Blog

5. Februar 2020
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Warum Sie Ihre Data Science-Aufgaben auslagern sollten

Wir leben im Zeitalter von Big Data, in dem die Menge der Daten exponentiell wächst. Man schätzt, dass etwa 90 % der derzeit existierenden Daten allein in den letzten paar Jahren entstanden sind. Außerdem wird erwartet, dass die kollektive Summe der weltweiten Daten bis 2025 satte 175 Zettabytes erreichen wird!

Mit der Zunahme der Daten wächst auch unsere Fähigkeit, daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen auf der ganzen Welt investieren nun in großem Umfang in Data Science, um die Erkenntnisse aus ihren Daten zu erschließen und ihr Geschäft auf die nächste Stufe zu heben. Dies spiegelt sich auch auf dem Markt für Big-Data-Analysen wider, der jedes Jahr um 7 Milliarden Dollar an Wert gewinnt und bis 2023 voraussichtlich 103 Milliarden Dollar erreichen wird. Werfen wir einen Blick darauf, was Data Science für Ihr Unternehmen tun kann und welche Vor- und Nachteile das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben mit sich bringt.

Was Data Science für Ihr Unternehmen tun kann

Kundenanalyse: Hierbei handelt es sich um das Sammeln und Analysieren von Kundendaten, um wertvolle Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen. Dies kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, Schmerzpunkte der Kunden zu identifizieren, robuste Marketingstrategien zu entwickeln, den Kunden personalisierte Empfehlungen anzubieten und vieles mehr. 

Optimierung von Prozessen: Mit Hilfe der Datenwissenschaft können Sie feststellen, wo in Ihrem Betrieb Ineffizienzen bestehen, um diese zu beheben. Die Datenanalytik hat eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die in allen Branchen eingesetzt werden können. Sie können feststellen, wo es in Ihrem Unternehmen Reibungsverluste, Zeitverluste oder fehlerhafte Ergebnisse gibt. 

Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt: Investitionen in die Erschließung Ihrer Daten und die Nutzung der neuesten Technologien für maschinelles Lernen und KI können Ihnen einen Vorsprung vor Ihren Wettbewerbern verschaffen. Fortschrittliche Tools führen zu erweiterten Erkenntnissen, die Sie dann in umsetzbare Ziele für Ihr Unternehmen umwandeln können. Fortschrittliche Tools für maschinelles Lernen und Data Science können Ihnen auch helfen, Probleme zu erkennen, von denen Sie nicht wussten, dass Sie sie haben, oder Probleme zu identifizieren, bevor sie entstehen. 

Digitalisierung: Datenanalytik und Datenwissenschaft gehen Hand in Hand mit der digitalen Transformation. In dem Maße, wie Unternehmen zunehmend digital werden, betreten sie den Bereich der Datenerfassung und -analyse. Unternehmen können viel gewinnen, wenn sie so viele Bereiche wie möglich digitalisieren und einen datengesteuerten Ansatz für ihr Geschäft wählen.

Die Vor- und Nachteile des Outsourcings Ihrer Data Science-Aufgaben

Zugang zu hochqualifizierten Datenwissenschaftlern

Die Harvard Business Review, eine Publikation der Harvard University, bezeichnete Data Scientist als den "attraktivsten Job des 21. Man könnte meinen, dass es bei einer so positiven Bewertung eine Fülle von Datenwissenschaftlern geben muss. Die Realität sieht jedoch ganz anders aus. Es gibt einen großen Mangel an Datenwissenschaftlern, aber eine immer größere Nachfrage nach ihnen.

Dieser Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern führt in einigen Branchen zu ernsthaften Engpässen, da sie Schwierigkeiten haben, diese Stellen zu besetzen. Untersuchungen von IBM gehen davon aus, dass im Jahr 2020 weltweit etwa 700.000 Stellen für Datenwissenschaftler frei werden. Einfach ausgedrückt: Alle wollen Datenwissenschaftler, aber sie haben Schwierigkeiten, sie zu finden.

Wenn Sie sich für das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben entscheiden, erhalten Sie sofortigen Zugang zu hochqualifizierten Data Scientists mit einer Fülle von Branchenerfahrung, die sofort mit der Arbeit beginnen können.

Skalierung Ihres Data Science-Betriebs

Zu Beginn kann es schwierig sein, zu entscheiden, in welchen Umfang Ihr Unternehmen in Data Science investieren sollte. Sie können sich entscheiden, Ihre Bemühungen zunächst auf einige wenige Aufgaben zu konzentrieren. In der Zukunft könnten Sie jedoch feststellen, dass ein größerer Data-Science-Betrieb erforderlich ist. Indem Sie Ihre Data-Science-Aufgaben auslagern, können Sie Ihren Data-Science-Betrieb problemlos erweitern, wenn der Bedarf an mehr Data Science steigt. Wenn Sie alle datenwissenschaftlichen Aufgaben im eigenen Haus erledigen, kann dies ein viel komplexerer Prozess sein, der die Einstellung neuer Mitarbeiter, die Schulung neuer Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen und das Schreiben von Geschäftsplänen erfordert. 

Flexibilität

Das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben gibt Ihnen ein hohes Maß an Flexibilität, wenn es darum geht, zu entscheiden, auf welche Aufgaben Sie sich konzentrieren wollen. Ihr Schwerpunkt kann sich im Laufe der Zeit verschieben, wenn Sie den Wert einiger Data-Science-Aufgaben für Ihr Unternehmen erkennen, aber auch in Bereichen, die Ihrer Meinung nach weniger Aufmerksamkeit erfordern. Mit Outsourcing können Sie Ihre Erfahrungen auf Ihr Unternehmen zuschneiden und neue Ideen und Proof of Concepts (PoCs) ohne weitere Verpflichtungen ausprobieren. 

Es ist oft kostengünstiger

Wenn Sie nicht genau wissen, wie Ihr Data-Science-Betrieb aussehen soll, ist Outsourcing die beste Option. Sie können auswählen, welche Data-Science-Aufgaben Ihrem Unternehmen den größten Nutzen bringen, und Ihre Ausgaben in diesen Bereichen begrenzen. Sie können den Umfang der Data-Science-Aufgaben je nach Ihrem Budget erhöhen oder verringern. Wenn Sie Ihre Data-Science-Aufgaben intern erledigen, geben Sie möglicherweise mehr Geld aus, indem Sie Mitarbeiter einstellen, nur um dann festzustellen, dass es nicht genug Arbeit für sie gibt oder dass Ihre Data-Science-Bedürfnisse anders sind, als Sie es sich ursprünglich vorgestellt haben. 

Es gibt Zeiten, in denen es teurer ist

Obwohl das Outsourcing in den meisten Fällen kostengünstiger ist, gibt es Situationen, in denen es teurer sein kann. Dies ist in der Regel der Fall, wenn Sie einen großen Data-Science-Betrieb mit festen Zielen und einem engen Zeitplan durchführen möchten. Wenn Sie einen klaren Plan für Ihren Data-Science-Betrieb haben, ist es vielleicht am besten, interne Mitarbeiter einzustellen, deren Aufgaben und Ergebnisse Sie genau überwachen können. 

Kommunikation und Kultur am Arbeitsplatz

Da die ausgelagerten Mitarbeiter in der Regel nicht vor Ort sind, kann dies manchmal zu einem Zusammenbruch der Kommunikation führen. Es gibt Instrumente und Techniken, mit denen Sie dieses Risiko verringern können, aber es ist immer noch ein Risiko, wenn Sie nicht einfach an den Schreibtisch eines Mitarbeiters gehen können. Wenn Sie eine besondere Arbeitsplatzkultur haben, kann es außerdem sein, dass diese Kultur nicht gut mit dem Outsourcing-Team harmoniert.

Was ist das Richtige für Ihr Unternehmen?

Für die meisten Unternehmen ist das Outsourcing von Data Science die richtige Option. Outsourcing bietet Ihnen ein hohes Maß an Flexibilität und Skalierbarkeit und befreit Sie von der Last, in einer hart umkämpften Branche die richtigen Mitarbeiter zu finden. 

Wenn Sie Unterstützung bei der Implementierung modernster KI-Technologien benötigen, senden Sie uns einfach eine Nachricht oder rufen Sie uns unter +49 159 022 460 90 an. Wir werden uns umgehend mit Ihnen in Verbindung setzen.

Haben Sie eine Frage?