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Data Scientists an vorderster Front: Die zweite digitale Revolution

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Jeder, der seine Schul- oder akademischen Arbeiten noch auf Schreibmaschine getippt hat, war unmittelbar Zeuge eines epochalen Ereignisses, dessen Auswirkungen auf alle Bereiche des Lebens an die industrielle Revolution des 19. Jahrhunderts erinnert: Aus analog wurde digital, und das innerhalb eines Zeitraums von weniger als 20 Jahren. Während der digitale Anteil an gespeicherten Informationen 1993 nur drei Prozent betrug, erreichte dieser Wert 2007 bereits 94 Prozent, so die Schätzungen.

Heute spricht man von einer neuen digitalen Revolution, die den eben beschriebenen Prozess als bloßes Vorspiel erscheinen lässt. Zeugen dieses Paradigmenwechsels sind all jene, die mit den Widrigkeiten der digitalen Welt zu kämpfen haben, etwa mit den unzähligen E-Mails, die täglich die Postfächer verstopfen, oder mit der endlosen Suche nach geschäftskritischen Dokumenten, die irgendwo im virtuellen Nirwana verloren scheinen. Betroffen sind also all jene, die beruflich oder privat mit PC, Tablet oder Smartphone arbeiten. Kurz: Es betrifft uns alle.

Ausgangspunkt und Motivation der "zweiten digitalen Revolution" ist es, das Chaos aufzuräumen, das uns die ungehemmte Digitalisierung der Welt beschert hat. Es geht darum, die virtuellen Müllberge, die sich in den letzten beiden Jahrzehnten angesammelt haben, in wertvolles Material zu verwandeln. Das Motto lautet knackig "from trash to treasure". Was hier passiert, ist, die unzähligen, voneinander getrennten Daten in den unterschiedlichsten Formaten wie E-Mails, Dokumente, aber auch Fotos, Videos und Audiodateien zu logischen Einheiten zu verknüpfen. Das Besondere daran: Das Ergebnis dieses Prozesses ist weit mehr als die Summe der Einzelteile.

Jede Revolution hat ihre Protagonisten, in der ursprünglichen Digitalisierungswelle waren es die IT-Engineers, die Methoden entwickelten, um aus analogen Informationen digitale zu machen. Heute sind es die Data Scientists, die an vorderster Front stehen. Ihr Anforderungsprofil spiegelt genau den grundlegenden "from trash to treasue"-Vorgang wider, deren treibende Kraft sie sind. Denn ihre Stärke ist es, die unterschiedlichsten Spezialisierungen, wie etwa Mathematik, Informatik, Statistik, Software-Entwicklung, Business Intelligence oder Business Process Development Management, zu verknüpfen und daraus Wissen zu entwickeln, das über die bloße Integration der Einzeldisziplinen weit hinausgeht.

Auch ihr Aktionsradius in Unternehmen entspricht diesem Prinzip: Data Scientists sind darauf trainiert, über die Abteilungsgrenzen hinweg das Unternehmen und seine Informationsschätze als Ganzes zu sehen - Voraussetzungen dafür, um beispielsweise die innere Organisation zu optimieren, erfolgreich neue Geschäftsfelder zu eröffnen oder, auf den Punkt gebracht, Umsatz und Gewinn zu steigern.

Ohne die geeigneten Tools jedoch würden Data Scientists lediglich gegen Windmühlen kämpfen. Sie brauchen eine verlässliche Datenbasis, um ebensolche Aussagen über die aktuellen Stärken und Schwächen des Unternehmens sowie über künftige Möglichkeiten treffen zu können. Diese Aufgaben erfüllen Enterprise Search-Lösungen, die bereits seit Beginn der ersten digitalen Revolution entwickelt werden und heute, mit der zweiten Revolution, ihren vollen Nutzen ausspielen können.

Sie sind imstande, mit Hilfe verschiedenster Techniken, wie Crawling, Indexing oder Ranking, die virtuellen Müllberge, die sich in jedem Unternehmen angesammelt haben und täglich höher werden, in einen Informationsschatz zu verwandeln. Das Prinzip der Enterprise Search-Systeme ist einfach zu verstehen. Der Nutzen für den Data Scientist, der die Fähigkeit mitbringt, das Optimum aus den Tools herauszuholen, ist jedoch unschätzbar.

Die zweite digitale Revolution hat gerade erst begonnen. Erst wenige europäische Unternehmen haben erkannt, welche Vorteile das Gespann Data Scientist und Enterprise Search generieren kann - die USA und China sind da schon deutlich weiter. Daher gilt es, sich die Frage zu stellen, auf welcher Seite der Revolution man stehen will: Auf der Seite der Verlierer oder der Gewinner.

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