5 häufige Data-Science-Herausforderungen und wirksame Lösungen

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Data Science ist der Prozess, Daten zu untersuchen, um nützliche Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen. Das Feld umfasst alles von Statistik und Mathematik bis hin zu Künstlicher Intelligenz und Computertechnik.

So wichtig Data Science auch ist: Mehrere Hürden erschweren es Unternehmen, das volle Potenzial auszuschöpfen. In diesem Artikel lernst du fünf zentrale Data-Science-Herausforderungen kennen, die du überwinden solltest, um Datenanalysen optimal zu nutzen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

1. Der Umgang mit mehreren Datenquellen

Die richtigen Daten für Analysen zu beschaffen, ist eine große Aufgabe – insbesondere, wenn sie aus vielen Quellen stammen. Für wirksame Data Science ist es daher unerlässlich, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen.

Allerdings ist die Konsolidierung von Daten aus heterogenen und semistrukturierten Quellen komplex und zeitaufwendig.

Eine schnelle Lösung für diese Herausforderung ist der Einsatz von Datenintegrations-Tools oder einem Datenmanagementsystem wie Informatica oder Oracle. Solche Lösungen helfen dir, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu aggregieren und zu filtern, damit sie leichter zugänglich sind.

Sie fungieren als zentrale Plattform, die sich mit den Datenquellen verbindet. So erhältst du einen ganzheitlichen Blick auf alle Daten und kannst präzisere, aussagekräftigere Erkenntnisse gewinnen.

Zudem kannst du Business-KI-Lösungen nutzen, um Daten schnell zu analysieren und hilfreiche Entscheidungen vorzuschlagen. Zwar gibt es Risiken generativer KI wie Halluzinationen, doch diese lassen sich mit Gegenmaßnahmen wie Faktenchecks gut in den Griff bekommen.

2. Zu wenig Fachkräfte

Die Welt stützt sich immer stärker auf Data Science für Entscheidungen. Ganze 59% der Unternehmen nutzen Data Science auf unterschiedliche Weise, um ihre Performance zu verbessern. Das treibt die Nachfrage nach qualifizierten Data-Science-Profis höher als das verfügbare Angebot. Stell dir vor: Es gibt dreimal so viele Stellenausschreibungen im Bereich Data Science wie Jobsuchen.

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Und damit nicht genug: Selbst manche der vorhandenen Data Scientists verfügen nicht über die aktualisierten Kompetenzen, die im modernen Umfeld nötig sind. Der traditionelle Umgang mit Daten passt nicht mehr in die heutige Welt – nicht zuletzt wegen neuer Technologien wie generativer KI. Hinzu kommen zwei Entwicklungen, die eine Weiterbildung oder Umschulung rechtfertigen: die Datenexplosion und der Fortschritt bei Rechenkapazitäten.

Weiter- und Umschulungen betreffen nicht nur technische Kompetenzen. Data-Science-Expertinnen und -Experten brauchen auch stärkere Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten. Die schiere Datenmenge bringt neue Herausforderungen mit sich, die adressiert werden müssen.

Die Lösungen müssen so kommuniziert werden, dass Team und Management – mit oder ohne Datenexpertise – sie nachvollziehen können. Darauf gehen wir später noch genauer ein.

Um der kleineren Zahl verfügbarer Data Scientists bei hoher Nachfrage zu begegnen, musst du dich als Arbeitgeber hervorheben und Talente anziehen. Biete wettbewerbsfähige Gehälter und Benefits. Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Grundgehalt für Data Scientists in den USA bei 146.422 US-Dollar – wenn du mehr bieten kannst, umso besser.

Egal, ob du Data Scientists einstellst oder bereits Datenprofis an Bord hast: Investiere in Workshops und Trainings. So stellst du sicher, dass die Data-Science-Kompetenzen deines Teams am Puls der Zeit bleiben und aktuelle Praktiken sowie Standards berücksichtigen.

3. Datenschutz und Sicherheit

Der Umzug in Cloud-Umgebungen hat zu mehr Sicherheitsverletzungen im 21. Jahrhundert beigetragen. Schätzungsweise 60% der Unternehmensdaten liegen in der Cloud. Allein 2020 erhielt das FBI täglich über 2.000 Meldungen zu Cyberkriminalität. Ransomware, Angriffe auf Datensysteme und Datendiebstahl zählen zu den gängigen Vorfällen.

Als Reaktion darauf beschäftigen Unternehmen Cybersicherheitsexperten, darunter ethische Hacker, die sogar ChatGPT für Hacking nutzen, um Kundendaten zu schützen. Ethisches Hacking hilft, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Angesichts der großen Datenmengen, die in falsche Hände geraten könnten, haben auch Institutionen wie die Europäische Union Maßnahmen ergriffen.

Die seit 2018 geltende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) schützt die Daten von Personen in der EU. Verstöße gegen die Datenschutz- und Sicherheitsstandards der DSGVO können mit Strafen in Millionenhöhe geahndet werden.

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Als Unternehmen musst du also die Sicherheit und Privatsphäre nicht nur deiner eigenen Daten, sondern auch der deiner Kundinnen und Kunden gewährleisten.

Um Daten wirksam zu schützen, musst du zunächst wissen, welche Daten du hast und wo sie liegen – das nennt sich Data Discovery. Mit automatisierten Tools wie Tableau oder IBM Cognos Analytics kannst du sensible Daten schnell identifizieren.

Wähle anschließend eine verlässliche Datenspeicherlösung als zusätzliche Sicherheitsebene. Außerdem solltest du regelmäßig Backups erstellen, um Datenverluste oder -beschädigungen auffangen zu können.

Setze unbedingt auf granulare Zugriffskontrollen. Unabhängig von der Branche ist es kaum sinnvoll, allen denselben Zugriff zu gewähren.

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Ein Beispiel: In einer Softwarefirma unterscheiden sich die Datenbedarfe des Finanzteams deutlich von denen des Marketings für die Umsetzung von SaaS-Marketing-Strategien. Ebenso benötigen Vertrieb und Customer Support jeweils andere Datensätze.

Noch wichtiger: Granulare Zugriffskontrollen verhindern unbefugten Zugriff und reduzieren das Risiko, die Datenprivatsphäre und -sicherheit deiner Kundschaft zu verletzen. Organisationen und Datenexpertinnen und -experten müssen eine Balance halten: vertrauliche Kundendaten schützen und zugleich relevante Datensätze mit den richtigen Personen teilen. Ein Datenkatalog kann helfen, sensible Daten zu beschränken und Datenexpertinnen und -experten zugleich gezielten Zugriff auf relevante Datensätze zu geben.

4. Datenbereinigung

Unerwünschte Daten aus Datensätzen zu entfernen, gehört zu den größten Herausforderungen. Schlechte Daten sind teuer – manche Unternehmen verlieren dadurch bis zu 12,1 Millionen US-Dollar pro Jahr. Für Data Scientists ist es der Albtraum, mit ungenauen, doppelten, inkonsistenten oder ungeeigneten Daten zu arbeiten. Das führt zu falschen Schlüssen und damit zu schlechten Entscheidungen.

Als Unternehmen solltest du die vier Vs von Big Data kennen, die bei der Bereinigung helfen. Dazu gehören:

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• Velocity – Die Geschwindigkeit, mit der Daten übertragen werden. Da vieles in Echtzeit geschieht, musst du diese Datensätze ebenfalls in Echtzeit analysieren.
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• Veracity – Wähle die für dein Geschäft relevanten Daten aus, damit Entscheidungen darauf vertrauenswürdig sind.
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• Volume – Das Datenaufkommen wächst rasant. Du brauchst Technologie, um Schritt zu halten.
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• Variety – Daten liegen in vielen Formen vor: strukturiert, unstrukturiert, semistrukturiert. Ein standardisiertes Format hilft, Vielfalt zu managen.
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Angesichts der großen Datenmengen und -vielfalt kann die Bereinigung inkonsistenter Daten Stunden in Anspruch nehmen.

Setze auf Data Governance, um dieses Problem anzugehen. Darunter versteht man die Verfahren eines Unternehmens zur Verwaltung seiner Datenbestände. Moderne Data-Governance-Tools helfen dir, Datensätze zu bereinigen, zu formatieren und deren Genauigkeit zu sichern. Beispiele sind IBM Data Governance, OvalEdge und Collibra.

Stelle zusätzlich Datenprofis ein, die in allen Abteilungen für die Datenqualität verantwortlich sind. So erhältst du hochwertige Datensätze, sparst Zeit und senkst Kosten.

5. Reporting an nicht-technische Stakeholder

Ein zentrales Ziel von Data Science ist es, die Fähigkeit einer Organisation zu stärken, fundierte Entscheidungen zu treffen – im Einklang mit dem Geschäftsplan. Nur so lassen sich Unternehmensziele erreichen.

Wie bereits angedeutet, ist Data Science sehr technisch. Die Ergebnisse an Managerinnen, Manager und Führungskräfte zu vermitteln, die nicht dieselbe Fachsprache sprechen, ist herausfordernd. Viele Führungskräfte sind mit den in Data Science verwendeten Tools und Machine-Learning-Modellen nicht vertraut.

Hinzu kommt, dass manche Organisationen keine klar definierten Geschäftstermine und KPIs haben. Das erschwert das Reporting. Wenn Abteilungen Begriffe unterschiedlich interpretieren und KPIs anders berechnen, steigt der Erkläraufwand für deine Data Scientists.

Sie müssen die Auswirkungen ihrer Arbeit im Hinblick auf die spezifischen KPIs jeder Abteilung erläutern. Dadurch wird es schwerer, zu einer ganzheitlichen Geschäftsentscheidung zu kommen, die allen Bereichen zugutekommt.

Die Lösungen für diese großen Herausforderungen? Zum einen: Reskilling und Upskilling deiner Data Scientists, damit sie ihre Kommunikationskompetenz ausbauen. Schule sie in Data Storytelling, um Erkenntnisse anschaulich zu vermitteln. Data Storytelling macht Analysen leichter verständlich und hilft, Entscheidungen überzeugend zu begründen.

Zum anderen: Gib nicht-technischen Mitarbeitenden – also dem Publikum der Data Scientists – eine solide Grundlage in Data Science.

Definiere außerdem die KPIs deiner Organisation klar und sorge dafür, dass alle Abteilungen Geschäftstermine einheitlich verstehen. So können Data Scientists Kernerkenntnisse einfacher kommunizieren.

Ein Weg, diese Konsistenz sicherzustellen, ist erneut ein Datenkatalog. Er dient als Single Source of Truth für Geschäftstermine und KPIs, sodass alle dieselbe Interpretation teilen.

Fazit

Kurz gesagt: Da Unternehmen zunehmend auf Technologie setzen, tauchen immer neue Data-Science-Herausforderungen auf. Mehrere oder unzuverlässige Datenquellen erschweren es, aus großen Datenmengen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Zudem gibt es eine Talentlücke, die die Suche nach erfahrenen Data-Science-Expertinnen und -Experten erschwert.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken erschweren weiterhin den Zugang zu benötigten Daten. Datenbereinigung kostet viel Zeit und Geld, während Organisationen schlechte Daten identifizieren und aussortieren. Und schließlich ist das Reporting an nicht-technische Stakeholder schwierig, weil Data Science ein technisches Fach ist.

Um diese Herausforderungen zu lösen, biete wettbewerbsfähige Gehälter, um moderne Data Scientists aus einem im Verhältnis zur Nachfrage kleinen Talentpool zu gewinnen. Bilde deine Datenprofis weiter und qualifiziere sie um, damit sie mit dem technologischen Wandel und neuen Data-Science-Anforderungen Schritt halten. Schule auch andere Mitarbeitende, damit sie grundlegende Data-Science-Kenntnisse haben. Setze außerdem Tools wie Datenkataloge und Data-Governance-Software ein.

Wenn du diesen Tipps folgst, schöpfst du das volle Potenzial von Data Science für dein Unternehmen aus und entdeckst spannende Chancen.