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Gartner-Studie veröffentlicht Data Science: Mehr Automatisierung, einfacherer Einsatz

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

Wie die Marktforscher von Gartner melden, werden bis 2020 rund 40 Prozent aller Data-Science-Tasks automatisiert ablaufen. Dies wird zu höherer Produktivität und einem breiteren Einsatz von Daten und Analytics-Anwendungen durch „Citizen Data Sciensts“ führen.

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Gartner hat einen Blick in die Zukunft der Analytics-Anwendungen gewagt.
Gartner hat einen Blick in die Zukunft der Analytics-Anwendungen gewagt.
(Bild: Gartner)

Gartner definiert einen Citizen Data Scientist als eine Person, die Modelle auf Basis fortschrittlicher diagnostischer Analysen sowie prädiktiver oder normativer Fähigkeiten erstellt. Dabei ist die Person aber in einer Funktion tätig, die nicht primär im Bereich von Statistik oder Analytics angesiedelt ist. Solche Citizen Data Scientists sollen laut Gartner künftig die Lücke zwischen den Mainstream-Self-Service-Analytics für Business-User und den Advanced-Analytics-Verfahren der Data Scientists schließen. Obwohl sie nicht über die tiefgreifenden Fachkenntnisse der Datenwissenschaftler verfügen, können Citizen Data Scientists künftig anspruchsvolle Analysen bereitstellen.

Simplifizierung wird Top-Thema

Laut den Marktforschern spielt die Vereinfachung der Lösungen für fast jeden Data- und Analytics-Software-Plattformanbieter eine zunehmend wichtige Rolle. Verschiedene Aufgaben, wie etwa Datenintegration oder Modellerstellung, lassen sich durch Automatisierung simplifizieren. „Die vereinfachte Nutzung von Data Science-Produkten für Citizen Data Scientists wird die Reichweite für entsprechende Anbieter im Unternehmen vergrößern und dabei helfen, die Qualifikationslücke zu überwinden“, erläutert Alexander Linden, Research Vice President von Gartner. „Der Schlüssel zu dieser Vereinfachung ist die Automatisierung von monotonen und hoch manuellen Aufgaben, die keine tiefgründige Expertise im Bereich Data Science verlangen“, ergänzt er.

Deutlicher Produktivitätszuwachs

Linden erwartet außerdem, dass die zunehmende Automatisierung zu einem signifikanten Produktivitätszuwachs für Data Scientist führen wird. Weniger Personal wird für die gleiche Menge an Arbeit benötigt. Dadurch werden die Datenwissenschaftler aber keinesfalls überflüssig: Jedes fortschrittliche Data-Science-Projekt erfordere laut Linden mindestens ein oder zwei entsprechend ausgebildete Fachleute. Gartner prognostiziert außerdem, dass bereits 2019 mehr Analysen von Citizen Data Scientists stammen werden als von klassischen Datenwissenschaftlern. Letztere können dadurch ihren Fokus verstärkt auf komplexe Fragenstellungen richten.

Erweiterte Fähigkeiten

„Den meisten Organisationen stehen nicht genug Data Scientists dauerhaft zur Verfügung. Stattdessen sind viele fähige Analysten vorhanden, die zu Citizen Data Scientists werden können“, verdeutlicht Joao Tapadinhas, Research Director von Gartner. „Ausgestattet mit den richtigen Tools können sie komplizierte diagnostische Analysen durchführen und Modelle auf Basis von Predictive oder Prescriptive Analytics erstellen. Dies ermöglicht ihnen über die Analytics-Grenzen von normalen Business-Anwendern hinauszugehen und analytische Prozesse mit größerer Tiefe und Breite zu nutzen“, verdeutlicht er.

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