Es gibt eine bedeutende Diskussion über das Potenzial der KI-Revolution, die Rolle von Dateningenieuren zu verringern. Ich bin jedoch der Überzeugung, dass Datenkompetenz zunehmend erforderlich sein wird. Datenprofis müssen neue Fähigkeiten erwerben, um die Vorteile der KI für ihre Unternehmen zu maximieren und ihre Karrierechancen zu verbessern.
KI bietet Organisationen die Möglichkeit, effizient mehr Wert aus ihren Daten zu schöpfen, erfordert jedoch eine fundierte Implementierung. Dateningenieure müssen lernen, KI-Technologien effektiv anzuwenden und die richtigen Modelle sowie Werkzeuge für spezifische Szenarien auszuwählen.
Vier Bereiche, in denen KI die Datenanalyse transformieren wird
1. Intelligentere Datenpipelines aufbauen
Dateningenieure sind dafür verantwortlich, verschiedene Datenquellen—häufig roh und unstrukturiert—zu integrieren, um wertvolle Einblicke zu gewinnen. KI kann diesen Prozess erheblich optimieren. Wenn beispielsweise ein Unternehmen eine Datenbank mit Kundenservice-Transkripten hat, kann ein Ingenieur ein KI-Modell mit nur wenigen SQL-Zeilen in eine Pipeline einbetten. Diese Integration ermöglicht es der KI, Erkenntnisse zu gewinnen, für die eine manuelle Analyse Stunden benötigt. Ingenieure, die die Anwendung von KI-Modellen zur Optimierung von Datenpipelines beherrschen, sind von unschätzbarem Wert und benötigen neue Fähigkeiten in der Modellauswahl und -anwendung.
2. Weniger Datenmapping, mehr Datenstrategie
Verschiedene Datenquellen können Informationen inkonsistent präsentieren. KI kann die Aufgabe des Datenmappings übernehmen, um eine einheitliche Datenbank zu schaffen, und dadurch die Zeit, die Ingenieure mit dieser Arbeit verbringen, drastisch reduzieren. Durch effektive Eingaben an die KI zur Harmonisierung von Kundendaten aus mehreren Quellen können sich Ingenieure auf höhere Ziele wie Datenstrategie und Architektur konzentrieren. Die Delegation des Datenmappings an die KI ermöglicht es Ingenieuren, die verfügbaren Daten voll auszuschöpfen, um die Unternehmensziele zu unterstützen.
3. BI-Analysten müssen ihre Fähigkeiten erweitern
Business-Intelligence (BI)-Analysten erstellen in der Regel statische Berichte für Geschäftsleiter. Da Führungskräfte jedoch zunehmend an die Interaktion mit KI-gesteuerten Chatbots gewöhnt sind, erwarten sie eine ähnliche dialogorientierte Engagement mit ihren Berichten. Dieser Wandel erfordert, dass BI-Analysten ihre Fähigkeiten erweitern, indem sie lernen, dynamische, interaktive Berichte zu erstellen, anstatt sich auf statische Diagramme zu verlassen. Cloud-Datenplattformen führen Low-Code-Tools ein, um dies zu unterstützen, aber Analysten müssen eine Lernkurve bewältigen, um die sich ändernden Erwartungen im Jahr 2024 zu erfüllen.
4. Management von Drittanbieter-KI-Diensten
So wie die Cloud-Technologie vor einem Jahrzehnt das IT-Management transformierte, werden sich auch Datenwissenschaftler infolge von generativer KI weiterentwickeln. Die Zusammenarbeit mit Drittanbietern für KI-Modelle, Datensätze und -dienste wird unerlässlich. Vertrautheit mit verfügbaren Optionen, die Auswahl geeigneter Modelle und das Management von Anbieterbeziehungen werden entscheidende Fähigkeiten für Datenwissenschaftler in der Zukunft sein.
Ausblick auf verbesserte Rollen
Viele Datenteams befinden sich in einem reaktiven Modus, in dem sie ständig Arbeitsanfragen bearbeiten und Probleme lösen. Die Integration von KI in das Datenengineering wird jedoch die Automatisierung mühsamer Aufgaben erleichtern, sodass Ingenieure sich auf strategischere, proaktive Arbeiten konzentrieren können. Während der Erwerb neuer Fähigkeiten erforderlich sein wird, werden Ingenieure ihre Rollen als erfüllender und einflussreicher empfinden.
Rangliste
