Kein Jahresanfang ohne Vorhersagen und Trend-Berichte: Auch wir bei eoda haben den Jahreswechsel zum Anlass genommen und geschaut welche Trends wir in unseren Projekten wahrgenommen haben.
Automatisierung
Aufgrund des zunehmenden Verlassens des Proof-of-Concept Status von datengetriebenen Anwendungen, wird deren Automatisierung und Implementierung in Produktivsysteme in diesem Jahr weiter in den Fokus rücken.
Data Science in der Organisation
Organisationen setzen sich verstärkt mit der Frage auseinander, wo sie ihre Data Science Teams einsetzen und wie sie diese optimal unterstützen. Fragen, die es zu beantworten gilt, sind:
- Welche Organisationsformen passen am besten zu den Teams?
- Wo wird Data Science in der Organisation verortet?
- Gibt es eine zentrale Data Science Abteilung die anderen Teams zuarbeitet oder sitzen die Data Science Kollegen direkt in den jeweiligen Teams der Fachbereiche?
Mehr Data Science Kompetenz in den Fachbereichen
Bei wachsender Bedeutung datengetriebener Entscheidungen werden sich nicht nur Data Science Teams oder Analysten mit der Analyse von Daten beschäftigen, sondern auch die Fachbereiche selbst werden ihre Kompetenzen in der Nutzung von Daten erhöhen.
Bessere Verfügbarkeit von Daten
Zwar gibt es zahlreiche Ideen für datengetriebene Lösungen, jedoch ist die Umsetzung dieser oft aufgrund der Verfügbarkeit entsprechend relevanter Daten in der Vergangenheit gescheitert. Diesen Stolperstein haben Unternehmen erkannt und daher die Datenhaltung in den letzten Jahren verbessert.
Explainable AI
Deep Learning war die letzten zwei Jahre sicherlich die Technologie, die in Data Science den größten Buzz generierte. Jedoch schreckten viele Unternehmen bisher von einem praktischen Einsatz von Deep Learning Lösungen zurück, da es oft an der Nachvollziehbarkeit der Algorithmen mangelte. Das Jahr 2019 wird sich verstärkt damit beschäftigen, wie Licht in die sogenannten Blackboxen gebracht werden kann, um Entscheidungen künstlicher Intelligenz transparenter und nachvollziehbarer zu machen.
Augmented Intelligence
In der Vergangenheit wurde die Diskussion um AI vor allem von den Extrempositionen beherrscht: Begeisterung auf der einen, Verteufelung auf der anderen Seite. Differenzierte Positionen waren selten zu vernehmen. Das wird sich ab 2019 ändern. Die Idee von künstlicher Intelligenz, die ihre Stärken in der Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und Sachexperten ausspielt, wird sich etablieren und vor allem für mittelständisch Unternehmen zum Erfolgsfaktor werden.
Wir freuen uns auf ein spannendes und innovatives Jahr und behalten weiterhin die Trends im Blick. Über aktuelle Informationen zu den Data Science Trends berichten wir auf unserem Blog.
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