Data Science Trends 2021

Dieses Jahr hat gezeigt, wie wichtig es ist schnell zu handeln und sich umgehend an neue Gegebenheiten anzupassen. Es hat sich herausgestellt, dass die Fähigkeit, digitale Technologien nutzbar zu machen, ein wichtiger Punkt war und stets ist. Die Nutzung moderner Technologien war nicht nur eine Option, sondern wurde zu einer absoluten Notwendigkeit. Eines haben die enormen Veränderungen mit sich gebracht: Die Beschleunigung der Digitalisierung.

Um auch weiterhin am Puls der Zeit zu sein, haben wir 5 Top Data-Science-Themen für 2021 für Sie identifiziert. Für die Prognose der Data Science Trends 2021 haben wir unsere Erkenntnisse aus dem Austausch mit Kunden und Partnern mit unserer mittlerweile über 10 Jahre gereiften Intuition für die kommenden Themen unserer Branche verbunden.

1. Industrialisierung / Operationalisierung von KI-Plattformen

Die Industrialisierung von KI-Plattformen ermöglicht die Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit der KI, was ihre Einführung und ihr Wachstum beschleunigt. KI erfordert Plattformen, die den Prozess der KI-Entwicklung und -Implementierung beschleunigen sowie automatisieren, um KI für die breite Masse zugänglich zu machen. Durch das Trainieren von Modellen und die Entwicklung von Algorithmen, ist KI in der Lage Datenberge in kürzester Zeit zu verarbeiten und kann schneller zu Schlussfolgerungen gelangen als der Mensch. Planung, Reporting, Analyse und Dashboarding – Alle diese Optionen in einer gemeinsamen und integrierten Plattform sind ein entscheidender Faktor für den nachhaltigen Erfolg von Performance Management und Analytik. Die Einbettung von KI-Plattformen in die operativen Systeme ist somit einer der relevantesten Trends im Markt.

2. Decision Intelligence / Decision Automation

Bis 2023 werden mehr als 33% der großen Unternehmen über Analysten verfügen, die Decision Intelligence praktizieren. Decision Intelligence vereint Data Science, Sozialwissenschaft und Management-Wissenschaft zu einem zusammenhängenden Bereich. Diese Methode zum Treffen komplexer Entscheidungen geht über den wissenschaftlichen Rahmen mathematischer Berechnungen und maschineller Lernalgorithmen hinaus und hilft Menschen bzw. Unternehmen dabei, bessere Arbeitsergebnisse zu erreichen. Decision Automation ermöglicht es Organisationen, den Entscheidungsprozess in vielen verschiedenen Bereichen zu automatisieren (d.h. innerhalb eines Prozesses, eines Antrags, einer Abteilung usw.). Beispielsweise erhöhen automatisierte Entscheidungen die Produktivität und verringern Risiken und Fehlerquoten in einem Entscheidungsprozess. Die Automatisierung von Entscheidungen ist in der Regel auf routinemäßige, sich wiederholende Entscheidungen anwendbar, die in den täglichen Aktivitäten einer Organisation auftreten.

3. Data Labeling / Annotation Services

Sind Daten nicht gut genug, können Fehler auftreten, doch teilweise gibt es keine Spielräume für diese Fehler – wie zum Beispiel bei selbstfahrenden Autos. Data Labeling ist ein wichtiger Teil der Datenvorverarbeitung für Machine Learning. Diese gelabelten Daten sollten von sehr hoher und sehr präziser Qualität sein, damit ein Modell funktionieren kann.  Daten, die in verschiedenen Formaten wie Texten, Bildern, Audio- oder Videodateien vorliegen, werden mit spezifischen Techniken für bestimmte Zwecke gekennzeichnet, um einen Kontext zu liefern. So können Machine-Learning-Modelle Informationen verstehen, analysieren und entsprechende Ergebnisse liefern. Auf diese Weise werden ML-Algorithmen trainiert, Muster erkannt und sich schließlich für Vorhersagen gemerkt werden.

Data Labeling ermöglicht Maschinen ein genaues Verständnis der realen Bedingungen und eröffnet Chancen für Unternehmen und ganze Branchen.

4. Augmented Intelligence

Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine – Augmented Intelligence ist immer noch ein wichtiges Thema und bleibt auch in 2021 im Trend. Ganz vorne steht dabei die Möglichkeit effizienter und erfolgreicher arbeiten zu können. Durch automatisierte Routineaufgaben entstehen mehr Freiräume für anspruchsvollere Aufgaben, die ausschließlich die menschliche Intelligenz fordern.

Mehr dazu erfahren Sie in unserem Blogartikel.

5. Data Science Infrastrukturen

Damit Unternehmen effizient arbeiten können, ist eine passende und stabile IT-Infrastruktur entscheidend. Sie ist der Dreh- und Angelpunkt für den produktiven Einsatz von Data Science und KI im Unternehmen. Um in Zeiten der Digitalisierung das Potenzial von Data Science und KI somit nachhaltig und optimal nutzen zu können, braucht es eine nahtlose Implementierung von Analytik-Lösungen in die Unternehmensprozesse, um ein reibungsloses Zusammenspiel sicherzustellen. Hochverfügbarkeit, Skalierbarkeit und Load Balancing – ob in der Cloud oder On Premises – IT-Infrastrukturen waren und bleiben ein Top Trend.

 

Weiterführende und interessante Beiträge zum Thema:

So baut man Data Science Plattformen

Augmented Intelligence: Menschliche Kognition trifft auf maschinelles Lernen

Was ist Augmented Analytics – Chancen für Unternehmen

Data Science und IT – eine Frage der richtigen Infrastruktur

 

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