Warum Sie Ihre Data Science-Aufgaben auslagern sollten

Wir leben im Zeitalter von Big Data, in dem die Datenmenge exponentiell wächst. Schätzungen zufolge wurden etwa 901.000.000 der derzeit vorhandenen Daten in den letzten Jahren erstellt. alleinDarüber hinaus wird erwartet, dass die Gesamtsumme aller Daten weltweit bis 2025 die gewaltige 175 Zettabyte!

Mit der Zunahme der Daten wächst auch unsere Fähigkeit, daraus umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen auf der ganzen Welt investieren derzeit massiv in die Datenwissenschaft, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und ihr Geschäft auf die nächste Ebene zu bringen. Dies spiegelt sich auch im Markt für Big Data-Analysen wider, der jedes Jahr um $7 Milliarden an Wert gewinnt und voraussichtlich auf $103 Milliarden bis 2023. Sehen wir uns an, was Data Science für Ihr Unternehmen leisten kann und welche Vor- und Nachteile das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben hat.

Was Data Science für Ihr Unternehmen leisten kann

Kundenanalyse: Hierbei werden Kundendaten gesammelt und analysiert, um wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Dies kann Ihrem Unternehmen dabei helfen, Kundenprobleme zu identifizieren, robuste Marketingstrategien zu entwickeln, Kunden personalisierte Empfehlungen zu geben und vieles mehr.

Prozessoptimierung: Mithilfe der Datenwissenschaft können Sie Ineffizienzen in Ihren Arbeitsabläufen identifizieren, damit Sie diese beheben können. Die Datenanalyse bietet vielfältige Anwendungsfälle, die in allen Branchen umgesetzt werden können. Sie können erkennen, wo es in Ihrem Unternehmen zu Reibungen, Zeitverlusten oder fehlerhaften Ergebnissen kommt.

Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt: Wenn Sie in die Freigabe Ihrer Daten investieren und die neueste Technologie für maschinelles Lernen und KI nutzen, können Sie Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus sein. Fortschrittliche Tools führen zu erweiterten Erkenntnissen, die Sie dann in umsetzbare Ziele für Ihr Unternehmen umwandeln können. Fortschrittliche Tools für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft können Ihnen auch dabei helfen, Probleme zu erkennen, von denen Sie nichts wussten, oder Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.

Digitalisierung: Datenanalyse und Datenwissenschaft gehen Hand in Hand mit der digitalen Transformation. Mit der zunehmenden Digitalisierung von Unternehmen betreten sie den Bereich der Datenerfassung und -analyse. Unternehmen können erheblich davon profitieren, wenn sie in möglichst vielen Bereichen digitalisieren und einen datengesteuerten Ansatz für ihr Geschäft verfolgen.

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 „Der sexieste Job des 21. Jahrhunderts“. Angesichts einer so glühenden Kritik könnte man meinen, dass es eine Fülle von Datenwissenschaftlern geben muss. Die Realität sieht jedoch ganz anders aus. Es herrscht ein großer Mangel an Datenwissenschaftlern, aber die Nachfrage nach ihnen steigt zunehmend.

Dieser Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern ist ein Grund für ernsthafte Engpässe in einigen Branchen, da sie Schwierigkeiten haben, diese Stellen zu besetzen. Eine von IBM durchgeführte Studie schätzt, dass die Zahl der offenen Stellen für Datenwissenschaftler im Jahr 2020 auf erreichen rund 700.000 weltweit. Einfach ausgedrückt: Jeder möchte Datenwissenschaftler, aber es ist schwierig, sie zu finden.

Wenn Sie sich für das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben entscheiden, erhalten Sie sofortigen Zugriff auf hochqualifizierte Datenwissenschaftler mit umfassender Branchenerfahrung, die sofort mit der Arbeit beginnen können.

Zu Beginn kann es schwierig sein, zu entscheiden, in welches Maß an Data Science Ihr Unternehmen investieren sollte. Vielleicht möchten Sie sich zunächst auf einige wenige Aufgaben konzentrieren. In Zukunft werden Sie jedoch möglicherweise feststellen, dass Sie einen umfangreicheren Data Science-Betrieb benötigen. Durch das Outsourcing Ihrer Data Science-Aufgaben können Sie Ihren Data Science-Betrieb problemlos skalieren, wenn der Bedarf an mehr Data Science steigt. Wenn Sie Ihre gesamte Data Science intern abwickeln, kann dies ein viel komplexerer Prozess sein, der die Einstellung neuer Mitarbeiter, die Schulung neuer Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen und das Schreiben von Geschäftsplänen umfasst.

Das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben gibt Ihnen ein hohes Maß an Flexibilität bei der Entscheidung, auf welche Aufgaben Sie sich konzentrieren möchten. Ihr Fokus kann sich im Laufe der Zeit verschieben, wenn Sie den Wert einiger Data-Science-Aufgaben für Ihr Unternehmen erkennen, sowie Bereiche, die Ihrer Meinung nach weniger Aufmerksamkeit erfordern. Durch Outsourcing können Sie Ihre Erfahrung an Ihr Unternehmen anpassen und neue Ideen und Proof of Concepts (PoCs) ohne weitere Verpflichtungen ausprobieren.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Ihr Data-Science-Betrieb genau aussehen wird, 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 entsprechend Ihrem Budget erhöhen oder verringern. Wenn Sie Ihre Data Science intern durchführen, geben Sie möglicherweise mehr Geld aus, weil Sie Mitarbeiter einstellen, nur um dann festzustellen, dass es nicht genug Arbeit für sie gibt oder dass Ihre Data-Science-Anforderungen anders sind als ursprünglich vorgesehen.

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

Da ausgelagerte Mitarbeiter normalerweise nicht vor Ort sind, kann dies manchmal zu Kommunikationsproblemen führen. Es gibt Tools und Techniken, mit denen Sie dieses Risiko verringern können, aber es ist immer noch ein Risiko, wenn Sie nicht einfach zu einem anderen Mitarbeiter an den Schreibtisch gehen können. Wenn Sie außerdem eine einzigartige Unternehmenskultur haben, kann es sein, dass diese nicht gut mit der des Outsourcing-Teams 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 – kontaktieren Sie uns. Wir werden uns umgehend bei Ihnen melden.