Gartner prognostiziert automatisierten Data Scientist

Gerfried Steube on January 17, 2017 - 3:00 pm in Software-Entwicklung

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Komplexe Analysen, für die man heute noch hochqualifizierte Datenwissenschaftler braucht, werden schon bald von Maschinen bewältigt. Dafür gibt’s dann den Citizen Data Scientist.

Geht die Prognose der Analysten von Gartner auf, dann werden schon in drei Jahren 40 Prozent der heute von Data Scientists angegangenen Aufgaben automatisiert abgewickelt. Das führe zu einer erhöhten Produktivität und breiteren Nutzung von Daten und Analysen, für die dann eine neue Berufsgruppe, die sogenannten Citizen Data Scientists, zuständig seien.

Unter Citizen Data Scientists verstehen die Marktforscher Personen, die Datenmodelle selbst erstellen oder generieren, die tiefgehende diagnostische Analysen beziehungsweise Predictive oder Prescriptive Analytics nutzen, deren primäre Aufgabenfunktion jedoch außerhalb des Bereichs Statistik und Analytik liegt. Sie sollen als Quereinsteiger die Lücke von Business-Anwendern, die ganz gewöhnliche Analysen durchführen, und Datenwissenschaftler mit ihren fortgeschrittenen Analysetechniken überbrücken können. Auch sie sind dann in der Lage seien, eine ausgefeilte Analyse durchzuführen, für die bislang mehr Know-how benötigt wurde.

Zweierlei Data Science

Die Vereinfachung durch Automatisierung von Aufgaben wie Datenintegration und -.modellierung sei laut Gartner derzeit eines der wichtigsten Ziele von Herstellern von Analysesoftware, da sich über Analytics und Data Science eine leistungsfähige Unterscheidung im jeweiligen Markt erzielen lasse. Der Schlüssel zur Einfachheit sei die Automatisierung von Aufgaben, die sich wiederholen ließen und keine tiefen Kenntnisse von Data Science erforderten.

Laut Alexander Linden, Research Vice President bei Gartner, führt die zunehmende Automatisierung zu erheblichen Produktivitätssteigerungen für Data Scientists. Es würden weniger Datenwissenschaftler benötigt, um die gleiche Menge an Arbeit zu tun. Dafür könnten diese sich auch auf komplexere Data-Science-Projekte konzentriere. Diese erforderten laut Linden zukünftig noch mindestens ein oder zwei Datenwissenschaftler.

Siehe dazu auf heise Developer: