Data Science & KI: gezielter Kompetenzaufbau im Unternehmen

Unser tägliches Leben ist längst digitalisiert. Bei jeder Transaktion und Interaktion entstehen riesige Datenmengen. Diese wachsen Jahr für Jahr exponentiell an. Unternehmen müssen sich aktiv mit dem Thema beschäftigen und Kompetenzen aufbauen, um gezielt strategische Entscheidungen in diesem Datenmeer zu treffen und von den darin enthaltenen Informationen zu profitieren. Erfahren Sie, wie Sie von dieser Datenfülle profitieren können und warum sie der Schlüssel zu Ihrem unternehmerischen Erfolg ist.

Data Science und KI als unverzichtbare Assets für Unternehmen

Daten sind der Schlüssel zur digitalen Transformation. Das an sich ist nicht neu, doch die Menge der verfügbaren Daten und Informationen hat in den letzten Jahren durch den verstärkten Einsatz digitaler und innovativer Informations- und Kommunikationstechnologien stark zugenommen. So erzeugen intelligente Maschinen, Sensoren, soziale Medien und andere Quellen riesige Datenmengen, die laut dem Marktforschungsunternehmen IDC bis 2025 weltweit auf 175 Zettabyte anwachsen werden.¹

Was ist ein Zettabyte?

Aus den kleinen Mengen in Form von MB sind inzwischen Terabyte geworden. Sie sind heute die gängige Speichergröße für Datenträger, die uns im Alltag häufig begegnen. Die Menge der weltweit genutzten Daten lässt sich jedoch nicht mehr mit einem Terabyte abbilden. Deshalb entstand das Zettabyte, das der unvorstellbaren Menge von einer Milliarde Terabytes entspricht. Um ein Zettabyte an Daten zu speichern, bräuchte es eine Milliarde Festplatten mit je einem Terabyte Speicherkapazität. Das macht deutlich: Die Menge der weltweit genutzten Daten ist gigantisch und wächst unaufhaltsam.

Daten sind heute nicht mehr nur ein Nebenprodukt der täglichen Arbeitsprozesse, sondern haben sich zu einem unverzichtbaren Kapital für Unternehmen entwickelt. Sie bieten Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten, ihren Erfolg zu optimieren und zu steigern. Der Siegeszug von Data Science und KI-Anwendungen hat den Fokus auf Daten grundlegend verändert. Unternehmen erkennen zunehmend, dass Daten nicht nur die Grundlage für operative Prozesse sind, sondern auch eine entscheidende Rolle bei der strategischen Ausrichtung, der Kundenbindung und der Innovationsentwicklung spielen.

Potenziale von Data Science und Künstlicher Intelligenz für Unternehmen

Daten haben sich von statischen Informationen zu dynamischen Einflussfaktoren gewandelt. Früher dienten sie hauptsächlich der retrospektiven Analyse, während sie heute verstärkt als treibende Kraft für vorausschauende Handlungen und strategische Entscheidungen fungieren. Diese Transformation unterstreicht die Notwendigkeit, Daten nicht mehr nur als Nebenprodukt zu betrachten, sondern als strategisches Asset zu behandeln.

Gleichzeitig erleben wir eine rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Fortschritte bei der Entwicklung von Algorithmen und der Rechenleistung ermöglichen es, KI nicht nur als Technologie, sondern als integralen Bestandteil der Unternehmensstrategie zu betrachten. Der Einsatz von KI hat das Potenzial, nicht nur bestehende Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, sondern auch innovative Wege für Unternehmenswachstum und Differenzierung zu eröffnen.

Warum ist Datenkompetenz und KI für Unternehmen wichtig?

Durch den gezielten Einsatz von Datenkompetenz und KI können Unternehmen nicht nur ihre Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten, sondern auch neue, innovative Wege für Wachstum und Differenzierung erschließen. In der digitalen Transformation ist es entscheidend, die Wettbewerbsposition durch eine hohe Datenkompetenz zu stärken und in Echtzeit auf Veränderungen reagieren zu können. Ein weiterer Vorteil von Data Science, KI und der rasanten Entwicklung des maschinellen Lernens ist die Möglichkeit, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. So können Unternehmen zusätzliche Märkte erschließen und ihr Angebot für Kund:innen erweitern.

Was ist also zu tun? Unternehmen müssen ihre Einstellung zu Daten grundlegend ändern, um den Anforderungen der modernen Geschäftswelt gerecht zu werden. Daten sind nicht mehr einfach nur Datensätze, sondern der Schlüssel zur Zukunftsfähigkeit. Deshalb ist der Wandel von der passiven Datenhaltung zum aktiven Datenmanagement eine strategische Notwendigkeit. Dabei spielt nicht nur die Quantität der Daten eine Rolle, sondern vor allem auch deren Qualität und die Fähigkeit, daraus wertvolles Wissen zu generieren. Dabei dürfen die Themen Datenschutz und Informationssicherheit jedoch nicht zu kurz kommen. Eine sensibilisierte Belegschaft ist wichtig, um die Sicherheit und Integrität der Daten zu gewährleisten.

Anwendungsbereiche von Data Science und KI

Jede Abteilung kann durch den intelligenten Umgang mit Daten zu Fehler- und Erfolgsanalysen, Prognosen und Geschäftsentscheidungen beitragen. Hier einige konkrete Beispiele:

1. Im Marketing nutzen Analyst:innen Daten für zielgerichtete Kampagnen und personalisierte Marketingstrategien, wobei KI für die Analyse von Kundenverhalten und die Vorhersage von Trends eingesetzt wird.
2. In der Produktentwicklung hilft die Analyse von Kundenfeedback und die Nutzung von Daten, um Produkte zu verbessern oder innovative Funktionen unter Einbeziehung von KI-Algorithmen zu testen.
3. Im Kundensupport können effiziente Problemlösungen durch die Analyse von Kundenanfragen und präventive Maßnahmen durch KI-gestützte Chatbots angeboten werden.

Data Science im Fokus
In Zeiten von Big Data wird Data Science zu einer immer wichtigeren Kompetenz für Unternehmen und Organisationen. Data Science umfasst dabei unterschiedliche Bereiche: die Datenerhebung (Data Sourcing), die Datenbereinigung (Data Cleansing), die Datenaufbereitung und die Datenanalyse. Data Scientists können aus unstrukturierten Rohdaten eine strukturierte Datenbasis generieren, analysieren und mit betriebswirtschaftlichem Know-how eine Entscheidungsgrundlage für ein Unternehmen schaffen. Kurzum: Data Science eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten und ist ein zentraler Faktor für den Erfolg in der Zukunft.

Effektiver Umgang mit Daten: Herausforderungen und Chancen

Der ganzheitliche Aufbau von Kompetenzen im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz wird für Unternehmen immer wichtiger. Die Vermittlung dieses Wissens an große und heterogene Zielgruppen birgt jedoch auch Herausforderungen. Unklarheiten über die erforderlichen Fähigkeiten und Kompetenzen sind eher die Regel als die Ausnahme. Auch unzureichende Informationen zur Infrastruktur und Technologie führen zu Irritationen.

Trotz dieser Herausforderungen gibt es auch zahlreiche Chancen für die effektive Nutzung von Daten:

• Mehr Erfolg mit weniger Aufwand: Ein grundlegendes Verständnis der Bedeutung von Daten führt zu effizienteren Alltagsroutinen. Durch die geschickte Nutzung von Daten und mit KI-automatisierten Prozessen können mit weniger Personalaufwand Verbesserungen erzielt werden.
• Bessere Entscheidungen durch zuverlässigere Daten: Fundierte Datenkompetenz ermöglicht verlässliche Entscheidungen. Mitarbeiter:innen schaffen einen Mehrwert, indem sie Daten effizienter für Entscheidungsprozesse und das Berichtswesen nutzen.
• Wettbewerbsvorteile langfristig sichern: Die optimale Nutzung von Daten legt den Grundstein für langfristige Wettbewerbsvorteile. Ein Beispiel hierfür ist die Datenanalyse für die Nachhaltigkeitsberichterstattung, um ein umfassendes Bild über die Nachhaltigkeitsleistung des Unternehmens zu erstellen.

Kompetenzaufbau im Bereich Data Science und KI – So gelingt‘s

Um einen ganzheitlichen Kompetenzaufbau im Bereich Data Science und KI in Unternehmen erfolgreich umzusetzen, gibt es verschiedene Ansätze. Ein erster wichtiger Schritt ist die Analyse der eigenen Geschäftsprozesse und -modelle, um den konkreten Bedarf an Daten- und KI-Kompetenzen zu ermitteln. Darauf aufbauend sollten klare Ziele und Kompetenzen definiert werden, um eine klare Richtung und Roadmap zu erhalten. Eine Lernkultur im Unternehmen kann dabei helfen, Mitarbeiter:innen gezielt in Bezug auf Data Science und KI zu schulen und so das Verständnis und die Fähigkeiten des gesamten Teams zu stärken. Auch gezielte Weiterbildungsmaßnahmen und Trainings sind wichtige Bestandteile eines umfassenden Kompetenzaufbaus. Wichtige Basis ist eine moderne IT-Infrastruktur, die den Prozess nachhaltig unterstützt.

Fazit: Umgang mit Daten im Unternehmen ist eine gemeinsame Verantwortung

Daten sind überall, aber ihr wahrer Wert entfaltet sich erst durch ihren intelligenten Einsatz. Nicht nur Fachexpert:innen, sondern alle Mitarbeiter:innen im Unternehmen können hierbei einen Mehrwert schaffen. Fehleranalysen, Prognosen und Geschäftsentscheidungen werden erst dann wirklich effektiv, wenn sie auf gut aufbereiteten Daten basieren. Die Zukunft gehört den Unternehmen, die nicht nur Daten besitzen, sondern proaktiv Datenkompetenzen und KI als Schlüsselressourcen aufbauen. Die Devise muss lauten: Mittendrin statt nur dabei – gestalten Sie aktiv den Weg zu einem zukunftsweisenden Unternehmen!