Bye-bye Bauchgefühl – Datengetriebenes Management in 5 einfachen Schritten

Die Corona-Pandemie hält uns auch in ihrem zweiten Jahr ordentlich auf Trab. Nach wie vor sind die meisten Arbeitnehmenden dauerhaft im Home-Office, sie kommunizieren über Zoom, MS Teams oder Slack und arbeiten mittels digitaler Tools gemeinsam an Projekten. Insbesondere für Führungskräfte war die Umstellung zuerst eine Herausforderung und ist mittlerweile ein Kraftakt. Denn sie erfolgte in einer Geschwindigkeit, die aus der Not geboren wurde und sonst wesentlich langsamer verlaufen wäre. So wird Entscheiden und Arbeiten aus dem Bachgefühl heraus immer schwieriger. Wir werden nachfolgend auf eine weitaus bessere Alternative zum Bauchgefühl eingehen – datengetriebenes Management.

Das letzte Jahr hat uns ein einem entscheidenden Punkt weitergebracht: Die Digitalisierung von Unternehmen ist durch die unfreiwillige, digitale Disruption nach vorn katapultiert worden. Sie ist keine vage Zukunftsvision mehr, sondern entscheidet einmal mehr darüber, welche Unternehmen am Markt bestehen können.

Es scheint, als stünden die “neuen Zwanziger Jahre” unter dem Stern ein “goldenes Zeitalter” zu werden. Doch für wen und unter welchem Aspekt? Wenn etwas über die Zukunft und den Erfolg eines Unternehmens in den zwanziger Jahren unseres aktuellen Jahrhunderts bestimmt, dann sind es Daten und wie sie für die Entscheidungsfindung genutzt werden.

Nicht umsonst sagt man Daten nach, sie seien “das Gold des 21. Jahrhunderts”. Doch warum ist das so? Wenn wir uns Tech-Giganten wie Google, Amazon oder Facebook anschauen, müssen wir uns eingestehen, dass aus clever genutzten Daten die Erfolgsgeschichten gegenwärtiger und zukünftiger Unternehmen geschrieben werden. Hier gibt es allerdings einen Haken: Unternehmen müssen auch dazu in der Lage sein, ihre Daten zu nutzen und Entscheidungen anhand von Erkenntnissen aus diesen Daten zu treffen. Das Schlüsselwort hierfür lautet datengetriebenes Management.

Es ist nicht alles Gold, was glänzt

Wenn Du die verschiedenen Unternehmen und Industrien in Deutschland betrachtest, wirst Du feststellen: Viele Unternehmen sammeln Daten, wissen diese aber in der Praxis nicht zu nutzenDas immense Potenzial von Big Data verpufft, wenn die Daten nicht analysiert werden. Laut der “Digital Universe”-Studie der IDC International Data Corporation aus dem Jahr 2012 werden gerade einmal 0,5 % aller Daten überhaupt analysiert. Die Studie fand ebenfalls heraus, dass nicht alle Daten das Potenzial haben, durch eine Analyse einen Mehrwert zu bringen.

Im Jahr 2017 behauptete der Economist, dass nicht länger Öl die wertvollste Quelle der Welt wäre, sondern von nun an Daten der begehrteste Rohstoff sind. Von diesem Moment an wurden Daten mit Öl verglichen. Dabei wurde jedoch ein ganz entscheidender Unterschied zwischen den beiden vernachlässigt. Im Gegensatz zu Öl lassen sich Daten leicht extrahieren und das Vorkommen steigt exponentiell. Im Gegensatz zu Öl können Daten mehrfach verwendet und somit immer neue Erkenntnisse aus ihnen gewonnen werden. Wer Daten als das neue Öl betrachtet, könnte dem Missverständnis aufsitzen, dass das Sammeln von Daten allein ausreicht. Dabei ist dies nur die Voraussetzung für den eigentlichen Nutzen, den Daten bringen: Erkenntnisse für faktenbasiertes, datengetriebenes Entscheiden.

Als Führungskraft sind Daten und die digitale Transformation allgegenwärtig, doch wie kannst Du sie intern in Deinem Unternehmen umsetzen? Wie lässt sich ein ganzes Unternehmen datengetrieben aufsetzen? Wie arbeiten und entscheiden alle – von Dir als Führungskraft bis hin zum Teammitglied – datengetrieben und damit evidenzbasiert?

* Adaption von https://www.ibm.com/blogs/watson/wp-content/uploads/2016/07/Data-is-Transforming-Industries.png  

Auf dem Weg zum datengetriebenen Management, ist es erforderlich, ein großes Spektrum an Anstrengungen zu verknüpfen und zu koordinieren – größer als den meisten Führungskräften lieb ist. Ein schlechtes Abschneiden in einem der vier miteinander verbundenen Bereiche – Technologie, Daten, Prozesse und Change Management – kann eine ansonsten gut geplante Datentransformation zunichtemachen. Bei den wirklich wichtigen Aspekten, von der Entwicklung und Vermittlung einer überzeugenden Vision, der Ausarbeitung eines Plans und dessen andauernde Optimierung im Prozess bis hin zum Feinschliff der Details, geht es letzten Endes immer um Menschen.

Die harte Realität ist, dass in vielen Unternehmen der Großteil der vorliegenden Daten nicht den erforderlichen Standards entspricht. Soll die Transformation gelingen, erfordert dies:

  • mindestens eine solide Datenqualität und -analyse
  • neue Arten von unstrukturierten Daten zu verstehen (z.B. ein vom Fahrer geliefertes Bild eines Unfallschadens an einem Auto)
  • Große Datenmengen außerhalb des eigenen Unternehmens zu erfassen
  • proprietäre Daten (herstellerspezifische Daten, die durch rechtliche Beschränkungen nur eingeschränkt nutzbar sind) zu nutzen und zu integrieren
  • und gleichzeitig enorme Datenmengen auszuschließen, die nie verwendet wurden (und nie verwendet werden).

Daten stellen ein interessantes Paradoxon dar: Die meisten Unternehmen wissen, dass Daten wichtig sind und sie wissen, dass die Qualität der eigenen Daten schlecht ist. Dennoch verschwenden sie diese enorm wertvolle Ressource, indem sie es versäumen, die richtigen Rollen und Verantwortlichkeiten festzulegen und geben stattdessen ihren IT-Abteilungen die Schuld für die stockende Transformation. Vom Internet der Dinge über Blockchain und Data Lakes bis hin zu künstlicher Intelligenz – das rohe Potenzial der neuen Technologien ist immens. Und während viele von ihnen immer einfacher zu benutzen sind und sich dadurch verbreiten, ist es äußerst komplex zu verstehen, wie eine bestimmte Technologie zu den Vorteilen der Transformation beitragen wird. Klar sollte dabei sein, dass entsprechende Experten benötigt werden, um eine Technologie an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens anzupassen und sie in bestehende Systeme zu integrieren. Erschwerend kommt hinzu, dass die meisten Unternehmen eine enorme technische Verschuldung haben – in Form von eingebetteten Alttechnologien, die entweder nur schwer oder unmöglich auf neue Standards zu aktualisieren sind. Diese Probleme können nur mit Fachkräften gelöst werden, die über die technischen Fähigkeiten verfügen und in der Lage sind, Hand in Hand mit dem Unternehmen zu arbeiten. Eine Transformation wird letztendlich nur über “People Skills“ der Mitarbeitenden gelingen. Denn datengetriebenes Arbeiten und Entscheiden, hängt nicht nur von Fachexperten ab, sondern ebenso von den Fähigkeiten und dem Willen der Führungskräfte in den Unternehmen.

Nachsitzen: Nachholbedarf bei Führungskräften in der Datennutzung

Datenbasiertes Entscheiden wirkt sich nachweislich positiv auf die Geschäftsergebnisse aus. Indem Du Deine Kompetenzen im Bereich von Data Literacy, Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und Big Data erweiterst, erhältst Du eine enorme Chance zur Optimierung Deiner Abteilung, sowohl intern zur Prozessoptimierung als auch zur Auswahl des richtigen Kundensegments für die nächste Marketingkampagne. Daten sammeln allein reicht allerdings dafür nicht aus. Die Fähigkeiten, sie aufzubereiten, zu analysieren und in Handlungsempfehlungen zu verwandeln, werden gleichermaßen benötigt, um echte Mehrwerte für das Unternehmen zu schaffen. Eine professionelle Datennutzung und das Handeln nach den generierten Erkenntnissen haben erhebliche, positive Effekte auf den Umsatz, die Betriebskosten, die Innovationskraft, der Time-to-Market von neuen Produkten oder Lösungen sowie die Kundenzufriedenheit und -loyalität.

Doch diese Effekte sind bislang verpufft, denn nicht nur normale Angestellte zaudern bei der Datennutzung, vor allem bei Führungskräften hält sich die Liebe zum datenbasierten Entscheiden oft in Grenzen. Viele sehen sich einer Flut aus Daten gegenüber und wissen nicht, welche wirklich relevant sind und wie sie gelesen werden müssen, um Mehrwerte aus ihnen zu ziehen. Aus dem Bauchgefühl zu entscheiden, fühlt sich einfach und richtig an. Der Grund dafür ist einfach: Fast alle Führungskräfte (93 Prozent) fühlen sich von Daten eingeschüchtert. Das zeigt die Führungskräftebefragung von Oracle NetSuite in ihrem Report “Unlocking Growth”. In der Konsequenz treffen 67 Prozent der Befragten keine datengetriebenen Entscheidungen.

Für das Gelingen der digitalen Transformation ist nicht nur die passende Technologie wichtig. Du brauchst die richtigen Talente und überzeugte Datenentscheidenden in Schlüsselpositionen, die eine hohe Datenaffinität und -kompetenz besitzen. Mindestens genauso wichtig ist die Fähigkeit, eine große Anzahl von Mitarbeitenden und Führungskräften davon zu überzeugen, neue Rollen als Datenkunden und Datenersteller zu übernehmen. Konkret bedeutet das, dass sie die Daten, die sie heute und auch die Daten, die sie nach der Transformation benötigen, verstehen, kritisch betrachten und kommunizieren können müssen. Es bedeutet auch, den Mitarbeitenden zu helfen, ihre eigenen Arbeitsprozesse und Aufgaben so zu verbessern, dass sie Daten korrekt erstellen und zur Entscheidungsfindung nutzen können.

Zahlen, bitte! Daten als Zünglein an der Waage

Ambitionierte Ziele erreichen, Prozesse laufend optimieren, Mitarbeiter-Performance im Blick behalten und gleichzeitig neue Leute einstellen. Im sogenannten “Hypergrowth”, starken Wachstumsphasen, müssen Manager zahlreiche, wichtige Führungsaufgaben koordinieren können – und das am besten in dreifacher Geschwindigkeit. Dabei muss klar priorisiert werden und das erfordert einen zuverlässigen Entscheidungsfindungsprozess.

Eine weitere Barriere ist im diesem Zusammenhang, dass Führungskräfte oft kein Vertrauen in die eigene IT-Abteilung haben, größere Veränderungen selbstständig voranzutreiben. Für eine ganzheitliche Transformationen müssen deshalb alle Abteilungen einbezogen werden, insbesondere die IT. Das Vertrauen kann und sollte eben deshalb wieder hergestellt werden, indem die Kommunikation verbessert wird. Führungskräfte in diesem Bereich müssen die strategische Neuausrichtung verstehen, um die richtigen, technologischen Entscheidungen zu treffen.

In 5 Schritten zur datengetriebenen Führungskraft

1 – Die Chefetage an Bord holen

Eine Transformation funktioniert am besten top-down. Deshalb musst Du im ersten Schritt die Führungsetage an Bord bringen, um die digitale Transformation erfolgreich umzusetzen. Es hilft allen Mitarbeitenden des Unternehmens, wenn sie sich von der Geschäftsführung und Abteilungsleitenden an die Hand genommen und unterstützt fühlen, um als Ganzes den Wandel zu tragen. Denn die Daten-Transformation wird jede Abteilung, jeden Mitarbeitenden berühren und ein Umlernen von jedem einzelnen verlangen. Nicht nur Mitarbeitende, sondern auch die Geschäftsführung muss die konkreten Vorteile erst sehen und umsetzen wollen. Dabei muss klar sein, dass ein starkes Wachstum nicht unbedingt eine erhöhte Produktivität bedeutet, denn die Transformation bedeutet ein Up- und Reskilling von Mitarbeitenden und einen neuen Fokus im Recruiting. Dass das Tagesgeschäft temporär darunter leidet, sollte ebenfalls einkalkuliert werden. Dafür benötigst Du die Rückendeckung der Chefetage. Im Idealfall wird ein unternehmensweites Verständnis von Wachstum und Produktivität geschaffen. Mit dem Wachstum und datengetriebenen Entscheidungen steigt langfristig auch die Produktivität und Profitabilität.

2 – So werden Daten zum Goldesel

Die Fähigkeit, fundierte strategische Entscheidungen zu treffen, ist die entscheidende Grundvoraussetzung für eine erfolgreiches, modernes Unternehmen. Doch damit das gelingen kann, brauchst Du verlässliche Daten, die Potenziale und Trends ebenso aufzeigen, wie Hinweise darauf geben, wo ungeahnte Stolperfallen schlummern. Obwohl das Potenzial bekannt ist, arbeiten noch immer viele Unternehmen mit Excel und gänzlich verschiedenen Tools je nach Abteilung, wodurch sie ihreDaten in Datensilos statt einem einheitlichen Data Warehouse lagern. Dieser Fehler sorgt für unvollständige Datensätzen, die strategische Entscheidungen langsam, fehleranfällig oder sogar unmöglich machen. Datengetriebene Unternehmen müssen den Spagat schaffen, ihre Tools auf dem neuesten Stand zu halten, ohne sich in ihnen zu verlieren. Denn es kann kosten- und zeitaufwändig sein, seine Belegschaft immer neu einzulernen. Zusätzlich besteht die Gefahr, dass Mitarbeitende, die sich an neue Tools nicht gewöhnen, weiterhin die alten Tools benutzen. Dadurch entstehen Dopplungen und es führt zu Überlastung. Verschlankte Prozesse und durchgängige Schulungen der Belegschaft sind deshalb wichtige Hilfsmittel.

3 – Vorbilder schaffen und motivieren

Transformationen bieten das Risiko von inhaltsleeren Phrasen in großen Ansprachen, die den Zweck zu motivieren, völlig verfehlen. Willst Du Dein Team für die Transformation gewinnen, setze dort an, wo Mitarbeitende tatsächliche und realistische Vorteile für ihre Arbeit sehen. Der Unternehmenskultur kommt eine tragende Rolle in der Transformation zu. Besonders im Vordergrund stehen dabei die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen. Das bedeutet, dass Geschäftsentscheidungen anhand von Daten erläuterbar sein müssen und intern kommuniziert werden sollten. Nicht selten existieren mehrere Wege, Herausforderungen anzugehen. Werden diese transparent gemacht, können andere Perspektiven von Fachabteilungen und auch Einsprüche kommuniziert und in Betracht gezogen werden. Das verhindert, dass zugrundeliegende Annahmen, die eventuell unwahr sind als Entscheidungsgrundlage benutzt werden. Das gilt im Besonderen für Prozessveränderungen, bei denen die betroffenen Mitarbeitenden miteinbezogen werden müssen. So verhinderst Du, dass Prozesse übernommen oder gar automatisiert werden, die nicht funktionieren und zuerst angepasst und verschlankt werden müssen. Deshalb macht es Sinn, die Endziele direkt zu Anfang offen zu kommunizieren, damit die Mitarbeitenden miteinbezogen werden können. Somit können sie leichter nachvollziehen, welchen Zweck eine Maßnahme verfolgt und eingreifen, wenn sie nicht zweckdienlich ist. Lege alte Gewohnheiten bei der Entscheidungsfindung ab und entscheide anhand von sachlichen Informationen. Denn wenn Du Deine Entscheidungen transparent machst, gehst Du zwar das Risiko schwieriger und kluger Fragen ein, gewinnst dadurch aber wertvolle Einsichten und steigerst das Vertrauen der Mitarbeitenden in die Transformation.

4 – Das eigene Team als Gaspedal für datengetriebene Unternehmen

Was kommt Dir bei dem Wort Innovation als erstes in den Sinn? Ein neues Produkt, ein Machine-Learning-Algorithmus, eine smarte, neue Technologie? Ja, all das kann durchaus innovativ sein, aber nichts davon wäre umsetzbar ohne ein Team, dass sie weiterentwickelt und managt. Technologien entwickeln sich am laufenden Band und ständig werden Unsummen in die Instandhaltung gezahlt. Ironischerweise wird selten darin investiert, dass auch die Belegschaft ihre Fähigkeiten entwickelt und ausbaut, dabei sind sie der wahre Treiber von Innovation und unternehmerischem Mehrwert. Es reicht nicht, neue Datenexperten einzustellen, wenn die bestehenden Teams nicht wissen, wie sie die Erkenntnisse einer Datenanalyse in ihre Entscheidungen miteinbeziehen können. Investiere in neue Technologien. Investiere in fähige Experten. Aber investiere gleichermaßen in die Fähigkeiten Deiner Mitarbeitenden. Erst wenn sie auf die Transformation vorbereitet sind, können sie sie vorantreiben und werden den Veränderungen mit Neugier und Tatendrang begegnen. Dabei muss kein Gießkannenprinzip zum Einsatz kommen. Jedes Karrierelevel und jede Abteilung hat einen eigenen Wissensbedarf und muss genau dort abgeholt werden.

5 – Werde zum Transformations-Coach

Jede Veränderung muss mit jemandem beginnen, der an sie glaubt und bereit ist, für sie einzutreten. Insbesondere in Unternehmen, die sich im Wachstumsmodus befinden, verfolgen viele Ziele gleichzeitig und sind darauf angewiesen, dass einzelne Bedarf anmelden und Innovation vorantreiben. Innovation kann überall beginnen, bei Dir, bei Deinem Team und oft beginnt sie mit Neugier und dem Wunsch zu optimieren. Jeder kann zum Coach der Transformation werden und so nachhaltig einen großen Mehrwert kreieren, für das eigene Team, das Unternehmen, die Kunden und sogar für die Gesellschaft, denn von Innovation profitiert jeder.

Die Transformation beginnt mit Dir. Mit StackFuel hast Du einen starken, zuverlässigen Lernpartner an Deiner Seite, der Dir den Weg erleichtert. Wir unterstützen Dich gern darin, in die Welt der Daten einzutauchen, das Thema von Grund auf zu verstehen und auf Deine Arbeit anzuwenden. Egal in welcher Abteilung oder auf welcher Karrierestufe Du stehst und wo Du noch hinmöchtest, mit uns lernst Du, Deine grundlegende Datenkompetenzen aufzubauen und erhälst die Basics für ein datengetriebenes Management oder Du kannst Dich für die Rollen als Data Analyst oder Data Scientist qualifizieren. Unsere berufsbegleitenden Online-Trainings bestehen aus Lehrvideos, Experteninterviews, Textinhalten und interaktiven Aufgaben sowie Businessszenarien, um das Erlernte anzuwenden und zu festigen. Unser Mentoring-Team betreut Dich während des gesamten Trainings, damit Du die Stufe an Datenkompetenz erreichst, die Du in einem digitalen Arbeitsalltag für Deinen Erfolg heute und in Zukunft benötigst. Lerne jetzt unser Trainingsangebot und unsere Lernumgebung kennen.


Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on xing
Laura Redlich
Laura Redlich
Als waschechte Berlinerin hat sich Laura schnell der Kreativszene angeschlossen. Nach ihrem Bachelorstudium in Medien- und Kommunikationsmanagement an der Mediadesign – Hochschule für Design und Informatik, war Laura nebenbei beim Film als Booker tätig und später als Produktionsassistentin. Gestartet im Marketing hat sie bei MyToys im Bereich E-Mail-Marketing. Zuletzt war Laura im Content Marketing bei IQPC und konnte bereits Big Data und AI-Luft schnuppern. Privat brennt sie für ein nachhaltiges und achtsames Leben – ob veganes Essen, Meditation oder Yoga - Laura probiert immer gerne Neues aus, um sich weiterzuentwickeln.

Ähnliche Beiträge

Mentoring für Onlinekurse. Welche Vorteile bietet Mentoring für Lernende und warum sind sie besonders wichtig, um programmieren zu lernen und Data Scientist zu werden.
E-Learning

Mentoring & E-Learning – Liebe Lernanbieter, wir müssen reden…

Wenn die Motivation schwindet. Gerade einmal 5 bis 15 Prozent aller Onlinekurse werden abgeschlossen. Der Grund dafür liegt nicht immer bei den Lernenden, sondern daran, dass sie nicht ausreichend während des Lernens begleitet werden. Dennoch bieten zu wenige Online-Kursanbieter Mentoring an. Wir klären, wie Mentoring Deinen Lernerfolg sichern kann und woran Du gute Mentor:innen erkennst.

Weiterlesen »
Datengetriebenes Management in Unternehmen
Daten-Skills

Bye-bye Bauchgefühl – Datengetriebenes Management in 5 einfachen Schritten

Tagtäglich treffen wir zahlreiche Entscheidungen im Privaten sowie im Berufsleben. Besonders als Führungskraft haben unsere Entscheidungen eine große Tragweite. Hörst Du dabei allein auf Dein Bauchgefühl, bereitest Du die Grundlage für Fehlentscheidungen. Datengetriebenes Management ist der Weg zum Erfolg. Doch wie funktioniert ein datengetriebenes Entscheiden im Berufsalltag? Wir zeigen Dir wie Du datengetriebenes Führen in fünf einfachen Schritten umsetzen kannst.

Weiterlesen »
Daten-Skills

Wie werde ich Data Scientist?

Kaum ein Beruf ist derzeit so gefragt wie die des Data Scientist. Nicht umsonst gewinnt der Beruf an immer mehr Beliebtheit bei Unternehmen und Akademikern, denn er ist vor allem eines: anspruchsvoll. Was genau das Aufgabenfeld eines Data Scientists ist, welche Voraussetzungen es für den Job gibt und wie Dir der Berufseinstieg als Data Scientist gelingen kann, erklären wir Dir in diesem Artikel.

Weiterlesen »
Über StackFuel

StackFuel ist Deutschland führender Anbieter für zertifizierte Online-Weiterbildungen und -Umschulungen in Data Literacy, Data Science und KI. Zur Bewältigung der digitalen Transformation und der bevorstehenden Qualifikationslücke im Bereich Daten und KI unterstützt StackFuel Unternehmen, Mitarbeitende effektiv und effizient in zukünftige Jobrollen weiterzuentwickeln. Die innovativen Online-Trainings bieten Teilnehmenden eine moderne und flexible Lernerfahrung mit einer interaktiven und Cloud-basierten Lernumgebung, in der sie mit Industriedatensätzen selbstständig Algorithmen entwickeln.

Newsletter

Subscribe to our newsletter and stay updated to our trainings and the latest L&D trends!

Mit Absenden des Formulars habe ich die Datenschutzerklärung und AGB zur Kenntnis genommen. Ich bin damit einverstanden, dass mir StackFuel E-Mails mit Angeboten und Neuigkeiten sendet.

Meistgelesene Beiträge
Mentoring für Onlinekurse. Welche Vorteile bietet Mentoring für Lernende und warum sind sie besonders wichtig, um programmieren zu lernen und Data Scientist zu werden.
E-Learning
Laura Redlich

Mentoring & E-Learning – Liebe Lernanbieter, wir müssen reden…

Wenn die Motivation schwindet. Gerade einmal 5 bis 15 Prozent aller Onlinekurse werden abgeschlossen. Der Grund dafür liegt nicht immer bei den Lernenden, sondern daran, dass sie nicht ausreichend während des Lernens begleitet werden. Dennoch bieten zu wenige Online-Kursanbieter Mentoring an. Wir klären, wie Mentoring Deinen Lernerfolg sichern kann und woran Du gute Mentor:innen erkennst.

Weiterlesen »
Datengetriebenes Management in Unternehmen
Daten-Skills
Laura Redlich

Bye-bye Bauchgefühl – Datengetriebenes Management in 5 einfachen Schritten

Tagtäglich treffen wir zahlreiche Entscheidungen im Privaten sowie im Berufsleben. Besonders als Führungskraft haben unsere Entscheidungen eine große Tragweite. Hörst Du dabei allein auf Dein Bauchgefühl, bereitest Du die Grundlage für Fehlentscheidungen. Datengetriebenes Management ist der Weg zum Erfolg. Doch wie funktioniert ein datengetriebenes Entscheiden im Berufsalltag? Wir zeigen Dir wie Du datengetriebenes Führen in fünf einfachen Schritten umsetzen kannst.

Weiterlesen »
Daten-Skills
Laura Redlich

Wie werde ich Data Scientist?

Kaum ein Beruf ist derzeit so gefragt wie die des Data Scientist. Nicht umsonst gewinnt der Beruf an immer mehr Beliebtheit bei Unternehmen und Akademikern, denn er ist vor allem eines: anspruchsvoll. Was genau das Aufgabenfeld eines Data Scientists ist, welche Voraussetzungen es für den Job gibt und wie Dir der Berufseinstieg als Data Scientist gelingen kann, erklären wir Dir in diesem Artikel.

Weiterlesen »
robotik
Datenwissen
Rebecca Marzahn

Grundlagen der Robotik: Definition, Arten und Einsatz

Vor einigen Jahrzehnten waren Roboter reine Science-Fiction, heute sind sie aus unserem Leben kaum mehr wegzudenken. Ob als kleiner Alltagshelfer beim Staubsaugen, bei der Herstellung von Autos in der Industrie oder zur Erkundung fremder Planeten – längst haben Roboter eine Vielzahl von verschiedenen Aufgaben übernommen. In unserem Artikel erklären wir Dir, was Robotik bedeutet und wie Dich programmierte Maschinen bei Deinen Aufgaben unterstützen können.

Weiterlesen »

Ansprechpartner

Name

Director Marketing

Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Ab, minus dolore id aut vero illo.

tel:+49 (0) 40 4733 6303