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Arbeitskräfte sparen, Ressourcen besser nutzen

Eine kurzfristige Option ist es für Unternehmen, Data Scientists über Wettbewerbsplattformen wie Kaggle.com zu mieten. Hier können Unternehmen die Lösung von Optimierungsproblemen in einem breiten Wettbewerb ausschreiben. Ein weltweites Publikum von Data Scientists wetteifert dann im Rahmen einer Zeitspanne um die beste Lösung. Auf mittlere und lange Sicht wird bessere datenverarbeitende Technologie dann den Jedermanns helfen, auch ohne den Data Scientist die nützlichen Muster zu erkennen.

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Sind die Muster erkannt, kann in verschiedenen Bereichen optimiert werden. Die Wichtigsten sind: das Erkennen des Bedürfnisses des Kunden, der Einsatz von menschlicher Arbeitskraft, der Einsatz natürlicher Ressourcen und die Optimierung bei der Entwicklung von Technologien.

Neue Berufsbilder entstehen, andere verschwinden

Datengetriebene Verfahren machen Routinetätigkeiten teilweise obsolet oder verlagern die Tätigkeit auf die Kunden (B2C). Eine Software für die Steuererstellung ersetzt zum Beispiel den teuren Berater. Kunden kaufen Bekleidung und Bücher über das Web, die Beratung wird so auf unser Freunde-Netzwerk verlagert. Mittels Onlinebanken informieren sich Kunden selbst über die besten Kurse.

Auch B2B, also zwischen Unternehmen, werden datenbasierte Technologien verwendet, beispielsweise im Supply Chain Management, in der Produktwartung und im Vertrieb. So werden etwa die Fragen beantwortet: Welche Lieferkette müssen die Mitarbeiter demnächst optimieren? Fällt der OP-Saal eventuell bald aus und muss durch teure Spezialisten repariert werden? Welcher Kunde wird unser Produkt wahrscheinlich kaufen und benötigt noch Hilfe durch teure Experten im Sales Team?

Dadurch entstehen neue Berufsbilder, und andere verschwinden. Beispielweise werden derzeit verstärkt gerade Data Scientists gesucht, die Spezialisten im Unternehmen im Vertrieb, Einkauf, dem Controlling oder der Logistik unterstützen. Nicht immer ist der Arbeitsmarkt elastisch genug, allen Berufsbildern eine neue Perspektive zu bieten.

Infrastrukturen werden besser genutzt

Durch Analyse vorhandener Daten können auch natürliche Ressourcen, etwa die Infrastrukturen des Landes, die Natur und die Energie besser genutzt werden. Ein typisches Beispiel ist die optimale Platzierung von Windkraftwerken. Wo? Wie hoch? Wie viel Energie pro Stunde? Ein anderes Beispiel sind Dienste zur besseren Planung der Kapazität in der Logistik und einer häufig damit verbundenen Preisoptimierung.

Dazu gehören auch neue Mietmodelle für Autos. Diese bieten Mobilität als Dienstleistung an. Der Kunde besitzt kein Auto mehr, das 90 Prozent der Zeit ungenutzt bleibt, sondern mietet ein Nutzungsrecht an einer gut ausgenutzten Autoflotte. Im Idealfall würden in Zukunft weniger Autos die gleiche Logistikdienstleistung ermöglichen, wie sie derzeit erreicht wird.

 Big Data: Daten sind wie BaumwolleData Mining ermöglicht Einsparungen bei der Produktion von Technik 
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caldeum 12. Dez 2014

Dieser Interpretation kann ich auch nur zustimmen.

User_x 11. Dez 2014

zu wissen, wenn man etwas zu essen bestellt auch etwas trinken möchte? es liegt daran zu...

NERO 10. Dez 2014

Ich habe schon ein paar Beiträge von Dir gelesen und ehrlich, meistens erzählst Du...

Anonymer Nutzer 09. Dez 2014

aka kann RapidMinier bedienen, Weka starten und Hadoop in Texten erwähnen ;-)

Marc2 09. Dez 2014

"Schaffen wir diese Rahmenbedingungen nicht, werden die Menschen eventuell das Vertrauen...


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