Data-Science-Fähigkeiten: Was treibt den Nachfrageschub an?

Entwicklung

Boris Paillard, CEO, Le Wagon

Die Nachfrage nach Personen mit speziellen Datenkenntnissen – wie zum Beispiel Data Scientists – ist groß mehr als verdreifacht in den letzten fünf Jahren (+231 %). Da fast jeder einzelne Sektor, einschließlich Banken, Transport und Einzelhandel, eine Explosion von Daten generiert, sind Arbeitgeber verzweifelt auf der Suche nach qualifizierten Experten, die einen Sinn darin erkennen können. 

Aber während die Nachfrage nach diesen Fähigkeiten seit einiger Zeit steigt, hat die COVID-19-Pandemie die Notwendigkeit von Dateneinblicken verstärkt, um sicherzustellen, dass sich Unternehmen effektiv von der Krise erholen. Ohne Data Science laufen Unternehmen aller Branchen Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten.

Der Boom der digitalen Transformation

Der Begriff digitale Transformation ist keineswegs neu, obwohl er auch heute noch ein viel diskutiertes Thema ist. Tatsächlich wurde der Begriff bereits in den 1990er Jahren geprägt, als Unternehmen damit begannen, digitale Technologien in ihren Organisationen zu implementieren.

Obwohl die digitale Transformation lange Zeit eine der obersten Geschäftsprioritäten war, ist sie kein schneller und einfacher Prozess und wurde normalerweise an das Ende der To-do-Liste gedrängt. Nach Recherchen von Gartner, hoben beachtliche 87 % der Führungskräfte die Digitalisierung als Unternehmenspriorität hervor, jedoch haben nur 40 % der Unternehmen digitale Initiativen in großem Umfang umgesetzt.

Aber als die COVID-19-Pandemie im März letzten Jahres zuschlug, gerieten Unternehmen, die sich noch nicht auf die Digitalisierung ihrer Betriebsabläufe konzentriert hatten, in weit verbreitete Panik, als die ganze Welt plötzlich gezwungen war, online zu operieren.

Infolgedessen mussten Unternehmen ihr Spiel schnell verbessern und ihre bestehenden Abläufe umstellen, um die Anforderungen von Kunden zu erfüllen, die sich zum Kauf von Waren oder Dienstleistungen zu Online-Kanälen bewegt hatten. Innerhalb weniger Monate hat die COVID-19-Krise in sehr kurzer Zeit jahrelange Veränderungen in der Arbeitsweise von Unternehmen ausgelöst.

Tatsächlich haben Unternehmen laut einer Studie von McKinsey seit der Pandemie die Digitalisierung ihrer Kunden- und Lieferketteninteraktionen sowie ihrer internen Abläufe um drei bis vier Jahre beschleunigt. Darüber hinaus hat sich der Anteil digitaler oder digital aktivierter Produkte in ihren Portfolios um satte sieben Jahre beschleunigt.

Die Digitalisierung von Abläufen bedeutet jedoch, dass Unternehmen eine größere Anzahl von Prozessen automatisieren und mehr Einblicke in den Betrieb gewinnen werden. Um die Vorteile der digitalen Transformation voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen in der Lage sein, riesige Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu manipulieren, was mehrere Herausforderungen mit sich bringen kann.

Nicht nur, je größer das Unternehmen, desto größer und komplexer die Daten, auch die Disziplin Data Science ist noch nicht so weit, gut dokumentierte, bekannte und etablierte Prozesse zu haben und Best Practices. Es gibt kein einfaches Playbook, auf das sich Unternehmen verlassen können, um die Daten nicht nur zu interpretieren, sondern auch zu verstehen, wie sie zum Nutzen des Unternehmens genutzt werden können – sei es die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Entwicklung neuer potenzieller Einnahmequellen oder die Fähigkeit, bestehende Kapazitäten zu erweitern. Dies ist eine große Herausforderung, wenn Unternehmen sich der Tatsache gestellt haben, dass sie es sich nicht mehr leisten können, Entscheidungen auf der Grundlage individueller Beurteilungen zu treffen – es muss auf der Grundlage von Daten geschehen.

Beachten Sie die (Fähigkeits-)Lücke

Dies ist für jede Organisation völliges Neuland, und Tatsache ist, dass es bei der Aus- und Weiterbildung von Fähigkeiten in Bezug auf Data Science einen Rückstand gibt.

Wir sehen jetzt eine große Verschiebung im Ökosystem rund um das Thema. Es gibt ein viel größeres Verständnis für die Notwendigkeit, Menschen darin zu schulen, wie sie datenwissenschaftliche Fähigkeiten in verschiedenen Abteilungen anwenden können, und wie wir Menschen umschulen können, um der explodierenden Nachfrage nach diesen Fähigkeiten von Arbeitgebern gerecht zu werden.

Aber wenn wir diese Bedürfnisse erfüllen und Arbeitgeber mit den richtigen Talenten ausstatten wollen, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit Daten zu meistern, ist es wichtig, dass es für alle zugängliche Bildungsmöglichkeiten gibt, damit sie nicht nur neue Fähigkeiten erlernen, sondern auch die Möglichkeit haben, diese Fähigkeiten in die Praxis umzusetzen und verstehen, wie man Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt.

Obwohl viele Bildungsressourcen verfügbar sind, ist es wichtig, diejenigen, die in die Datenwissenschaft einsteigen möchten, zu ermutigen, mit Daten herumzuspielen. Nicht nur, um zu experimentieren und sich mit den Prinzipien vertraut zu machen, sondern um ein besseres Verständnis für die eigenen persönlichen Fähigkeiten und Ziele zu erlangen.

Derzeit gibt es mehrere Organisationen, die Menschen helfen, neue Fähigkeiten zu erwerben und ihre berufliche Karriere voranzutreiben. Formale Kurzzeitkurse – wie beispielsweise der gemeinsame Imperial Data Science Intensive Course von Le Wagon und dem Imperial College London – ermöglichen es den Schülern, die theoretische Seite zu erlernen, aber auch durch klassenbasierte Projekte zu experimentieren, um sie mit den Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten einem Data-Science-Team beizutreten und ihre Karriere voranzutreiben. 

Unter den bedeutenden Veränderungen, die die Pandemie für Unternehmen auf der ganzen Welt verursacht hat, ist die Abhängigkeit von Daten eine der bedeutendsten. Wenn Organisationen sowohl jetzt als auch nach COVID-19 erfolgreich sein sollen, dann ist es ein Muss, die richtigen Talente einzustellen und zu halten.

Boris Paillard

Nach seinem Studium der Ingenieurwissenschaften und Angewandten Mathematik an der Ecole Centrale Paris arbeitete Boris Paillard 3 Jahre im Investmentbanking. Mit seiner Leidenschaft für Technik und Bildung kündigte er seinen Job, um an verschiedenen technischen Produkten zu arbeiten, bevor er Le Wagon gründete, um kreativen Menschen technische Fähigkeiten beizubringen. In den letzten 7 Jahren leitete er die Entwicklung der Trainingsprogramme und -plattformen von Le Wagon. Bis heute haben seine Teams mehr als 10,000 Alumni in Webentwicklung und Datenwissenschaft in 41 Städten geschult, was Le Wagon zum weltweit führenden Coding-Bootcamp weltweit macht.

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