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Mai 29, 2019

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Data Science: Die Zukunft der Automation?

Data Science: Die Zukunft der Automation?

Eine hervorragende Kombination von Programmierkenntnissen, einer kundenorientierten Denkweise und überragenden Kommunikationsfähigkeiten ist die Voraussetzung dafür, in dem laut Harvard Business Review coolsten Job des 21. Jahrhunderts Erfolg zu haben — als Data Scientist. Aber warum ist dieser aufkeimende Beruf so gefragt, und was genau macht ihn aus?

Früher konnte die Datenmenge und -heterogenität, die von einem durchschnittlichen Produktionsbetrieb fabriziert wurde, mühelos mithilfe einer standardmäßigen Datenverarbeitungssoftware bewältigt werden. Im Zuge technologischer Verbesserungen erkannten Produktionsleiter jedoch den Bedarf nach einem Experten, der Muster in den enormen unstrukturierten Datenmengen, die ihnen plötzlich zur Verfügung standen, erkennen und sie zur Lösung tatsächlich bestehender oder potenzieller Probleme verwenden konnte. Wir präsentieren den Data Scientist.

Big Data interpretieren

Die Berufsbezeichnung Data Scientist gibt es zwar erst seit zehn Jahren, aber inzwischen sind bereits Tausende von ihnen sowohl in technisch-orientierten Start-ups als auch in Großunternehmen beschäftigt. Der aktuelle Bedarf an Data Scientists übersteigt die Anzahl derer, die auf dem Arbeitsmarkt zur Verfügung stehen. Da es darüber hinaus nur begrenzte akademische Ausbildungswege für diesen Beruf gibt, kann das Anwerben, Einstellen und Binden von Data Scientists eine echte Herausforderung sein.

Wo können wir angesichts der fehlenden berufsvorbereitenden Ausbildungen auf diesem Gebiet unsere zukünftigen Data Scientists finden? Statistiker, Mathematiker und Informatiker sind ideale Kandidaten für diesen Beruf, da Data Science ein höchst interdisziplinäres Fachgebiet umfasst, auf dem Methoden aus der Statistik, Analytik und dem maschinellen Lernen oft zugleich angewandt werden. Data Scientists müssen über fundierte Daten- und Computererfahrungen und ein herausragendes assoziatives Denkvermögen verfügen. Eine ausgezeichnete Kommunikationskompetenz sowie die Fähigkeit, Ergebnisse ihrer Forschung klar und verständlich zu präsentieren, vervollständigen ihr Profil.

Data Scientists auf dem Gebiet der prädiktiven Instandhaltung und Automatisierung

Wenngleich die prädiktive Instandhaltung mit Sensoren beginnt, die Daten zum Status von Maschinen erheben, wird sie durch Data Scientists erst ermöglicht, die diese Daten so aufbereiten, dass sie von anderen Mitarbeitern interpretiert werden können — in diesem Fall von einem Betriebsingenieur.

Data Scientists können dazu beitragen, Muster bei der Produktivität einer Maschine zu entdecken, um im Voraus sagen zu können, wann es zu einem Maschinenausfall kommen könnte. Wenn beispielsweise ein Motor langsam immer ineffizienter wird, ist es wahrscheinlich, dass es ein Problem gibt. Solche Einblicke ermöglichen es einem Betriebsingenieur, eine prädiktive Instandhaltung durchzuführen und Maschinen sowie Systeme zu reparieren, bevor es zu einem Totalausfall kommt.

In solch einem Fall müssen Betriebsingenieure schnell handeln. Eine gute Beziehung zu einem Teilezulieferer ist eine starke Ausgangsposition, denn dies gewährleistet Zugriff auf eine Reihe von Komponenten, die zur Vorbereitung einer notwendigen Reparatur bestellt und gelagert werden können.

Data Science automatisieren? Angesichts der Tatsache, dass Data Scientists dermaßen begehrt sind, scheint es geboten, dass für die Zukunft dieses Berufs einige der wiederholten Aufgaben eines Data Scientists automatisiert werden sollten, damit er sich ganz auf solch komplexe Aufgaben konzentriert, die nur ein Mensch bewältigen kann. Manche befürchten zwar, dass eine Automatisierung weniger Stellen für Data Scientists bedeutet, doch laut Forbes sind zwei ermutigendere und weitaus realistischere Szenarien viel wahrscheinlicher: Erstens ermöglicht die Automatisierung Data Scientists, in viel kürzerer Zeit sehr viel mehr Daten zu analysieren. Zweitens führt sie zu einer Demokratisierung dieses Berufs, die dazu beitragen könnte, dass Data Scientists enger mit anderen Experten zusammenarbeiten, beispielsweise mit Betriebsingenieuren, Programmierern und Wirtschaftsanalysten.

Statt ihre Karriereaussichten zu schmälern, wird eine Automatisierung höchstwahrscheinlich die Einzigartigkeit ihrer Fähigkeiten herausstellen. Kurz gesagt, kann die Coolness von Data Scientists durch technologische Fortschritte nur noch weiter gesteigert werden.

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