SALVE,
Nichts ist mehr so wie es war………………..
Wenn Datenmengen zu groß, komplex, schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit herkömmlichen Methoden auszuwerten, braucht man Datenwissenschaftler, die gesammelte Informationen aller Art verknüpfen und entschlüsseln können. „Jeder Smartphone-, Kreditkarten- oder Amazon-Nutzer, jeder Autofahrer mit Navigationsgerät im Wagen und jeder Einkäufer mit Kundenkarte erzeugt täglich solche Datenströme“. Daten sind Ausdruck von Verhaltensweisen (Vorlieben, Routinen u.a.) und bergen dadurch ein hohem Informationspotenzial, das der Datenwissenschaftler auswerten und ausschöpfen soll, um daraus Wissen herauszufiltern.
„Mit Data-Science-Methoden lässt sich neues, unerwartetes und wertvolles Wissen über komplexe Systeme extrahieren“. Diese Verfahren nutzen Versicherungen, Krankenhäuser, Logistik-unternehmen, Regierungsbehörden und viele andere mehr. Weil es in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten nützlich für die Entscheidungsfindung sei.
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Datenwissenschaftler werden also auch im Zeitalter von KI weiterhin gebraucht – und vielleicht sogar mehr denn je. Zwar können KI-Modelle riesige Datenmengen analysieren, aber es gibt weiterhin wichtige Aufgaben und Kompetenzen, die Menschen mit datenwissenschaftlicher Expertise erfüllen:
Datenverständnis und Kontext
KI-Modelle können Daten zwar verarbeiten, aber das Verständnis des Kontexts bleibt entscheidend. Ein Datenwissenschaftler weiß, welche Daten relevant sind, wie sie zu interpretieren sind und wo potenzielle Fallstricke (z. B. Verzerrungen oder Fehlerquellen) liegen.
Fragestellung definieren
KI analysiert Daten, liefert Muster und Prognosen. Aber die richtigen Fragen zu stellen und ein sinnvolles Analyseziel zu definieren, erfordert menschliches Denken und Problemlösungskompetenz.
Modellentwicklung und Validierung
Datenwissenschaftler bauen Modelle, passen sie an und validieren die Ergebnisse. KI kann Modelle erstellen, aber sie arbeitet oft wie eine „Blackbox“ – jemand muss hinterfragen, ob die Ergebnisse logisch und ethisch vertretbar sind.
Interpretation und Kommunikation
Datenanalyse ist nur nützlich, wenn die Ergebnisse verständlich kommuniziert werden können. Datenwissenschaftler übersetzen komplexe Analysen in konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen oder Organisationen.
KI überwachen und verbessern
KI ist nicht perfekt. Modelle müssen laufend überwacht, verbessert und an neue Daten angepasst werden. Datenwissenschaftler sind wichtig, um die Performance der KI zu kontrollieren und Fehlentwicklungen zu korrigieren.
Ethische und soziale Verantwortung
KI ist nur so „gut“ wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Datenwissenschaftler stellen sicher, dass Analysen fair, transparent und ethisch vertretbar sind.
Das heißt, KI kann den Datenwissenschaftler unterstützen, aber nicht ersetzen. Vielmehr verändert sie das Berufsbild: Routineaufgaben werden automatisiert, sodass sich Datenwissenschaftler auf strategische und kreative Aufgaben konzentrieren können. Das Zusammenspiel von Mensch und KI wird entscheidend sein, um das Potenzial großer Datenmengen voll auszuschöpfen.