Die Kraft der Daten freisetzen: Menschen und Python in der KI priorisieren

In einer Welt, in der Daten die Oberhand haben, erkennen Organisationen zunehmend das immense Potenzial, Daten zur Steuerung von Entscheidungsfindung und Innovation zu nutzen. Doch eine kürzlich durchgeführte Umfrage von NewVantage Partners zeigt einen deutlichen Kontrast zwischen dem Streben nach datengesteuerten Entscheidungen und der Realität vor Ort. Während 93,9 % der befragten Führungskräfte erwarten, ihre Dateninvestitionen im Jahr 2023 zu erhöhen, betrachten sich nur 23,9 % der Organisationen als wirklich datengesteuert. Die Frage stellt sich: Wohin fließen all diese Investitionen, und warum haben so viele Unternehmen Schwierigkeiten, eine datengesteuerte Zukunft zu umarmen?

Die Antwort scheint im Bereich der Menschen zu liegen. Kulturelle Probleme, die von 79 % dieser Führungskräfte genannt wurden, erweisen sich als die Haupthindernisse für die Verwirklichung der Vision einer datengesteuerten Zukunft. Dieser Artikel untersucht die Bedeutung der Priorisierung von Menschen und die Rolle von Python und zugänglichen Datentools bei der Erreichung einer wirklich datengesteuerten Organisation.

Menschen mit Daten befähigen

Die Gartner-Analystin Svetlana Sicular bot zwei grundlegende Erkenntnisse in die Welt der Daten, die auch heute noch Gültigkeit haben. Erstens verfügen Organisationen bereits über Mitarbeiter, die ein intimes Wissen über ihre eigenen Daten besitzen, oft mehr als Data Scientists. Zweitens kann das Erlernen komplexer Datentechnologien wie Hadoop weniger einschüchternd sein als das Beherrschen der komplexen Geschäftsprozesse eines Unternehmens. Um das Beste aus Daten herauszuholen, müssen Unternehmen ihre bestehende Belegschaft befähigen, intelligente Fragen an ihre Daten zu stellen.

Zugängliche Datentools

Eine Schlüsselstrategie zur Erreichung dieser Befähigung besteht darin, die Hürden für die Programmierkompetenz zu senken. Während spezialisierte Datentools einschüchternd sein können, ist das wertvollste „Tool“ im Arsenal jedes Mitarbeiters sein Verständnis der Geschäftsprozesse des Unternehmens. Mitarbeiter, die Experten in ihrem Bereich sind, können sinnvollere Fragen an die Unternehmensdaten stellen.

In diesem Kontext ist es entscheidend, sich darauf zu konzentrieren, Datentools für eine breitere Palette von Mitarbeitern zugänglich zu machen. Microsoft Excel, ein weit verbreitetes Tool, sollte als wichtiger Bestandteil der Datenanalyse gefördert werden. Kürzlich durchgeführte Initiativen zur Nutzung von Excel für Datentransformationen haben an Fahrt gewonnen. Mit einer viel größeren Nutzerbasis, die in Excel versiert ist als in spezialisierteren Tools wie TensorFlow, stellt die Ermöglichung von Mitarbeitern, mehr mit einem Tool zu tun, das sie bereits kennen, einen bedeutenden Gewinn dar.

Python: Die universelle Sprache der KI

Python, eine vielseitige Programmiersprache, hat sich als leistungsstarker Enabler der KI-Produktivität erwiesen. Während andere Sprachen wie R und spezialisierte Tools wertvoll sind, sticht Python als treibende Kraft hinter der weit verbreiteten Adoption von KI hervor. Die Zugänglichkeit und Vielseitigkeit von Python machen es zur idealen Wahl für ein Unternehmen, das datengesteuerte Entscheidungsfindung demokratisieren möchte.

SQL: Der ungelobte Held

SQL, oft von seinen schillernderen Gegenstücken überschattet, erweist sich als unverzichtbar in der Datenlandschaft. Eine kürzlich durchgeführte Analyse von IEEE Spectrum identifizierte Python und SQL als die zwei beliebtesten Programmiersprachen. Python führt das Feld an, und für Arbeitgeber, die Datenprofis einstellen möchten, ist SQL die am meisten gesuchte Fähigkeit. Durch die Betonung von Python und SQL nutzen Organisationen Fähigkeiten, die viele Mitarbeiter bereits besitzen, und eliminieren die Notwendigkeit steiler Lernkurven, die mit neuen Datentechnologien verbunden sind.

Generative KI, oder GenAI, bietet eine weitere Möglichkeit, Mitarbeiter effektiv mit Daten arbeiten zu lassen. Während Tools wie ChatGPT darauf abzielen, Aufgaben zu automatisieren, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Technologie nur so gut ist wie die Menschen, die sie nutzen. Die Integration von GenAI-Tools in Workflows erfordert sorgfältige Überlegungen, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Antworten mit technischer Genauigkeit und Nutzererwartungen übereinstimmen.

Menschen vor Technologie priorisieren

Der NewVantage-Bericht hebt einen wiederkehrenden Trend hervor: Die Hauptherausforderungen für die Transformation zu einer datengesteuerten Organisation sind primär menschlicher Natur, wie Kultur, Menschen, Prozesse und organisatorische Probleme, und nicht technologische Barrieren. Trotz der Anerkennung dieser menschlichen Herausforderungen investieren Organisationen oft stark in nicht-menschliche Probleme wie Datenmodernisierung, KI und verschiedene Datenarchitekturen.

Im Streben nach einer wirklich datengesteuerten Organisation ist es entscheidend, dass Organisationen erkennen, dass der wertvollste Vermögenswert nicht die Daten selbst sind, sondern die Menschen, die diese Daten interpretieren und nutzen. Diese Mitarbeiter arbeiten bereits in Ihrer Organisation und sind mit einem tiefen Verständnis Ihres Geschäfts ausgestattet. Um das volle Potenzial der Daten zu erschließen, ist der Schlüssel, sie mit zugänglichen Datentools wie Python und SQL zu befähigen und eine Kultur zu fördern, die datengesteuerte Entscheidungsfindung umarmt. Durch die Priorisierung von Menschen vor Technologie können Unternehmen die Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit schließen und den Weg für eine datengesteuerte Zukunft ebnen.