IoT:Vorbereitung unserer zukünftigen Belegschaft

Data Scientists werden oft mit dem Herzen und der Seele von Internet-of-Things-Projekten (IoT) verglichen, sagt Anthony Sayers, IoT-Evangelist bei der Software AG . Als Torwächter für jedes Unternehmen, das mit seinen Daten fundiertere Entscheidungen treffen kann, gelten diese Personen als entscheidend für erfolgreiche IoT-Projekte.

Data Scientists verfügen über die erforderlichen Schlüsselqualifikationen, um Schlüsseldaten zu interpretieren. Es ist einfach – so wie es unmöglich ist, ein Auto ohne Kraftstoff zu fahren, kann ein Unternehmen seine Daten nicht nutzen, ohne den wahren Wert zu erschließen.

Datenwissenschaftler sind sehr gefragt

Laut Gartner , bis 2020 werden mehr als die Hälfte der wichtigen neuen Geschäftsprozesse und -systeme Elemente des IoT enthalten. Unternehmen müssen mit den richtigen Fähigkeiten ausgestattet sein, um diese Projekte erfolgreich umzusetzen. Angesichts des aktuellen Mangels an Datenwissenschaftlern ist Künstliche Intelligenz (KI) eine Möglichkeit, ein ausgereifteres und integriertes IoT zu automatisieren.

Wir müssen eine Ausbildung auf höherem Niveau in Technologien wie KI und IoT anbieten, um die Lücke zwischen dem Fachkräftemangel und dem aktuellen Bedarf zu schließen. Der Vorteil von KI besteht darin, dass sie Unternehmen dabei hilft, ihre Projekte zu skalieren, während sich die Mitarbeiter gleichzeitig auf Aufgaben konzentrieren können, die die Technologie nicht leisten kann. Währenddessen kann sich die KI auf die alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben konzentrieren, für die die Mitarbeiter weniger Zeit haben. KI wird dann zum Enabler für IoT-Projekte.

Berichten zufolge sind unzureichende Personalausstattung und fehlendes Know-how die beiden Faktoren, die den IoT-Markt behindern. Untersuchungen des Immersat-Forschungsprogramms haben ergeben, dass 33 % der Unternehmen von zusätzlichen Fähigkeiten profitieren würden, während 47 % glauben, dass ihnen die richtigen Fähigkeiten völlig fehlen.

Dem Bericht zufolge sind die drei wichtigsten Fähigkeiten, an denen Unternehmen fehlen, Datensicherheit, Datenwissenschaft und technischer Support. Die Lösung besteht nicht darin, einfach mehr Data Scientists einzustellen. Wir müssen die Bedeutung anderer Technologien wie KI und maschinelles Lernen für die Ermöglichung dieser IoT-Projekte verstehen, damit wir die zukünftigen Arbeitskräfte ausbilden können.

Eine stärker kollaborative Wirtschaft

Die derzeitige Ansicht, dass der Datenwissenschaftler die einzige Person ist, die IoT-Probleme lösen kann, ist die falsche Einstellung.

Die Lösung besteht darin, sicherzustellen, dass Mitarbeiter innerhalb einer Organisation ihre IoT-Daten verstehen können.

Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Millennials auszubilden. Sie sind daran gewöhnt, ständig verbunden zu sein, und sind daher perfekt positioniert, um die Konnektivität weiter voranzutreiben. Sie werden dies als Einstieg in die Sharing Economy hören. Wir müssen Mitarbeiter mit den notwendigen Fähigkeiten in den Bereichen KI, ML und Deep Learning (DL) ausstatten. Auf diese Weise können Unternehmen Analysen auf Streaming-Daten anwenden, um tiefere Einblicke zu erhalten. Auf diese Weise können vorausschauende Entscheidungen getroffen werden, die mit dem, was ein Datenwissenschaftler tun würde, in Einklang stehen.

Daher müssen wir uns darauf konzentrieren, mehr Schulungen in Tools zu implementieren, die zur Automatisierung und Verbesserung von Rollen beitragen können, indem:

1. Weitere Schulungen implementieren  – Um die derzeitige Qualifikationslücke zu schließen, müssen wir uns darauf konzentrieren, mehr Schulungen in Technologien anzubieten, die als Enabler fungieren können, einschließlich KI, ML und DL. Indem es mehr Mitarbeitern ermöglicht wird, sich auf diese Fähigkeiten zu spezialisieren, können Unternehmen von besseren Analysen für eine vorausschauendere Entscheidungsfindung profitieren. Mit spezifischeren und gezielteren Schulungen wird es mehr Möglichkeiten geben, die Belegschaft weiterzubilden.
2. MINT ist nicht die einzige Antwort  – Diesen 20 ^ten Jahrhundert denken, dass MINT die Antwort ist, ist nicht der einzige Weg, dies zu tun. Wir müssen uns darauf konzentrieren, neue Geschäfte zu entwickeln und neue Ansätze auf den Markt zu bringen. Ein Data Scientist kann bei der Gestaltung zukünftiger Geschäftsmodelle eine wichtige Rolle spielen. Lassen Sie uns also mehr Training in Design Thinking anbieten. Es geht nicht nur um die wissenschaftlichen Fähigkeiten, die ein Data Scientist verfolgt. Ebenso wichtig sind die Fähigkeiten zur Umsetzung der Unternehmensstrategie.
3. Es gibt keine einzige erforderliche Fähigkeit  – Da sich die Arbeitskräfte der Zukunft auf die Arbeit an einem vernetzteren Arbeitsplatz vorbereiten, ist keine einzelne erforderliche Qualifikation erforderlich. Letztendlich hängen IoT und digitale Transformation zusammen. Während ein Datenwissenschaftler früher die geheime Zutat für eine erfolgreiche IoT-Strategie war, ist er daher nicht mehr die einzige Zutat, die benötigt wird. Der Data Scientist ist ersetzbar, wenn wir uns darauf konzentrieren, eine Belegschaft aufzubauen, die über Fähigkeiten in KI, DL und ML verfügt. Wenn wir mit diesen neuen Technologien Schritt halten können, können wir sicherstellen, dass wir mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet sind, um unsere Projekte umfassender zu automatisieren.

Die Arbeitskräfte der Zukunft müssen in der Lage sein, mit KI-, DL-, ML- und Datenanalysetechnologien zu arbeiten. Nur dann können wir den wahren Wert unserer Daten erschließen, um unsere IoT-Projekte voranzutreiben. Deshalb müssen wir jetzt handeln.

Der Autor ist Anthony Sayers, IoT Evangelist bei der Software AG.