nach einem Gleichgewicht zwischen der Genauigkeit von Vorhersagen und ethischer Nutzung zusammenhängen. Darüber hinaus wird sich der Anwendungsbereich datenwissenschaftlicher Methoden ständig erweitern, da mehr Daten verfügbar werden und die Werkzeuge zu ihrer Verarbeitung immer zugänglicher werden.

Um unter diesen Bedingungen erfolgreich zu sein, müssen Datenwissenschaftler

1. Entwickeln Sie Systemdenken und verstehen Sie Geschäftsanforderungen.
2. Lernen und beherrschen Sie weiterhin neue Methoden und Werkzeuge.
3. Stellen Sie eine Kommunikation mit Experten in verwandten Bereichen her.
4. Respektieren Sie ethische Grundsätze bei der Arbeit mit Daten.

Nur so kann Data Science wirklich zu einem wertvollen Gut für Unternehmen und die Gesellschaft insgesamt werden. Obwohl dieser Weg nicht einfach ist, ist die Belohnung es wert.