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Finden Sie Ihren TraumjobHaben Sie sich jemals über die Rolle von KI in der datenwissenschaftlichen Beratung Gedanken gemacht? Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über seine Bedeutung und Relevanz.
Data Science Consulting ist eine relativ neue Teildisziplin der Beratung. Data-Science-Berater nutzen die neuesten KI-Technologien, um Veränderungen in Unternehmen einzuführen, die enorme Rentabilitätsgewinne erzielen können. Unternehmen verschiedenster Branchen holen externe Berater an Bord, um sie dabei zu unterstützen, datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu verbessern. Während viele Organisationen häufig über ein internes Data-Science-Team verfügen, führen der Mangel an Experten und die Vielfalt der erforderlichen Data-Science-Spezialisierungen dazu, dass selbst große Unternehmen die Dienste von Data-Science-Beratern in Anspruch nehmen.
Früher drehte sich bei der Datenerfassung alles um Tabellenkalkulationen und Papieraufzeichnungen. Diese Zeiten sind lange vorbei. Jetzt können Daten auf verschiedene Arten erfasst werden. Maschinelles Lernen gibt es bereits seit den 1950er Jahren, doch in den letzten Jahren hat sich die Technologie sprunghaft weiterentwickelt.
Aufgrund der hohen Nachfrage nach Data-Science-Dienstleistungen und des Mangels an interner Erfahrung in vielen Organisationen wird ein Data-Science-Beratungsmodell immer häufiger eingesetzt.
Heutzutage haben sich die Implementierungen von Algorithmen erheblich verbessert, sodass Computer Daten nicht nur verstehen, sondern auch daraus lernen und dann darauf basierende Entscheidungen treffen können. Darüber hinaus ermöglicht KI es Maschinen, ihr Wissen zu verbessern, wenn neue Eingaben hinzugefügt werden, die nicht Teil des ursprünglichen Datensatzes waren.
KI muss über ausreichend Daten verfügen, aus denen sie lernen kann. Wenn begrenzte Datenpools zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, ist die Entscheidungs- und Vorhersagegenauigkeit gering. Je mehr Daten verfügbar sind, desto besser ist das Training des KI-Modells und desto genauer ist das Ergebnis. Schnellere Computerleistung ging mit dem Aufstieg von Big Data einher, und dies hat dazu geführt, dass viele CEOs an Möglichkeiten zur Innovation ihrer Organisationen arbeiten.
Wann immer sie bereit sind, neue Dienstleistungen oder Produkte auf den Markt zu bringen, greifen Manager jetzt auf die Datenwissenschaft zurück, um Einblicke in die Nachfrage, den Markt, die Zielgruppe und vieles mehr zu erhalten. Es ist daher keine Überraschung, dass KI und ihre Teilbereiche des maschinellen Lernens und des Deep Learning so schnell in die Unternehmenswelt übernommen werden.
Obwohl viele große Unternehmen mittlerweile über interne Data-Science-Teams verfügen, ist es oft notwendig, externe Data-Science-Berater zu engagieren, um an der gesamten Datenstrategie zu arbeiten, die Datenerfassung, -speicherung, -lagerung, Modellentwicklung, Analyse, Modellbereitstellung und -wartung umfasst . Insbesondere öffentliche Stellen sind aufgrund von Budgetbeschränkungen oft nicht in der Lage, genügend Vollzeit-Data-Scientists einzustellen und greifen zunehmend auf Ausschreibungsverfahren zurück, um Data-Science-Beratungen auf Projektbasis zu beauftragen.
Eine Herausforderung für Data-Science-Berater besteht darin, Projekte abzugrenzen, zu definieren und zu bepreisen. Viele Vordenker in der Beratung, wie zum Beispiel Alan Weiss , befürworten die Preisgestaltung von Projekten nach dem Wert, den sie dem Kunden bieten, statt nach einem Tagessatz, unabhängig von der Zeit, die der Berater in Anspruch nimmt.
Beratungsunternehmen, die Dienstleistungen wie Softwareentwicklung anbieten, verwenden häufig auch projektbasierte Preise. Dies ist jedoch in der Data-Science-Beratung noch selten. Der Hauptgrund ist das Risiko : Ein Data-Science-Projekt weist selbst in der Mitte des Projekts so viele Unbekannte auf, dass es für den Berater äußerst schwierig ist, genau zu definieren, was erreichbar sein wird. Aus diesem Grund ziehen es viele Data-Science-Berater vor, einen Tagessatz zu berechnen.
Die überwiegende Mehrheit der befragten kleinen und mittleren Data-Science-Beratungsunternehmen boten Preise nur nach Tagessatz und nicht auf Projekt- und Meilensteinbasis an.
Bei Fast Data Science haben wir eine Umfrage unter 16 kleinen bis mittelgroßen Data-Science-Beratungsunternehmen in den USA und Europa durchgeführt, deren Größe von 1 oder 2 Personen bis zu 80 Personen reicht. Fast alle Beratungsunternehmen berechneten für ihre Projekte in der Regel einen Tagessatz, und wir konnten nur eines finden, das projektbasierte oder produktbasierte Preise anbot. Große Data-Science-Beratungsunternehmen wie die Big Four können jedoch Tarife verlangen, die hoch genug sind, um das Risiko abzudecken, und ihre Beratungsleistungen auf Projektbasis mit einer Geld-zurück-Garantie bewerten.
Anschließend haben wir eine Umfrage unter 10 potenziellen Kundenunternehmen in unserem Netzwerk durchgeführt, die datenwissenschaftliche Beratungsunternehmen einstellen, darunter sowohl unsere Kunden als auch Nichtkunden. Von den 10 Befragten bevorzugten tatsächlich 50 % eine projektbasierte Vergütungsbasis.
50 % der Kunden von Data-Science-Beratungen in unserer Fokusgruppe bevorzugten eine projektbasierte Zahlungsstruktur
Dies ist interessant, da es eine Diskrepanz zwischen dem, was Kunden von Data-Science-Beratungsunternehmen suchen, und dem, was die Beratungsunternehmen anbieten, aufdeckt. Kurz gesagt: Beide Seiten wollen, dass der andere das Risiko übernimmt. Das ist für mich der entscheidende Unterschied zwischen datenwissenschaftlicher Beratung und anderen Arten von Beratung: Risiko und Unbekanntes werden das Gespräch und die Beziehung zwischen Berater und Kunde dominieren.
Dennoch würde ich nicht empfehlen, ein großes Beratungsunternehmen zu beauftragen, wenn Sie einen externen Data-Science-Berater hinzuziehen müssen. Große Unternehmen versuchen oft, alle Bereiche abzudecken, und verfügen daher nicht über die Nischenkompetenz, die ein Boutique-Beratungsunternehmen für Datenwissenschaft bieten kann. Darüber hinaus verlangen große Unternehmen mehr als das Doppelte der Tarife kleinerer Beratungsunternehmen und können so das Risiko in Kauf nehmen.
Bei Fast Data Science sind wir auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert. Unsere Fachkompetenz in diesem Nischenbereich der Datenwissenschaft ermöglicht es uns, unseren Kunden in kürzester Zeit einen gleichbleibend hohen Mehrwert zu bieten. Darüber hinaus zielen wir strategisch auf Branchen ab, die von Natur aus große Mengen an Textdaten enthalten, wie z. B. Gesundheitswesen , Pharma, Versicherungen und Versand , sodass wir mit unserer technischen und domänenbezogenen Erfahrung auf die Website eines Kunden gelangen und sofort loslegen können. Obwohl wir kein großes Unternehmen sind, sind wir bereit, je nach Kundenwunsch entweder projektbasierte oder zeitbasierte Preise anzubieten.
Aus Sicht vieler der von uns befragten Kundenunternehmen ist es vorteilhaft, einen Data-Science-Berater mit genau der erforderlichen Erfahrung zu engagieren, anstatt sich an ein großes Beratungsunternehmen zu wenden, das behauptet, in allen Bereichen Fachwissen bieten zu können Datenwissenschaft.
Unternehmen sammeln heutzutage riesige Datenmengen, und diese Daten sind wertvoll. Mit mehr Daten können Unternehmen geschäftliche Erkenntnisse gewinnen, die zu höheren Umsätzen führen. Dank Data-Science-Berater ist es möglich, Muster in Daten aufzudecken, die vorher nie erkennbar gewesen wären. Unternehmen nutzen diese Technologien nun, um Empfehlungsmaschinen zu entwickeln, das Benutzerverhalten vorherzusagen und vieles mehr.
Fast Data Science - London
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Datenwissenschaft wird zur Bekämpfung von Kreditkartenbetrug eingesetzt
Der Finanzsektor hat begonnen, in großem Umfang auf künstliche Intelligenz und Datenwissenschaftsberater zurückzugreifen, um Betrug bei Finanztransaktionen aufzudecken. TensorFlow und Keras sind nur zwei neuronale Netzwerk- Frameworks, die Data-Science-Berater für Deep Learning verwenden. Mithilfe dieser Pakete sind Forscher in der Lage, immer ausgefeiltere Algorithmen zur Anomalieerkennung zu nutzen, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren.
Banken sind nun in der Lage, die Finanztransaktionen, die Kreditwürdigkeit und die Bankhistorie von Millionen von Kunden sorgfältig zu überprüfen, um Vorfälle von Versicherungs- oder Kreditbetrug zu erkennen und diese in Echtzeit zu verhindern, was ihnen mehr Sicherheit und Seelenfrieden bietet Kunden. Dadurch wurde in den letzten Jahren viel Geld gespart und die Arbeit für Betrüger deutlich erschwert.
Bei Fast Data Science haben wir eine Vielzahl von datenwissenschaftlichen Beratungsaufträgen im Gesundheitswesen durchgeführt. Die Branche verfügt über große Mengen unstrukturierter Daten, die durch Datenschutzbestimmungen wie DSGVO (in Europa) oder HIPAA (in den USA) gesperrt sind, und das bedeutet, dass es für die Datenwissenschaft ein großes ungenutztes Potenzial zur Wertschöpfung gibt . Da groß angelegte Datenwissenschaft im Gesundheitswesen relativ neu ist und die betreffenden Organisationen oft nicht über interne Datenwissenschaftler mit der richtigen Spezialisierung verfügen, ist es üblich, auf Berater zurückzugreifen.
Beispielsweise wirbt der britische National Health Service (NHS) regelmäßig für Beratungsunternehmen, die bei Problemen im Zusammenhang mit der Datenwissenschaft helfen. Der NHS hatte ein Problem mit der massiven Fluktuation von Mitarbeitern . Es beschäftigt 1,2 Millionen Menschen im Vereinigten Königreich und investiert oft Hunderttausende Pfund in die Ausbildung junger Ärzte. Wenn ein Arzt seine Ausbildung verlässt, stellt dies einen großen finanziellen Verlust für den NHS und letztendlich für den britischen Steuerzahler dar.
Der NHS bewarb Data-Science-Beratungsunternehmen auf dem Digital Marketplace der britischen Regierung, und Fast Data Science konnte sich gemeinsam mit einem anderen Data-Science-Beratungsunternehmen erfolgreich für das Projekt bewerben. Wir konnten eine Analyse der Mitarbeiterliste des NHS durchführen, um gemeinsame Faktoren zu identifizieren, die dazu führen, dass Mitarbeiter das Unternehmen verlassen, und wir haben sogar ein prädiktives maschinelles Lernmodell entwickelt, das die sehr persönlichen Daten, die der NHS über jeden Mitarbeiter speichert, nutzen und die Wahrscheinlichkeit dafür vorhersagen konnte Person, die aus dem Dienst ausscheidet. Mehr über das Projekt können Sie hier lesen.
Die Analyse und das Vorhersagemodell wurden vom NHS-Management übernommen und in ihre künftige Politikgestaltung integriert, um die Mitarbeiterfluktuation zu reduzieren.
Pharmaunternehmen verfügen über große Mengen an Textdaten in Form von Herstellungsdokumenten, Protokollen klinischer Studien und wissenschaftlicher Literatur. Da wir uns bei Fast Data Science auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert haben, haben wir festgestellt, dass diese Branche ein idealer Schwerpunkt für unsere Fähigkeiten ist.
Pharmaunternehmen haben uns als Data-Science-Berater an Bord geholt, um:
Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von KI im medizinischen Bereich ist IBM Watson Health. Diese Technologie nutzt die Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaft, um Ärzten dabei zu helfen, wichtige Informationen in den Krankenakten von Patienten schnell zu identifizieren, damit relevante Beweise vorgelegt und die am besten geeigneten Behandlungsoptionen untersucht werden können. Im Wesentlichen vergleicht es die Krankenakten eines Patienten mit Informationen aus einer riesigen Sammlung von Lehrbüchern, Texten und Zeitschriften, um personalisierte Empfehlungen zu geben. Dadurch erhalten Ärzte sofort Zugriff auf eine große Fülle personalisierter Informationen, die auf den einzelnen Patienten zugeschnitten sind. IBM bietet datenwissenschaftliche Beratungsdienste für eine Reihe von Gesundheitsorganisationen an, beispielsweise für New York City Social Services.
Neben den oben genannten Beispielen aus dem Gesundheitswesen führte Fast Data Science auch einige Projekte für den großen britischen Einzelhändler Tesco durch. Dies verdeutlicht die Vielseitigkeit von Data-Science-Fähigkeiten und wie ein Data-Science-Beratungsunternehmen problemlos branchenübergreifend wechseln kann.
Tesco verfügt über ein Online-Bestellsystem für Lebensmittel, das es Homeshopping-Kunden ermöglicht, Bestellungen zur Lieferung aufzugeben. Die Benutzeroberfläche zeigt einem Kunden verfügbare Lieferfenster an, er wählt ein Fenster aus und wählt dann seinen Einkauf aus. Das Problem, mit dem Tesco konfrontiert ist, besteht darin, dass ein Kunde möglicherweise unerwartet eine große Menge an Artikeln in seinen Warenkorb legt, nachdem ihm ein Platz zugewiesen wurde, und der Lieferwagen dann aufgrund seines Übergewichts nicht in der Lage ist, alle Einkäufe zu transportieren.
Fast Data Science kam als Berater an Bord und konnte ein Vorhersagemodell implementieren, um das Gewicht des Shops eines Kunden in Kilogramm basierend auf der Kaufhistorie dieser Person, demografischen Daten und saisonalen Trends (z. B. dem Weihnachtsansturm) vorherzusagen. Dadurch konnte Tesco die Anforderungen der Käufer besser vorhersehen und den Kunden Lieferfristen effizienter zuweisen. Die Supermarktkette konnte den Einsatz von Transportern zur Auslieferung einer festen Einkaufsmenge um bis zu 3 % reduzieren. Dies zeigt die Leistungsfähigkeit der Data-Science-Beratung im Kontext eines großen Unternehmens.
Heutzutage ist der Begriff „ Fake News “ weit verbreitet. Organisationen werden häufig verklagt, weil sie es versäumt haben , die Verbreitung unwahrer Nachrichten auf ihren sozialen Plattformen unter Kontrolle zu bringen. Dies hat dazu geführt, dass Unternehmen künstliche Intelligenz gepaart mit Datenwissenschaft nutzen, um alle auf diesen Plattformen verbreiteten Fake News zu erkennen, damit sie die notwendigen Maßnahmen ergreifen können, um die Geschichten zu entfernen, bevor sie sich verbreiten.
Die Kehrseite der Medaille ist, dass natürlich KI-Modelle wie GPT-3 genutzt werden können, um die Aufgabe der Fake-News-Generierung deutlich zu erleichtern. Mit minimaler (aber nicht bei Null liegender) menschlicher Aufsicht ist KI nun in der Lage, Nachrichtenartikel zu schreiben. Diesen Monat veröffentlichte der Guardian einen Artikel mit dem Titel „ Ein Roboter hat diesen gesamten Artikel geschrieben“. Hast du schon Angst, Mensch? Dies machte deutlich, welch erstaunliche Leistungsfähigkeit Deep Learning bei der Erstellung von Inhalten erreicht hat.
Wie bei allen Technologien gibt es auch in der Data-Science-Beratung sowohl Vor- als auch Nachteile von KI. Zu den Vorteilen gehören:
Wie zu erwarten ist, gibt es jedoch auch einige Herausforderungen, mit denen Data-Science-Beratungen konfrontiert sind. Dies dürfte insbesondere dann der Fall sein, wenn das volle Potenzial der KI bis an die Grenzen ausgeschöpft wird und sich nicht nur auf die Reproduktion menschlicher Aufgaben beschränkt. Beispiele für die Probleme, mit denen das Feld derzeit konfrontiert ist, sind:
Während wir in das dritte Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts vordringen, werden KI und Datenwissenschaft einen immer größeren Einfluss auf unser Leben gewinnen. Schon jetzt stehen viele Dinge, die als Science-Fiction galten, an der Schwelle, wissenschaftliche Tatsachen zu werden. Die Datenwissenschaft lässt einige futuristische Technologien wie selbstfahrende Autos in die Realität umsetzen. Prototypenmodelle werden bereits getestet und einige Basisversionen sind heute auf der Straße.
In der Welt von morgen wird es voll funktionsfähige Fahrzeuge geben, die kein Eingreifen des Fahrers erfordern, um von A nach B zu gelangen. Datenwissenschaft und KI werden außerdem zusammenwirken, um noch nützlichere intelligente Geräte zu schaffen, insbesondere im Gesundheitswesen. Es gibt bereits winzige Geräte wie Smartphones, die Gesundheitsparameter wie Blutdruck und Blutzucker überwachen können. Die aktuellsten Smartwatches verfügen sogar über EKG-Lesegeräte. Es ist wahrscheinlich, dass innerhalb der nächsten zehn Jahre weitere hochmoderne Geräte entwickelt werden, die mit einer Fülle von Gesundheitsdaten ausgestattet werden, um bisher ungesehene Gesundheitsmuster des Benutzers aufzudecken und so zukünftige Krankheiten und Gesundheitszustände vorherzusagen, die den Benutzern ermöglichen werden ihren Lebensstil früher ändern zu müssen.
Es ist allgemein bekannt, dass Data Science in unserem Geschäfts- und Privatleben allgegenwärtig sein wird. Doch wie steht es um die Zukunft der Beratung? Immer mehr große Unternehmen bauen Data-Science-Teams auf. Wird es also weiterhin Bedarf an Data-Science-Beratern geben?
Ich glaube, dass es immer einen Bedarf an einem erfahrenen Data-Science-Berater geben wird, der die Nischenexpertise bereitstellt, die einem internen Team fehlt. Oft kann ein externer Berater an einem einzigen Tag erreichen, wofür das interne Team mehrere Wochen gebraucht hätte. Daher werden Data-Science-Berater den Unternehmen weiterhin einen enormen Mehrwert bieten.
Ich erwarte jedoch eine Kommerzialisierung und Produktisierung von datenwissenschaftlichen Beratungsdiensten, da sowohl Berater als auch Kunden mit den Möglichkeiten der KI vertrauter werden. Data-Science-Beratungen werden daher zu produkt- und ergebnisbasierten Preismodellen übergehen und dabei das Risiko übernehmen, das bisher von ihren Kunden getragen wurde. Industriestandards für Data-Science-Beratung werden immer gängiger und Unternehmen werden objektive Bewertungen der Beratungsarbeit nutzen. KI wird zu einem festen Bestandteil der Unternehmensberatungen werden, obwohl sie nie ihr Kerngeschäft sein wird.
Der Bereich der Data-Science-Beratung wird immer dichter und Beratungsunternehmen werden gezwungen sein, immer spezialisiertere Dienstleistungen anzubieten, um sich von der Masse abzuheben. Zertifizierungen werden für datenwissenschaftliche Beratungsunternehmen zu einem Muss, und dies liegt in ihrem besten Interesse, um die Branche vor minderwertiger Arbeit zu schützen. Da in vielen Ländern der Übergang zu eher informellen Arbeitsverhältnissen erfolgt, werden immer mehr Datenwissenschaftler zu Beratern. Vielleicht integrieren die großen Managementschulen praktische Datenwissenschaft in ihre MBA-Programme.
Wenn Sie mehr über Data Science , Beratung und die damit verbundene Verbindung zum Bereich der künstlichen Intelligenz erfahren möchten, können Sie viele interessante Artikel lesen. Zu den interessantesten und relevantesten gehören der Artikel „ Data Science vs. Machine Learning and Artificial Intelligence “ von The Great Learning Blog und der EDUCBA-Artikel mit dem Titel „ Data Science vs. Artificial Intelligence “. Beides wird einen tieferen Einblick in dieses Thema geben.
[1] Chatterjee, (Data Science vs Machine Learning and Artificial Intelligence: The Difference Explained (2023) )[https://www.mygreatlearning.com/blog/difference-data-science-machine-learning-ai/] (2023)
[2] Kevin Casey, How Big Data And AI Work Together (2019), The Enterprisers Project
[3] Guardian, A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human? (2020)
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Mittlerweile sind es Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Sektoren werden zunehmend datengesteuert, insbesondere als größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer treiben die Leistungsgrenzen immer weiter voran.
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Die Auswirkungen von KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl aufgrund der Einführung traditioneller Data-Science-Praktiken in immer mehr Unternehmen als auch aufgrund der zunehmenden Beliebtheit generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles BARD bei nicht-technischen Arbeitnehmern.
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