Industrial Data Scientists: die Zukunft von Big Data 

Industrial Data Scientists beschäftigen sich mit den gleichen Dingen wie alle anderen Data Scientists – sie suchen nach Trends und Erkenntnissen in Daten, um Geschäftsergebnisse zu verbessern. Sie müssen jedoch auch die besonderen Anforderungen industrieller Anwendungen beachten. So müssen sie beispielsweise die Tatsache berücksichtigen, dass Daten in industriellen Umgebungen oft "unsauber" und weniger zuverlässig sind. Daher müssen Sie sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß bereinigt und organisiert werden, bevor sie für die Analyse verwendet werden.

In der Industrie 4.0 nehmen sie große und komplexe Datensätze auf und verwandeln sie in verwertbare Erkenntnisse. Dazu müssen sie über Fachkenntnisse in der Analyse und Interpretation großer Datensätze verfügen, um eben Wissen und wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren. Sie arbeiten in einer Vielzahl von Branchen, darunter Fertigung, Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel.

Sie nutzen ihre Fähigkeiten auch zur Lösung von Geschäftsproblemen und zur Verbesserung der Unternehmensleistung. Dazu gehören Data Mining, Modellierung, Prognosen und prädiktive Analysen. Außerdem können sie Algorithmen und Softwaretools entwickeln, die bei der Verarbeitung und Analyse von Daten helfen. Um dies tun zu können, müssen sie über einen soliden Hintergrund in Mathematik, Statistik und Informatik verfügen. Erfahrungen mit Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark sind hier ebenfalls von Vorteil. Unter Umständen müssen sie auch mit spezifischen industriellen Hardware- und Softwareplattformen vertraut sein.

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Was macht gute Industrial Data Scientists aus?

Gute Industrial Data Scientists zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich für Daten und Analysen begeistern, über starke technische Fähigkeiten verfügen und komplexe Geschäftsprobleme lösen können. Sie müssen fähig sein, den geschäftlichen Kontext zu verstehen und Möglichkeiten für den Einsatz von Datenanalysen zur Verbesserung der Abläufe zu erkennen.  Dabei sollten sie statistische Analysen und Algorithmen des maschinellen Lernens beherrschen. Darüber hinaus sollten sie sich im Umgang mit großen Datenmengen sicher fühlen und Erfahrung im Umgang mit Datenvisualisierungstools haben, um ihre Erkenntnisse den Stakeholdern verständlich zu vermitteln.

Die entscheidenden Technologien, die Industrial Data Scientists kennen müssen, sind:

• Statistik
• Wahrscheinlichkeit
• Data Mining
• Maschinelles Lernen
• Deep Learning
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Computer Vision
• Signalverarbeitung
• Zeitreihenanalyse
• Big Data

Was sind die zukünftigen Trends der Industrie 4.0, über die Industrial Data Scientists Bescheid wissen müssen?

Zu den zukünftigen Trends der Industrie 4.0, die für Industrial Data Scientists relevant sind, gehören die folgenden:

• der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für prädiktive Analysen
• die wachsende Bedeutung von Big Data und Datenanalyse
• der verstärkte Einsatz von Drohnen, Robotern und anderen Formen der Automatisierung in der Fertigung und anderen Branchen
• der Siegeszug des Internets der Dinge und der vernetzten Fabrik („Smart Factory“)
• der steigende Einsatz von 3D-Druck und anderen Formen der additiven Fertigung
• die stärkere Bedeutung von Nachhaltigkeit und grünen Initiativen in der Industrie 4.0

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Da Industrie 4.0 zunehmend zur Realität wird, müssen sich diejenigen, die im Bereich Industrial Data Science arbeiten, diese Trends kennen um sie in ihrer Arbeit effektiv nutzen zu können.

Unter den oben aufgeführten Trends gibt es einige, die Industrial Data Scientists auf dem Weg in die vierte industrielle Revolution unbedingt beachten sollten. Zunächst gibt es eine Verlagerung hin zu einer stärker datengesteuerten Entscheidungsfindung ("data-driven decision-making"). Um diesen Trend nutzen zu können, müssen Industrial Data Scientists in der Lage sein, große Datenmengen zu nutzen und Modelle zu entwickeln, die daraus eine wichtige Bedeutung ableiten können. Sie müssen nicht nur die Daten lokalisieren, sondern auch ihre Erkenntnisse mit anderen teilen können.

Ein weiterer wichtiger Trend ist der zunehmende Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen – das gilt für alle Branchen. Industrial Data Scientists müssen mit diesen Technologien vertraut sein, um deren Möglichkeiten nutzen zu können. Und nicht zuletzt gibt es eine wachsende Nachfrage nach "intelligenten" Produkten und Diensten, die selbständig auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren können (z. B. durch Sensoren). Industrial Data Scientists müssen solche Systeme entwerfen und gewährleisten, dass sie sicher und zuverlässig funktionieren.

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