Keine Katerstimmung bei Hadoop

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Die Talentlücke beim Thema Datenwissenschaft

Unternehmen wie Google und Amazon waren bei ihren Big-Data-Projekten vor allem erfolgreich, weil sie es geschafft haben, die begabtesten IT-Wissenschaftler der Welt anzuheuern und dauerhaft zu binden. Diese Leute hatten jedoch mehr zu bieten als nur Programmierkenntnisse: Sie verfügten auch über komplexe Analysetechniken im Bereich Statistik, unternehmerisches Verständnis, Kognitionspsychologie und angeborene Problemlösungsfähigkeiten.

Jene Spezialisten werden allgemeinhin als „Datenwissenschaftler“ bezeichnet, denn sie verbinden Kenntnisse über Statistik, Algorithmen, paralleles Programmieren und mehr.

Die Universitäten reagieren erst jetzt und entwickeln Programme, die entsprechend qualifizierte Absolventen hervorbringen. Es wird jedoch noch einige Jahre dauern bis die Zahl der so qualifizierten Datenwissenschaftler steigt.

Gefragtes Know-how

Auch wenn die Zahl derer steigt, bleibt dennoch eine Herausforderung. Diese Wissenschaft erfordert das Beherrschen von mindestens drei komplexen Fachgebieten - wettbewerbsstrategische Unternehmensführung, Algorithmen für das maschinelle Lernen und massiv-parallele Datenverarbeitung.

Diese einzigartige Kombination dürfte auf absehbare Zeit schwer zu finden sein. Das Herzstück eines jeden Big-Data-Projekts ist der Datenwissenschaftler und der Erwerb, beziehungsweise die Weiterentwicklung entsprechender Fähigkeiten ist ein kritischer Faktor in jedem Big-Data-Projekt.

Abgesehen von der fehlenden Zahl der Talente in der Datenwissenschaft gibt es auch keine ausreichenden Tools für Datenwissenschaftler – aber genau hierin könnte möglicherweise die Lösung liegen. Hadoop und andere Datenspeicher verfügen über eine so genannte Brute Force Engine für die Berechnung und Speicherung.

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