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Technologische Fortschritte werden die Arbeitswelt und die Art der offenen Stellen in IT-Teams weiterhin prägen. Ebenso wie der Übergang zu einer IT-Infrastruktur, die in der Lage sein muss, eine große Anzahl von Mitarbeitern zu unterstützen, die vom Home-Office aus arbeiten. Kenntnisse in Python-Programmierung, Cyber-Sicherheit und Blockchain werden immer gefragter. KI und Big Data sind zusätzlich hoch begehrte Hard Skills und verändern die Arbeit im Technologiesektor grundlegend.
Machine Learning ist eine Methode der Datenanalyse, die analytische Modellbildung automatisiert. Als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) basiert Machine Learning auf der Vorstellung, dass Systeme mit einem Minimum an menschlicher Intervention aus Daten lernen, Muster erkennen und somit Entscheidungen treffen können. Die wichtigsten Programmiersprachen für Machine Learning sind Python, C++, Java, R und JavaScript. Aber auch Julia, Scala, MATLAB und SAS gehören dazu. Die verwendeten Sprachen werden vom Umfeld und von der Branche vorgegeben, in denen sie eingesetzt werden. Datenwissenschaftler im Bereich der Finanzdienstleistungen verwenden vielleicht eine Kombination aus Python, SAS und Matlab, um alle Aspekte der Datenmodellierung, der Algorithmus-Entwicklung, Risiko-/Statistikanalyse, Webanalyse und der Datenextraktion zu berücksichtigen.
Der Begriff Big Data meint große Datenmengen, die sowohl strukturiert (aus internen CRM-/Datensystemen oder von externen Informationsanbietern) als auch unstrukturiert (Internet-/Web-basiert) sein können und ein Unternehmen Tag für Tag überschwemmen. Big Data können analysiert werden und die daraus gewonnen Erkenntnisse können zu besseren Unternehmensentscheidungen (z.B. Produktverbesserungen) und kommerziellen Strategien führen. In der Definition bezieht sich „Big“ auf die 3 Dimensionen Datenvolumen, Geschwindigkeit und Verschiedenartigkeit. Die Hauptprobleme liegen in der Datenerfassung, -speicherung, -analyse, -übertragung, -abfrage und im Datenschutz. Die wichtigsten Programme hierfür sind: Amazon EMR, Apache (Hive, Pig, Spark), MapR, Hadoop, MongoDB und NoSQL.
Python ist ein zunehmend populäres Instrument der Datenanalyse und Datenwissenschaft. Python wurde explizit so entworfen, dass
a) der Programmcode für Menschen leicht lesbar und
b) der Zeitaufwand zum Schreiben des Codes so gering wie möglich ist.
Zahlreiche viel benutzte Webseiten wie YouTube, Spotify und Dropbox basieren auf Python, da damit Daten in den verschiedensten Bibliotheken und Betriebssystemen erstellt, aktualisiert, gespeichert und abgerufen werden können. Python ist in der Datenwissenschaft, statistischen Analyse, Modellierung und im Machine Learning weit verbreitet und verwendet Programmbibliotheken wie SciKit, SciPy, Pandas und Numpy.
Künstliche Intelligenz (KI), die oft als „Heiliger Gral“ der Tech-Welt gilt, ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Schaffung intelligenter Maschinen und Systeme beschäftigt, die wie Menschen arbeiten und reagieren. Computer mit künstlicher Intelligenz werden zum Beispiel zur prädiktiven Analytik, Spracherkennung, zum Lernen, zur Planung und Problemlösung eingesetzt. Wissensmodellierung und Machine Learning sind die wichtigsten Bereiche der künstlichen Intelligenz und sehr komplex. Praktische Anwendungen dank der Fortschritte in diesem Bereich sind beispielsweise Siri, Alexa, Pandora, Netflix, Chatbots und Smart Cars.
Cyber-Sicherheit befasst sich mit dem Schutz von Computern, Servern, Mobilgeräten, elektronischen Systemen, Netzen und Daten vor böswilligen Angriffen. Der Begriff wird in den verschiedensten Zusammenhängen verwendet, bezieht sich jedoch vor allem auf die wichtigsten technischen Aspekte der Informationssicherheit (wobei Informationssicherheit der Oberbegriff ist). Neue Sicherheitsbedrohungen tauchen jeden Tag auf. Daher ist es wichtig, dass Fachkräfte in diesem Bereich flexibel, neugierig und einfallsreich sind, wenn es darum geht, Gegenstrategien zu entwickeln.
Instrumente zur Datenvisualisierung sind mehr als nur graphische Darstellungen, wie sie in Excel-Tabellen verwendet werden, wobei Daten subtil in Infografiken, Skalen, Sparkline-Grafiken, Heatmaps und Kurven dargestellt werden. Mit Visualisierungstools, wie Tableau, QlikView, PowerBI und Microstrategy können Unternehmen bessere strategische und kaufmännische Entscheidungen anhand der Daten aus den Bereichen Finanzen, Vertrieb und Marketing treffen. Durch die Erstellung von Dashboards in diesen Programmen können die Benutzer diese bearbeiten oder die Daten speziell untersuchen, abrufen und analysieren. Die Qualität der Ergebnisse hängt von der Qualität der Daten aus den Datenbanken/Data Warehouses ab. Sie werden normalerweise mit Microsoft SQL oder Oracle SQL (PL/SQL) extrahiert.
Data Governance ist ein Datenmanagement-Konzept, mit dem ein Unternehmen eine hohe Qualität der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus gewährleisten kann. Data Governance ist unter anderem hauptsächlich auf Verfügbarkeit, Verwendbarkeit, Konsistenz, Datenintegrität und Datensicherheit ausgerichtet. Dazu gehört die Einrichtung von Prozessen, um ein wirksames Datenmanagement im gesamten Unternehmen sicherzustellen, wie z.B. die Identifizierung negativer Auswirkungen einer schlechten Datenqualität, und um zu gewährleisten, dass die Daten, über die das Unternehmen verfügt, auch vom gesamten Unternehmen wirkungsvoll genutzt werden können.
Blockchain ist eine kontinuierlich erweiterbare Liste von Datensätzen, „Blöcke“ genannt, die mittels kryptographischer Verfahren miteinander verkettet sind. Jeder Block enthält dabei einen kryptographisch sicheren Hash des vorhergehenden Blocks, einen Zeitstempel und Transaktionsdaten. Eine Blockchain kann nicht verändert werden und ist „ein offenes Distributed-Ledger (dezentral geführtes Kontobuch), in dem Transaktionen zwischen zwei Partien effizient, nachprüfbar und untilgbar aufgezeichnet werden“. Wird eine Blockchain als dezentrales Buchungssystem verwendet, basiert es typischerweise auf einem Peer-to-Peer-Netzwerk, in dem neue Blöcke als richtig bestätigt werden und hinterher ohne Änderung der nachfolgenden Blöcke nicht mehr geändert werden können. Ursprünglich wurde die Blockchain 2008 als öffentliches Transaktionsbuch der Kryptowährung Bitcoin entwickelt. Mit der Erfindung der Blockchain wurde Bitcoin zur ersten digitalen Währung, bei der das Problem der doppelten Ausgabe ohne Einschaltung einer vertrauenswürdigen Instanz und ohne Zentralserver gelöst wurde.
Informationssicherheit ist ein Begriff, der den Schutz des geistigen Eigentums und der Daten eines Unternehmens beschreibt (auch „Datensicherheit“ genannt). Heutzutage verfügen Unternehmen über riesige Datenvolumen (sowohl in strukturierter als auch unstrukturierter Form). Ein Unternehmen braucht eine klar festgelegte Risiko-Management-Strategie, wie die Daten geschützt werden müssen. Außerdem muss ein Unternehmen über die richtigen Prozesse, Instrumente und Vorschriften verfügen, um eine Gefährdung der digitalen und nicht-digitalen Informationen zu verhüten, zu entdecken, zu dokumentieren und entgegenzuwirken. Einerseits nimmt das Risiko unbefugter Datenzugriffe und von Datenlecks zu und anderseits stehen die Unternehmen, in welchem Maße sie die Vorschriften einhalten und ihre IT-Sicherheit unter immer strengerer Kontrolle.
Eine der wichtigsten Kompetenzen, nach der viele Unternehmen Ausschau halten sollten, ist der wirtschaftliche Sachverstand innerhalb ihrer Branche und ihres aktuellen Marktes. Fachkräfte sollten jetzt oder in der Zukunft bevorstehende Herausforderungen und Chancen für ein Unternehmen kennen und darin involviert sein, um das Beste daraus zu machen. „Ein gewinnbringendes Geschäft zu ergattern oder den Gesamtzusammenhang zu verstehen, um Prozesse zu verbessern und höhere Erträge zu erzielen, ist branchenübergreifend eine wünschenswerte Kompetenz,“ sagt Julien Gilbert, Executive Director der PageGroup Schweiz.
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