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Wanted: Data Scientists – Ein Übergangsphänomen?

Wanted: Data Scientists – Ein Übergangsphänomen?
July 31, 2017 LANA

Für viele Unternehmen besteht mit Fortschreiten der Digitalisierung eine große Herausforderung darin, das Potential ihrer Daten tatsächlich auszuschöpfen. Oftmals liegt die Ursache hierfür allerdings nicht nur an der mangelnden Erhebung oder Qualität der Daten, sondern an der Verfügbarkeit von Ressourcen mit entsprechenden Kompetenzen diese zu nutzen. Der Data Scientist ist in großen Unternehmen heute Mangelware.

IDC beziffert den Fachkräftemangel in diesem Bereich auf das Fünffache des aktuellen Bedarfs. Nur rund 30 Prozent der im Rahmen der Industrial Analytics Studie 2016/2017 befragten Unternehmen sind der Meinung, Daten so analysieren zu können, dass relevante Erkenntnisse erzeugt werden. Das müssen neue Analytics-Lösungen verstärkt berücksichtigen.

Während traditionelle Unternehmen um die IT-Talente buhlen, haben Startups den Vorteil begehrte Fachkräfte durch attraktivere Unternehmenskultur oder Standorte für sich zu gewinnen. Allerdings kehrt sich dieser Vorteil genau dann um, wenn diese eine Software für Unternehmen entwickeln, deren Einsatz erweiterte Data-Science-Kenntnisse erfordert.

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Startups setzen auf Self-Service-Analytics durch Automatisierung

„Während unser Geschäftsmodell hauptsächlich den Verkauf von Softwarelizenzen fokussiert, beobachten wir einen konstanten Bedarf an Beratungsleistungen im Bereich der Datenaufbereitung und Analyse.“ so Dr. Rami-Habib Eid-Sabbagh, Mitgründer und Head of Sales bei dem Berliner Startup Lana Labs.

Dieser Umstand wurde in der Entwicklung des Prozessanalyse-Tools von Anfang an berücksichtigt: Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur größtmöglichen Automatisierung der Datenanalysen benötigt der Anwender immer weniger Vorkenntnisse, sodass dieser Self-Service-Analytics-Ansatz den Mangel an Ressourcen teilweise auffängt.

 

2020: 40 % weniger Aufgaben für DataScientists

Mit LANA Process Mining realisiert das junge Unternehmen den Traum vieler Analysten: eine automatisierte Prozessanalyse, die per Mausklick aufzeigt wo der Prozess nicht optimal läuft und vor allem warum. Damit zeichnet sich ein neues Entwicklungsparadigma ab, welches den aktuellen Data-Scientist-Mangel zum Übergangsphänomen macht. Die Auswirkungen der Automatisierung in diesem Bereich unterstreicht auch eine aktuelle Gartner-Prognose, nach welcher über 40 Prozent der Aufgaben eines Data Scientists bis 2020 automatisiert werden.

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Über Lana Labs

Die Ausgründung des Hasso-Plattner-Instituts basiert auf den in fünf Jahren Process- Mining-Forschung entstandenen Ergebnissen von Dr. Thomas Baier. Das 2016 gegründete Unternehmen arbeitet in Berlin mit einem kleinen Team konstant an Innovationen für die automatisierte datenbasierte Prozessanalyse von morgen.