Eine der entscheidenden Grundlagen für die Nutzung von Data Science in Ihrer Organisation besteht darin, Ihren Mitarbeitern das Treffen datenbasierter Entscheidungen zu ermöglichen. Durch eine solche Learning Journey können Führungskräfte von Unternehmen die Basis schaffen, um aus Daten Wert zu generieren. Im Folgenden schildern wir ein anschauliches Beispiel dafür, wie Sie Ihre Mitarbeiter in Data Science schulen können. Doch zuvor wollen wir die Bedeutung von Data Science in Ihrer Organisation hervorheben.
Warum Data Science so wichtig ist
Data Science – insbesondere KI – ist nicht neu. Der Begriff KI wurde erstmals 1956 von Prof. John McCarthy bei der Dartmouth-Konferenz verwendet. KI hat seitdem einen weiten Weg zurückgelegt. Heute verfügen wir nun endlich über die Mittel, um sie voll auszuschöpfen, und wenden sie bereits in vielen Branchen an. Sie ist unerlässlich, wenn es darum geht, die Funktionsweise dieser Branchen, so komplex und verschlungen sie auch sein mag, zu verstehen. Es gibt bereits viele praktische Beispiele dafür, was mit Data-Science-Implementationen in Hinblick auf die Transformation, Disruption und Innovation von Organisationen und Branchen erreichbar ist (siehe Abbildung 1). Die Frage bleibt jedoch, wie sich die eigene Organisation für die Nutzung der Möglichkeiten von Data Science positionieren kann. 
Abbildung 1 Beispiele für Anwendungsbereiche, in denen sich die Reise von Daten zu Wert lohnt Data Science wird für Unternehmen der Schlüssel zum Erreichen von Zielen sein, vor allem in den nächsten Jahren. Unten sind die drei primären Gründe aufgeführt, weshalb Data Science in Ihrer Organisation implementiert werden sollte. Data Science:
- hilft beim Verstehen der grundlegenden Muster Ihrer Nachfrage (innerhalb großer Datensätze), um so viel besser auf bevorstehende Schwankungen reagieren zu können. So können Lieferkettenplaner beispielsweise proaktiv die Puffer für saisonale Nachfragespitzen vergrößern oder bei sinkender Nachfrage die Bestände verkleinern. Dies ist hilfreich, um Trends zu erkennen und so reibungslose Abläufe sicherzustellen, was letztlich den Markenwert steigert, da die Servicequalität sich verbessert.
- verbessert die geschäftliche Entscheidungsfindung erheblich. Dies ist außerdem ein Bereich, der ständig wächst und sich weiterentwickelt. Da so viele KI-Lösungen entwickelt werden, hilft Data Science Unternehmen, geschäftliche Probleme in wirksamer und strategischer Weise zu lösen. Die Implementierung von neuestem IT-Know-how und modernen Plattformen sichert Ihrem Geschäft eine führende Marktposition.
- kann in nahezu jeder Branche angewandt werden, beispielsweise Logistik, Supply Chain, Pharma, Chemie oder Konsumgüter – Schwerpunktbereiche von Camelot. Das Verstehen der Bedeutung von Data Science kann diese Sektoren auf lange Sicht dabei unterstützen, ihre Herausforderungen möglichst effektiv zu handhaben.
Wie man eine Lernreise startet
Wie bereits im Whitepaper „Artificial Intelligence as a Key Enabler for Business Digitalization“ erörtert, bilden die Befähigung der Mitarbeiter sowie eine aktive teamübergreifende Zusammenarbeit wichtige Aspekte bei der digitalen Lieferkettentransformation. Eine effektive Kommunikation am Arbeitsplatz ist die Grundlage für Innovation und Zusammenarbeit und eine treibende Kraft für Unternehmen in dieser digitalen Ära. Ein weiterer Aspekt, den Sie berücksichtigen sollten, besteht darin, den Mitarbeitern in Ihrem Unternehmen die Gelegenheit zu bieten, sich die notwendigen Kenntnisse und Einblicke im Bereich Data Science anzueignen. Es empfiehlt sich, nicht nur erfahrene Data Scientists einzustellen, sondern auch die Kompetenz unter Ihren eigenen Mitarbeitern zu erweitern, die Ihre Daten und Ihr Geschäft gut kennen und verstehen. Letzten Endes werden sie es sein, die datenbasierte Entscheidungen treffen, die einen maßgeblichen Einfluss auf den Erfolg Ihres Unternehmens haben. Außerdem wäre die Data-Science-Lernreise nicht nur für Ihr IT-Team, sondern auch für Ihre Führungsebene wichtig. Um sicherzustellen, dass Ihr Lernpfad und die gewählten Kurse zu Data Science effizientere Ergebnisse und messbare Erfolge bringen, müssen Sie die folgenden Grundsätze befolgen:
- Halten Sie sich stets auf dem Laufenden und folgen Sie den neuesten Trends in KI und Data Science.
- Betrachten Sie die KI-Lernreise als ein Projekt. Wenn Sie eine Strategie für das Projekt sowie die Inhalte der zukünftigen Lernprozesse haben, wird dies Ihren Fokus auf diejenigen Bereiche lenken, in denen ein Bedarf für KI besteht, sowie auf bestimmte Tools und Methoden für deren Anwendung.
- Wenden Sie die Fachkenntnisse an, die zur Bestimmung des Problems, zur Bewertung der relevanten Daten, zur Anleitung der Datenanalyse sowie zur Interpretation der Ergebnisse beitragen.
Camelot nutzt bereits ein Data-Science-Hub, wobei der Schwerpunkt auf der Skalierung von Kompetenzen im Bereich Data Science und datenbasierten Technologien liegt. Mit Blick auf eine weltweite Wirkung müssen wir unsere besten Talente schulen und binden und zugleich neue digitale Talente einstellen. Dies steht bei vielen Unternehmen auf der Agenda, wobei gerade die Entwicklung erfahrener Data Scientists besonders schwierig ist, wenn eine Mischung unterschiedlicher Kompetenzen benötigt wird.
Wichtig: Data-Science-Schulungen
Ausgehend von Camelots Zielsetzungen muss ein Data Scientist einen starken Fokus auf Lieferkettenthemen, Know-how zur Unternehmens-IT sowie Querverbindungen zu Advanced Analytics, Machine Learning und KI mitbringen. Deshalb haben wir ein attraktives Lernprogramm zu Supply Chain Management und KI entwickelt und umgesetzt, das auf unsere verschiedenen Mitarbeitergruppen zugeschnitten ist – von der IT bis zur obersten Führungsebene. Wir folgen drei Leitprinzipien, wenn es darum geht, die individuellen Lernpfade für unsere Mitarbeiter zu konzipieren (siehe Abbildung 2). Erstens müssen wir eine Vision auf unterschiedlichen Perspektiven korrekt vermitteln. Hierbei konzentrieren wir uns auf die aktive teamübergreifende Zusammenarbeit und Mitwirkung bei Schulungen zu KI-Wissen. Zweitens erfordert die Lernreise ein Verständnis der Data-Science-Grundlagen in Kombination mit der Praxis. Daher ist der beste Weg, um angewandte Data Science zu vermitteln, das Lernen aus der praktischen Anwendung, also während echter Kundenprojekte. Und zuletzt bemühen wir uns dem Kunden gegenüber aktiv um messbaren Wert und faktenbasierte Entscheidungsfindung. 
Abbildung 2 Drei Leitprinzipien des Camelot-KI-Hub Die Zukunft nahezu aller Unternehmen hängt vom Umgang mit der digitalen Transformation ab. Immer neue Informationstechnologien, KI-Anwendungen und operative Technologien kommen auf den Markt und verändern rasant den Rahmen der geschäftlichen Möglichkeiten. Niemand sollte erwarten, dass die heutige Geschäftswelt noch sehr lange Bestand haben wird. Daher müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen sowie auch Ihre Mitarbeiter in der Lage sind, aus Daten Wert zu schöpfen.
Wir bedanken uns bei Frank Kienle für seine Mitbarbeit an diesem Artikel.
