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Data Science

IoT-Basics: Big Data zwischen Hype und realem Nutzen

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You never walk alone: Data Science ist Teamsport

Mit dem Erfolg von Big Data ist auch ein ganz neues Berufsbild entstanden: das des Data Scientist. Ein Data Scientist verwaltet und analysiert große und oft hochkomplexe Datenarchive und ist in der Lage, die notwendigen Werkzeuge zu entwickeln, um den Nutzen dieser Informationen für sein Unternehmen zu maximieren.

Um dieser Aufgabe gerecht zu werden, ist ein extrem breites Spektrum an Fähigkeiten notwendig. Fundiertes Wissen zu Statistik, Data Mining und Machine-Learning-Algorithmen wird vorausgesetzt. Gleichzeitig sind aber auch beste Kenntnisse über die Anwendungsdomäne gefragt, damit überhaupt erst die richtigen Fragen gestellt werden können, die dann mit entsprechenden Analysemethoden und Modellen beantwortet werden sollen. Zur Integration von Big-Data-Lösungen in robuste Geschäftsanwendungen wird weitreichendes IT- und Software-Entwicklungs-Know-how erwartet, speziell im Bereich Cluster-Computing und Datenmanagement. Und um die erzielten Ergebnisse auch entsprechend darstellen zu können, gehört auch ein gutes Stück Fähigkeit zur Visualisierung und natürlich auch Kommunikation allgemein dazu.

Da das Berufsbild des Data Scientist zum "Sexiest Job of the 21st Century" ausgerufen worden ist und der Data Scientist gleichzeitig ein äußerst rares Individuum zu sein scheint, werden inzwischen auch von zahlreichen Institutionen Studiengänge und Weiterbildungen zum Data Scientist angeboten. Realistisch betrachtet, wird aber wohl kaum ein Mensch fähig sein, das geforderte Wissensspektrum in voller Breite ausfüllen zu können. Deswegen sind für anspruchsvolle Big-Data-Projekte interdisziplinäre Teams notwendig, bestehend aus Anwendungsexperten, Datenanalysten mit sehr guten Mathematik- und Statistikkenntnissen, Software-Entwicklern und IT-Experten. Data Science kann nur im Team erfolgreich betrieben werden.

Dipl.-Inform. (FH) Klaus Hübschle studierte Informatik an der Fachhochschule Furtwangen und startete noch während des Studiums als Softwareentwickler bei der M&M Software GmbH. In seiner beruflichen Laufbahn hat er seitdem im Unternehmen leitende Rollen in zahlreichen Beratungs- und Softwareentwicklungsprojekten in verschiedensten Bereichen der Automatisierungstechnik ausgeübt. Als geschäftsführender Gesellschafter im Bereich Technik treibt er heute die Ausrichtung des Unternehmens auf die neuen Herausforderungen von Industrie 4.0 und Digitalisierung mit an und setzt Schwerpunkte mit den Themen Cloud-Computing, Big Data, Internet of Things und Assistenzsysteme.

Quellen/Literatur

[I.1] LANEY, DOUGLAS: 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety. Stamford: META Group Inc., Februar 2001. https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf (abgerufen am 09.05.2017).

Fachbuch „Industrie 4.0: Potenziale erkennen und umsetzen“ Dieser Beitrag stammt aus den dem Fachbuch „Industrie 4.0: Potenziale erkennen und umsetzen“ von Thomas Schulz (Hrsg.) Das Buch bietet dem Professional einen praxisorientierten und umfassenden Einblick in die Digitalisierung der Fertigung und der Produktion. Das Buch „Industrie 4.0“ kann hier versandkostenfrei oder als eBook bestellt werden.

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