Wie geht dein Unternehmen mit Datenwissenschaft und KI-Portfolio-Effekt um?

Samenvatting

Eine effektive Organisation von Data Science in Unternehmen ist entscheidend für die Maximierung der Auswirkungen und des ROI von KI-Portfolios.

Organisation von Data Science

Im Artikel wird ein "Hub and Spoke"-Modell befürwortet, bei dem ein zentrales Team (der Hub) für technische Standards und Unterstützung verantwortlich ist, während Data Scientists (die Spokes) in verschiedenen Abteilungen eingebettet sind. Dieses Modell fördert die Zusammenarbeit und sorgt für Konsistenz bei Datenprojekten.

Bedeutung für den BI-Markt

Diese Organisationsstruktur greift die wachsende Notwendigkeit datengestützter Entscheidungen in Unternehmen auf. Sie ermöglicht es BI-Profis, die Nachfrage nach schnelleren und effizienteren Datenanalysen besser zu erfüllen. Wettbewerber, die einen ähnlichen Ansatz verfolgen, können einen Wettbewerbsvorteil erlangen, wodurch dieses Modell zunehmend relevant im BI-Markt wird.

Konkrete Handlungsempfehlung

Ein BI-Professional sollte in Erwägung ziehen, die Umsetzung des "Hub and Spoke"-Modells in seiner oder ihrer Organisation zu erkunden. Dies kann dazu beitragen, den ROI von Data Science-Bemühungen zu steigern und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams zu verbessern.