Warum Data Science eine Lösung für den Fachkräftemangel benötigt

Data Scientist Jobs wurden einst vom Harvard Business Review als "der sexieste Job des 21. Jahrhunderts" bezeichnet. Wenn wir jetzt in die Gegenwart schauen, war die Nachfrage nach Fachkräften auf diesem Gebiet nie höher, aber gleichzeitig gibt es wachsende Gründe, warum es immer schwieriger wird, Talente im Bereich Data Science zu finden.

IBM prognostizierte im Jahr 2017, dass es allein in den USA bis 2020 fast 3 Millionen offene Stellen für Data Scientists geben würde. Angesichts der Tatsache, dass die Pandemie etwas ist, das sie nicht vorhersehen konnten, wird erwartet, dass die Nachfrage nach Datenanalysefähigkeiten bis 2026 um fast 28% steigen wird.

Darüber hinaus besagt der State of Data Science Report 2022 von Anaconda, dass 90% der Fachleute besorgt darüber sind, wie der Mangel an Data Science-Talent ihre Organisationen beeinflussen wird. Aber warum ist Data Science-Talent so knapp?

Letztendlich ist der Grund, warum Data Science-Talent so schwer zu finden ist, auf ein Angebot- und Nachfrageproblem und auf die Tatsache zurückzuführen, dass es sich um neue und spezialisierte Karrieren handelt. Heutzutage werden Sie Schwierigkeiten haben, Spezialisten mit mehr als 30 Jahren Erfahrung zu finden. Ohne ein Netzwerk von Fachleuten werden Sie Glück haben, jemanden mit mehr als zehn Jahren Erfahrung zu finden.

Big Data und AI-Lösungen

Unternehmen können den Talentmangel in Data Science angehen und gleichzeitig die Ressourcen für Datenanalyse durch die Verwendung von Werkzeugen wie Künstlicher Intelligenz (KI) erhalten. Unternehmen können daher durchsuchen massive Datenmengen und dazu beitragen, Informationen zu gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung hilfreich sein können.

Dank des Fortschritts der Technologie hat sich die Fähigkeit von KI in derselben Zeitspanne verbessert. Darüber hinaus bedeutet die erhöhte Rechenleistung und Analyseleistung, dass KI jetzt in Rekordzeit mehr Aufgaben ohne menschliches Eingreifen erledigen kann.

Obwohl einige AI als Bedrohung für den aktuellen Stand der Beschäftigung betrachten mögen, schafft AI auch neue aufregende Möglichkeiten. Laut einem Bericht des World Economic Forum (WEF) werden 85 Millionen Automatisierungs- und Technologiejobs verdrängt, aber dieselben Deep-Learning-Technologien werden bis 2025 97 Millionen neue Rollen schaffen. KI wird viele aktuelle Technologiejobs von der Fertigung bis zu Produktionslinien einfach umgestalten.

Dieser Ansatz von Data Science AI-Lösungen ermöglicht es Unternehmen, sich auf die Schaffung und Verbesserung von höherpriorisierten Aufgaben oder Projekten zu konzentrieren, die auf spezialisierten menschlichen Fähigkeiten beruhen. Insbesondere in der Data Science-Branche würde dies bedeuten, dass Unternehmen ihre Ressourcen effektiver nutzen und die Vorteile maximieren können.

Kandidaten mit übertragbaren Fähigkeiten finden

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Durchführung von Routine-Datenanalysen ist eine Möglichkeit, Unternehmen dabei zu helfen, dem allgemeinen Mangel an Ressourcen in diesem Bereich entgegenzuwirken, aber es gibt auch andere Lösungen.

Eine weitere Option für Unternehmen, um den Bedarf an Datenwissenschaftlern zu decken, besteht darin, außerhalb der traditionellen Arbeitsmärkte nach Fachkräften mit ähnlichen Fähigkeiten zu suchen. Obwohl es üblicher ist, Fachleute mit einem Hintergrund in Datenwissenschaft einzustellen, erweitert die Rekrutierung außerhalb dieses Bereichs die begrenzte Auswahl an verfügbaren Kandidaten.

Fachkräfte, die in ähnlichen Positionen, aber in verschiedenen Märkten arbeiten, können ihre Fähigkeiten von einem Sektor auf einen anderen mit minimalen Störungen übertragen. Der zusätzliche Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er eine neue Perspektive bieten und gängige Vorstellungen oder Annahmen hinterfragen kann, die sich wiederum in wertvolle systematische Erkenntnisse übersetzen lassen.

Ohne Zweifel kann die Einstellung von Fachkräften aus anderen Bereichen für die meisten Personalabteilungen Herausforderungen darstellen, insbesondere wenn die Rolle stark technisch geprägt ist. In diesem Fall können Unternehmen Unterstützung von Personalberatungen suchen, die sich auf die Einstellung und Rekrutierung von Nischentalenten spezialisiert haben. Im Gegensatz zu internen Personalabteilungen haben spezialisierte Personalberatungen, die in mehreren Branchen tätig sind, ein einzigartiges Verständnis dafür, was eine übertragbare Fähigkeit ist und was nicht.

Data Science-Training für Kandidaten mit übertragbaren Fähigkeiten

Im Hinblick auf Schwierigkeit kann die Umschulung von Fachleuten aus verschiedenen Datenwissenschaftsbereichen für die meisten Unternehmen zu kompliziert und teuer sein. Eine Umschulung erfordert einen langfristigen Überblick über die Organisation, um Fähigkeitstransformationen effektiv umzusetzen und gleichzeitig den Anforderungen und Fortschritten des Unternehmens gerecht zu werden.

Da Stellen für Datenwissenschaftler relativ neue Karrierewege mit einem begrenzten Talentpool sind, müssen Unternehmen Talente mit übertragbaren Fähigkeiten schulen, um sicherzustellen, dass sie mit dem Wettbewerb Schritt halten können. Da sich der Technologiesektor schnell entwickelt, ist es keine Option, auf aufstrebende Talente und Absolventen zu warten, die die Fähigkeiten und Erfahrungen erwerben, die benötigt werden, um Ihre Stellen für Datenwissenschaften zu besetzen, wenn Sie auf einem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich sein möchten.

Von einer Einstellungs-Perspektive aus betrachtet ist es ein vergleichsweise unkomplizierter Prozess, Datenwissenschaftler und Fachkräfte mit ähnlichen Fähigkeiten zu rekrutieren. Das Einstellen und Umschulen von Fachleuten aus anderen Hintergründen erfordert jedoch eine andere Strategie. Organisationen, die diesen Ansatz übernehmen möchten, können diese Herausforderung bewältigen, indem sie Unterstützung von Personalberatungsunternehmen mit Erfahrung in mehreren Branchen suchen.

Qualifizierung vorhandener Data Science-Kandidaten

Die Qualifizierung von Mitarbeitern ist ein aufstrebender Trend in vielen Branchen und spielt eine bedeutende Rolle bei der Zukunftssicherung von Arbeitskräften. Doch um Datenwissenschaftstalente zu qualifizieren, müssen Unternehmen zunächst die Mitarbeiter in ihrer bestehenden Belegschaft identifizieren und qualifizieren, die von der Qualifizierung profitieren würden.

Moderne Software wie Datenanalyse und Dashboards bieten Unternehmen und Geschäftsführern die Möglichkeit, die Sichtbarkeit von Fähigkeiten zu verbessern, die zur Bestimmung von Qualifizierungsbedarf genutzt werden können. Hier spielt die Technologie eine wichtige Rolle und Unternehmen müssen sich dazu verpflichten, ein agiles Modell anzunehmen, das letztendlich moderne Lern- und Entwicklungs-Kulturen investiert und integriert.

Eine Umfrage von SAS ergab, dass 25% der wichtigen Entscheidungsträger in Unternehmen zögern, Qualifizierungsmöglichkeiten für ihre Mitarbeiter anzubieten, da sie befürchten, dass diese Fähigkeiten erwerben und dann andere Möglichkeiten bei potenziellen Wettbewerbern suchen werden. Investitionen in die Schulung vorhandener Mitarbeiter haben jedoch das gegenteilige Ergebnis. Wenn Mitarbeiter sehen, dass das Unternehmen in sie investiert, steigt ihre Loyalität und letztendlich verbessert sich auch die Mitarbeiterbindung.

Darüber hinaus ergab dieselbe Umfrage, dass viele Unternehmen weniger Neueinstellungen benötigen würden, wenn sie ihre vorhandenen Mitarbeiter qualifizieren würden. Mit den steigenden finanziellen Kosten für die Einstellung neuer Talente ist die Qualifizierung von vorhandenen Mitarbeitern eine kosteneffektivere Option.

Nehmen Sie Kontakt zu unseren Personalberatern für Datenwissenschaft auf

Der Anstieg von Unternehmen, die eine sinnvolle Analyse von immer größeren Datenmengen benötigen, bedeutet, dass die Nachfrage nach solchen Fähigkeiten weiterhin steigen wird. In der schnelllebigen Wirtschaft von heute müssen Unternehmen unterschiedliche Rekrutierungsstrategien annehmen und anpassen, um dieser Herausforderung erfolgreich zu begegnen.

Ein erfolgreicher Ansatz erfordert ein genaues Verständnis der Geschäftsanforderungen zur Zukunftssicherung der Beschäftigungsnachfrage. Ob durch KI, Qualifizierung von Fachleuten mit ähnlichen Fähigkeiten oder Umschulung der Belegschaft, Unternehmen müssen die zugrunde liegenden Mechanismen verstehen, um Entscheidungen zu optimieren.

Als Experten in der Technologie-Recruiting-Branche erkennen wir, warum es schwierig ist, Talente im Bereich der Datenwissenschaft zu finden. Zum Glück wissen wir auch, wie wir schwer zu findende Talente auf dem Markt finden und Top-Profis mit den transferierbaren Fähigkeiten sichern können, die für Ihre Datenwissenschafts-Rekrutierungsbedürfnisse erforderlich sind. Wenn Sie Ihre Stellen für Datenwissenschaftler mit Fachkräften besetzen möchten, können wir helfen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit unseren Datenwissenschafts- und Technologie-Spezialisten auf und bringen Sie Ihr Unternehmen mit Amoria Bond voran.