{"id":12215,"date":"2020-02-05T11:56:45","date_gmt":"2020-02-05T11:56:45","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12215"},"modified":"2024-08-01T13:13:09","modified_gmt":"2024-08-01T13:13:09","slug":"why-you-should-outsource-your-data-science-tasks","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/why-you-should-outsource-your-data-science-tasks\/","title":{"rendered":"Warum Sie Ihre Data Science-Aufgaben auslagern sollten"},"content":{"rendered":"

Wir leben im Zeitalter von Big Data, in dem die Datenmenge exponentiell w\u00e4chst. Sch\u00e4tzungen zufolge wurden etwa 901.000.000 der derzeit vorhandenen Daten in den letzten Jahren erstellt.\u00a0allein<\/a>Dar\u00fcber hinaus wird erwartet, dass die Gesamtsumme aller Daten weltweit bis 2025 die gewaltige\u00a0175 Zettabyte<\/a>!<\/p>\n

Mit der Zunahme der Daten w\u00e4chst auch unsere F\u00e4higkeit, 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 Gesch\u00e4ft auf die n\u00e4chste Ebene zu bringen. Dies spiegelt sich auch im Markt f\u00fcr Big Data-Analysen wider, der jedes Jahr um $7 Milliarden an Wert gewinnt und voraussichtlich\u00a0auf $103 Milliarden bis 2023<\/a>. Sehen wir uns an, was Data Science f\u00fcr Ihr Unternehmen leisten kann und welche Vor- und Nachteile das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben hat.<\/p>\n

Was Data Science f\u00fcr Ihr Unternehmen leisten kann<\/h3>\n

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.<\/p>\n

Prozessoptimierung: Mithilfe der Datenwissenschaft k\u00f6nnen Sie Ineffizienzen in Ihren Arbeitsabl\u00e4ufen identifizieren, damit Sie diese beheben k\u00f6nnen. Die Datenanalyse bietet vielf\u00e4ltige Anwendungsf\u00e4lle, die in allen Branchen umgesetzt werden k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen erkennen, wo es in Ihrem Unternehmen zu Reibungen, Zeitverlusten oder fehlerhaften Ergebnissen kommt.<\/p>\n

Wettbewerbsf\u00e4higkeit auf dem Markt: Wenn Sie in die Freigabe Ihrer Daten investieren und die neueste Technologie f\u00fcr maschinelles Lernen und KI nutzen, k\u00f6nnen Sie Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus sein. Fortschrittliche Tools f\u00fchren zu erweiterten Erkenntnissen, die Sie dann in umsetzbare Ziele f\u00fcr Ihr Unternehmen umwandeln k\u00f6nnen. Fortschrittliche Tools f\u00fcr maschinelles Lernen und Datenwissenschaft k\u00f6nnen Ihnen auch dabei helfen, Probleme zu erkennen, von denen Sie nichts wussten, oder Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten.<\/p>\n

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 k\u00f6nnen erheblich davon profitieren, wenn sie in m\u00f6glichst vielen Bereichen digitalisieren und einen datengesteuerten Ansatz f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ft verfolgen.<\/p>\n

Die Vor- und Nachteile des Outsourcings Ihrer Data Science-Aufgaben<\/h3>\n

Zugang zu hochqualifizierten Datenwissenschaftlern<\/h3>\n

Die Harvard Business Review, eine Publikation der Harvard University, bezeichnete Data Scientist als\u00a0\u201eDer sexieste Job des 21. Jahrhunderts\u201c<\/a>. Angesichts einer so gl\u00fchenden Kritik k\u00f6nnte man meinen, dass es eine F\u00fclle von Datenwissenschaftlern geben muss. Die Realit\u00e4t sieht jedoch ganz anders aus. Es herrscht ein gro\u00dfer Mangel an Datenwissenschaftlern, aber die Nachfrage nach ihnen steigt zunehmend.<\/p>\n

Dieser Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern ist ein Grund f\u00fcr ernsthafte Engp\u00e4sse in einigen Branchen, da sie Schwierigkeiten haben, diese Stellen zu besetzen. Eine von IBM durchgef\u00fchrte Studie sch\u00e4tzt, dass die Zahl der offenen Stellen f\u00fcr Datenwissenschaftler im Jahr 2020 auf\u00a0erreichen rund 700.000 weltweit<\/a>. Einfach ausgedr\u00fcckt: Jeder m\u00f6chte Datenwissenschaftler, aber es ist schwierig, sie zu finden.<\/p>\n

Wenn Sie sich f\u00fcr das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben entscheiden, erhalten Sie sofortigen Zugriff auf hochqualifizierte Datenwissenschaftler mit umfassender Branchenerfahrung, die sofort mit der Arbeit beginnen k\u00f6nnen.<\/p>\n

\n

Skalieren Sie Ihren Data Science-Betrieb<\/h3>\n<\/div>\n

Zu Beginn kann es schwierig sein, zu entscheiden, in welches Ma\u00df an Data Science Ihr Unternehmen investieren sollte. Vielleicht m\u00f6chten Sie sich zun\u00e4chst auf einige wenige Aufgaben konzentrieren. In Zukunft werden Sie jedoch m\u00f6glicherweise feststellen, dass Sie einen umfangreicheren Data Science-Betrieb ben\u00f6tigen. Durch das Outsourcing Ihrer Data Science-Aufgaben k\u00f6nnen 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 Gesch\u00e4ftspl\u00e4nen umfasst.<\/p>\n

\n

Flexibilit\u00e4t<\/h3>\n<\/div>\n

Das Outsourcing Ihrer Data-Science-Aufgaben gibt Ihnen ein hohes Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t bei der Entscheidung, auf welche Aufgaben Sie sich konzentrieren m\u00f6chten. Ihr Fokus kann sich im Laufe der Zeit verschieben, wenn Sie den Wert einiger Data-Science-Aufgaben f\u00fcr Ihr Unternehmen erkennen, sowie Bereiche, die Ihrer Meinung nach weniger Aufmerksamkeit erfordern. Durch Outsourcing k\u00f6nnen Sie Ihre Erfahrung an Ihr Unternehmen anpassen und neue Ideen und Proof of Concepts (PoCs) ohne weitere Verpflichtungen ausprobieren.<\/p>\n

\n

Es ist oft kosteng\u00fcnstiger<\/h3>\n<\/div>\n

Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Ihr Data-Science-Betrieb genau aussehen wird, ist Outsourcing die beste Option. Sie k\u00f6nnen ausw\u00e4hlen, welche Data-Science-Aufgaben Ihrem Unternehmen den gr\u00f6\u00dften Nutzen bringen, und Ihre Ausgaben in diesen Bereichen begrenzen. Sie k\u00f6nnen den Umfang der Data-Science-Aufgaben entsprechend Ihrem Budget erh\u00f6hen oder verringern. Wenn Sie Ihre Data Science intern durchf\u00fchren, geben Sie m\u00f6glicherweise mehr Geld aus, weil Sie Mitarbeiter einstellen, nur um dann festzustellen, dass es nicht genug Arbeit f\u00fcr sie gibt oder dass Ihre Data-Science-Anforderungen anders sind als urspr\u00fcnglich vorgesehen.<\/p>\n

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Es gibt Zeiten, in denen es teurer ist<\/h3>\n<\/div>\n

Obwohl Outsourcing in den meisten F\u00e4llen kosteng\u00fcnstiger ist, gibt es Situationen, in denen es teurer sein kann. Dies ist normalerweise der Fall, wenn Sie einen gro\u00dfen Data-Science-Betrieb mit einem starren Satz von Zielen und einem engen Zeitplan durchf\u00fchren m\u00f6chten. Wenn Sie einen klaren Plan f\u00fcr Ihren Data-Science-Betrieb haben, ist es m\u00f6glicherweise am besten, interne Mitarbeiter einzustellen, deren Aufgaben und Ergebnisse Sie genau \u00fcberwachen k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Kommunikation und Unternehmenskultur<\/h3>\n<\/div>\n

Da ausgelagerte Mitarbeiter normalerweise nicht vor Ort sind, kann dies manchmal zu Kommunikationsproblemen f\u00fchren. Es gibt Tools und Techniken, mit denen Sie dieses Risiko verringern k\u00f6nnen, aber es ist immer noch ein Risiko, wenn Sie nicht einfach zu einem anderen Mitarbeiter an den Schreibtisch gehen k\u00f6nnen. Wenn Sie au\u00dferdem eine einzigartige Unternehmenskultur haben, kann es sein, dass diese nicht gut mit der des Outsourcing-Teams harmoniert.<\/p>\n

Was ist das Richtige f\u00fcr Ihr Unternehmen?<\/h3>\n

F\u00fcr die meisten Unternehmen ist das Outsourcing von Data Science die richtige Option. Outsourcing bietet Ihnen ein hohes Ma\u00df an Flexibilit\u00e4t und Skalierbarkeit und befreit Sie von der Last, in einer hart umk\u00e4mpften Branche die richtigen Mitarbeiter zu finden.<\/p>\n

Wenn Sie Unterst\u00fctzung bei der Implementierung modernster KI-Technologien ben\u00f6tigen \u2013\u00a0kontaktieren Sie uns<\/a>. Wir werden uns umgehend bei Ihnen melden.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

We\u2019re living in the age of Big Data where the amount of data we have is growing exponentially. It\u2019s estimated that around 90% of the data that currently exists was created in the last couple of years\u00a0alone. Additionally, by 2025, the collective sum of the world\u2019s data is expected to reach a whopping\u00a0175\u00a0Zettabytes! 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