Für 63 Prozent der Angestellten sind Daten essenziell

Die Hälfte aller Mitarbeiter deutscher Unternehmen sind sich einig: Die Datennutzung im Berufsalltag hat sich innerhalb der letzten fünf Jahre erhöht. 63% der Angestellten sagen, dass die Nutzung von Daten essentiell für die tägliche Arbeit ist und weitere 47% glauben, dass der Trend nicht stagniert, sondern in den kommenden fünf Jahren präsent bleibt. Außerdem denken 47% der Angestellten, dass Daten und Künstliche Intelligenz großen Einfluss auf die eigene Industrie in den nächsten 5 Jahren haben wird. Das ergibt eine Studie der Everyday AI-Plattform Dataiku in Zusammenarbeit mit YouGov, für die insgesamt 2587 Personen in Frankreich, dem Vereinigten Königreich, Niederlande, Deutschland sowie den Vereinigten Arabischen Emiraten befragt wurden – 506 Personen davon in Deutschland.

Je höher das Management-Level, desto wichtiger ist Künstliche Intelligenz 

Spannend: Ein Blick auf die Management-Ebene zeigt, dass Data Science und KI vor allem das mittlere Management-Level beeinflussen. Knapp 70% Angestellte dieses Levels gaben an, dass Daten essentiell für die tägliche Arbeit sind und 41% glauben daran, dass es außerdem die eigene Rolle in den nächsten fünf Jahren prägen wird. Weniger Auswirkungen sehen hingegen Angestellte des gehobenen Managements, bei denen nur 32% vom Einfluss von Data Science und KI auf ihre Rolle überzeugt sind – auf unterer Management-Ebene sind es sogar nur 12%.

Für die HR-Branche sind Daten besonders wichtig

Interessant ist auch ein Blick auf die Branchen: Abseits der klassischen Daten- und IT-Berufe sind Daten besonders für Angestellte im Bereich E-Commerce, Risikomanagement, Finance und HR relevant. Spitzenreiter ist die HR mit 64%, gefolgt von E-Commerce und Risikomanagement mit jeweils 63% sowie Finance mit 62%.

Die Studie mit allen Ergebnissen steht unter https://startup.pixxio.media/workspace/pixxio/tt.php?src=/fileOrigs/bf/Bf7EV3M4KnWcfUEeHJ__1650973815_2723100.pdf  zum Download bereit.

Alle Informationen zur Studie

Über die Studie: 
Die Studie ist von YouGov im Auftrag von Dataiku 2022 durchgeführt worden. Die Befragten aller Länder arbeiteten in den Bereichen Marketing, Human Resources, Finanzen, Risikomanagement und Vertrieb ihres Unternehmens. Insgesamt wurden 2587 Personen befragt, davon 503 in Frankreich, 510 im Vereinigten Königreich, 567 in den Niederlanden, 506 in Deutschland und 501 in den Vereinigten Arabischen Emiraten.

Die Enterprise AI Plattform Dataiku gibt bekannt, nach ISO 27001 zertifiziert zu sein. Damit erfüllt das Informationssicherheits-Management System von Dataiku alle Kriterien, um kritische Daten des Unternehmens sowie seiner Kunden zu schützen.

Die ISO 27001-Zertifizierung ist ein internationaler Standard, der speziell für Informationssicherheits-Managementsysteme entwickelt wurde.  Er stellt sicher, dass Unternehmen einen systematischen Ansatz für die Verwaltung sensibler Informationen und zur Gewährleistung der Datensicherheit anwenden. Ziel ist, das Risiko von Sicherheitsverstößen mit potenziellen rechtlichen Auswirkungen oder einer Bedrohung der Geschäftskontinuität zu minimieren.

Die ISO Zertifizierung ist ein wichtiger Meilenstein zur Anerkennung des Informationssicherheitsprogramms von Dataiku, das als Mechanismus zur Identifizierung, Auswahl, Aufrechterhaltung und Verbesserung kritischer Informationssicherheitskontrollen für Kunden und interne Abläufe dient.

„Angesichts von GDPR-Strafzahlungen in Höhe von 1,1 Milliarden US-Dollar im dritten Quartal 2021 ist die Zertifizierung für unsere Kunden nicht länger ein ‚nice to have‘, sondern eine geschäftliche Notwendigkeit. Sie stellt sicher, dass wir sie bei der Navigation durch die sich ständig verändernde Sicherheits- und Datenschutzlandschaft mit unseren eigenen Cybersicherheitsinitiativen und Compliance unterstützen", sagte Daniel Sun, VP of Legal bei Dataiku. "Das Erreichen der ISO 27001-Zertifizierung soll unseren Kunden die Gewissheit geben, dass wir für sie da sind und ihnen die bestmögliche Sicherheit und Erfahrung bieten."

Mit der neuen Version adressiert Dataiku die Herausforderungen demokratisierter, skalierbarer KI-Projekte. Dataiku 10 verfügt über eine Reihe neuer Tools, die IT-Teams und Data Scientists helfen, Modelle in der Entwicklung oder in der Produktion automatisch zu bewerten, zu überwachen und zu vergleichen. Zu den Neuerungen zählen ein zentrales Kontrollzentrum für KI-Governance, vorgefertigte Branchenlösungen, ein neuer Arbeitsbereich speziell für Geschäftsanwender sowie eine beschleunigte Datenanalyse, Geodatenanalyse und Computer Vision.

Da alle Branchen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning ausgeweitet haben, benötigen nicht mehr nur Data Scientists und IT-Manager Zugriff auf die zentrale Plattform: „Wir waren schon immer der Meinung, dass Unternehmen, die KI skalieren wollen, auch Nicht-Experten für die Sache gewinnen müssen“, sagt Clément Stenac, CTO und Mitbegründer von Dataiku. Dataiku 10 ermöglicht es, auch IT-Leiter, Produktmanager, Betriebsleiter und Beteiligte aus anderen Abteilungen einzubeziehen. „Diese Abteilungen haben in der Vergangenheit in Silos gearbeitet, aber die Daten haben es zwingend erforderlich gemacht, diese Silos aufzubrechen", Ritu Jyoti, Group Vice President bei IDC. Voraussetzung für die Zusammenarbeit sind eine einfache Sprache für die Verwaltung von MLOps in den Abteilungen sowie ein einheitlicher Rahmen für jedes Projekt.

Dataiku 10 setzt zudem an einem der größten branchenunabhängigen Probleme bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz an: Der KI-Governance. Viele KI-Anwendungen sind ursprünglich nicht für die Verwaltung großer Datenmengen oder demokratisierte Machine Learning Projekte konzipiert worden. Ohne eine professionelle KI- und Data-Governance Strategie setzten sich Unternehmen jedoch unnötigen Risiken aus. 

Individuell anpassbare Starterprojekte und ein neues Kontrollzentrum

In Dataiku Govern steuern KI-Programm- und Projektleiter, Risikomanager und wichtige Stakeholder Projekte und Modelle systematisch und überwachen den Fortschritt im gesamten KI-Portfolio. Kunden können alle ihre Modelle in einer zentralen Modellregistrierung einsehen – unabhängig davon, ob sie nativ in Dataiku oder extern mit Tools wie MLflow entwickelt wurden. Strukturierte Rahmenwerke für Projekt-Workflows, Genehmigungen und Projektqualifizierung geben eine bessere Übersicht.

Die MLOps-Suite von Dataiku wird mit der neuen Version um automatische Drift-Analysen erweitert. Verbesserte What-if-Simulationen geben einen besseren Einblick in das Verhalten und die Leistung von Live-Modellen. Unabhängig davon, ob sich Modelle in der Entwicklung oder Produktion befinden, können IT-Teams und Data Scientists ihre Modelle so besser bewerten, überwachen und vergleichen.

Dataiku 10 enthält Standard-Starterprojekte für verschiedene vertikale Anwendungsfälle, die Kunden für ihre eigenen Zwecke anpassen und anwenden können. Hierbei unterstützen neue Tools wie Geodatenanalyse, native Deep Learning-Funktionen, eine unterstützte Datenexploration und verbesserte visuelle interaktive Einblicke.

Die Everyday AI-Plattform Dataiku hat den Start seines neuesten Online-Erlebnisses, The History of Data Science, bekannt gegeben. Von den Pionieren in den Anfängen der Wissenschaft und Mathematik bis hin zu modernen Innovatoren stellt historyofdatascience.com die Helden der Data Science vor, die die Art und Weise, wie wir heute leben und denken, geprägt haben.

Der Hub stellt die prägendsten Data Science- und KI-Innovationen in den Vordergrund und teilt Wissen und Erfahrungen rund um die Data Science. Das Spiel „Beat the Linear Regression Algorithm“ fordert alle Kenner der Szene heraus.  Zudem steht mit "Innovators of Data Science: From Bayes to Bayesian Neural Networks" die erste Data Science Graphic Novel zum kostenlosen Download zur Verfügung. Sie erzählt die Geschichte von 12 Helden, die die Datenwissenschaft verändert haben – darunter Thomas Bayes, Pierre-Simon Laplace, Carl Freidrich Gauss, Ada Lovelace, Ronald Fisher, Alan Turing, Claude Shannon, Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Jürgen Schmidhuber, Yoshua Benigo und Bernhard Schölkopf. An der einjährigen Entwicklung des Hubs waren mehrere Teams mit Dutzenden von Dataiku-Mitarbeitern auf der ganzen Welt beteiligt.

Laut Florian Douetteau, Mitbegründer und CEO von Dataiku, ist der neue Hub für alle, vom KI-Entwickler bis zum KI-Konsumenten, gedacht. Er spiegelt den kollaborativen Geist wider, den Dataiku in seinem Ansatz für integrative, verantwortungsvolle KI fördert:

"Wir haben uns dem Aufbau und der Weiterentwicklung dieses Projekts verschrieben, weil wir glauben, dass alltägliche KI fest in einer gemeinsamen Kultur der Datenwissenschaft verwurzelt sein muss. Wir sind der Überzeugung, dass dies die Kultur ist, die Menschen zusammenbringt und sie befähigt, großartige Dinge zu schaffen. Das Verstehen und Lernen aus den Fehlern der Vergangenheit wird uns in die Lage versetzen, eine inklusive, verantwortungsvolle KI des 21. Jahrhunderts zu schaffen."

Rachel Boskovitch ist seit 01. Mai 2021 Vice President Sales & General Manager Central Europe bei Dataiku. Die Absolventin der Open University, UK (Business & Management) war zuletzt als Sales Director bei Intralinks tätig und dort verantwortlich für die Regionen DACH, Europa und Afrika. Zu den Aufgaben ihrer Position bei Dataiku gehören der Ausbau des Teams und die Unterstützung großer Unternehmen in Europa bei ihrem Wandel zu Enterprise Al. Ein besonderer Schwerpunkt liegt in der Entwicklung des deutschen Markts. Rachel wird eng mit den Kunden zusammenarbeiten, um Mehrwerte aus KI-Initiativen zu ziehen.   

„Ich freue mich sehr, Rachel in unserem Team für Central Europe begrüßen zu können“, so Gregory Herbert, Senior Vice President & General Manager EMEA bei Dataiku. „Der DACH-Markt ist für uns von strategischer Bedeutung, daher war es enorm wichtig die passende Führungskraft an Bord zu holen. Rachel verfügt über eine einzigartige Kombination aus Fachwissen aus dem Vertrieb und Teammanagementfähigkeiten sowie viel internationale Erfahrung. Alle diese Faktoren sind für uns von großem Vorteil für die Region.“

Rachel Boskovitch ist überzeugt, dass „die Zukunft für den langfristigen Erfolg eines Unternehmens darauf beruht, KI nicht nur für einen Anwendungsfall nutzen, sondern zu skalieren. Dataikus Strategie, Unternehmen bei dieser Transformation zu unterstützen, wird den Weg dazu bereiten. Es ist aufregend, Teil dieser revolutionären Entwicklung von Unternehmen zu sein.“ 

Seit seiner Gründung im Jahr 2013 setzt das Unternehmen kontinuierlich neue Maßstäbe, um seine Vision in die Realität umzusetzen: Die Verknüpfung von Tausenden von Menschen innerhalb eines Unternehmens. Ziel ist die Vereinheitlichung der Herangehensweise und der Fähigkeiten, um Data Science, maschinelles Lernen und KI-Projekte in großem Umfang durchzuführen.

Als im Jahr 2020 das Thema Enterprise-AI relevant und zu einer Überlebensfrage wurde, hatten die Kunden von dataiku bereits die richtigen Bausteine zur Hand. Das zentralisierte, kontrollierte und flexible System von Dataiku ermöglicht ein exponentielles Wachstum der Datenmenge, der Anzahl an KI-Projekten sowie der Anzahl an Mitarbeitern, die an solchen Projekten mitwirken. Auch die Skalierbarkeit ist gewährleistet – problemlos können Unternehmen von wenigen Modellen in der Produktion auf Hunderte (oder Tausende) umsteigen. Dadurch wurde es hunderten Mitarbeiten und vielen Teams im Unternehmen ermöglicht, mithilfe von Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Somit war die benötigte Agilität, um Veränderungen zu überstehen, in Reichweite.

Dataiku brachte im Jahr 2020 zwei große Updates (Version 7 und 8) heraus – inklusive Funktionen, um die Verbreitung von KI im gesamten Unternehmen durch Datenwissenschaftler, Analysten und Datenverantwortliche weiter auszubauen. Im August 2020 verkündigte Dataiku außerdem eine Series-D-Finanzierungsrunde in Höhe von 100 Millionen US-Dollar, um die Dynamik des Unternehmens und die weltweite Bemühungen bei der Etablierung von Enterprise-AI zu beschleunigen und zu unterstützen.

"Dataiku war schon immer ein Vorreiter in diesem Markt- unsere Plattform wurde von Grund auf für alle Mitarbeiter eines Unternehmens entwickelt. Von Anfang an waren wir eine End-to-End-Lösung, die das komplettes Spektrum an Funktionen bietet – von der Datenaufnahme bis zur Produktion, Überwachung und Data Governance", sagt Florian Douetteau, CEO von Dataiku.
"Wir sind stolz darauf, im zweiten Jahr in Folge als Leader im Garner 2021 Magic Quadrant für Data Science und Machine-Learning-Plattformen ausgezeichnet zu werden. Wir sehen darin eine weitere Bestätigung für die Technologie, die wir entwickelt haben. Für die Prinzipien, für die wir stehen, und für den Wert, den unser Ansatz für die KI-Transformation im Unternehmen für die Kunden hat."

Erfahren Sie mehr über Dataiku und fordern Sie hier ein kostenloses Exemplar des Gartner 2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms an. Oder lesen Sie, was Anwender auf Gartner Peer Insights über Dataiku (Bewertung von 4,9/5 Sternen*) sagen.

Enterprise AI oder auch unternehmensweite KI zu etablieren, kann als Reise hin zu einem datengetriebenen Unternehmen betrachtet werden. Den größten Anteil hat die Einführungs- und Experimentierphase, die meist 75% der gesamten Reise ausmacht. Anschließend müssen die erarbeiteten Prozesse etabliert und erweitert werden. Die letzten 5% bestehen darin, alle Abläufe, Muster und Strukturen fest im Unternehmen zu verwurzeln. Allerdings starten zahlreiche Unternehmen ihre Reise ohne Route und Plan. Sie ermitteln Anwendungen, die mit KI optimiert werden könnten, priorisieren diese nach dem zu erwartenden Mehrwert, und starten die ersten Projekte. Häufig stellen sich schnell spürbare Erfolge ein. Doch im Laufe der Zeit fallen Erfolge geringer aus und verdeckte Kosten, beispielsweise durch die Pflege existierender Modelle oder stetige Bereinigung der Daten, reduzieren die erzielten Gewinne oder Einsparungen. Beeinträchtigungen im Sinne der Nachhaltigkeit werden häufig erst zu diesem Zeitpunkt deutlich:

Technologie-Falle

Möglicherweise wurden ersten Entwicklungen mit Technologien durchgeführt, die nicht mehr dem neuesten Stand entsprechen oder gar vom Markt verschwunden sind. Die Modelle sind veraltet und müssen neu entwickelt werden.

Kontrollverlust

Die Daten wurden beim Aufsetzen der ersten Projekte sorgfältig bereinigt. Mit der wachsenden Anzahl an Projekten wird die Data Governance immer aufwendiger.

Modelle auf Abwegen

Ohne permanente Kontrolle arbeiten die Modelle unter Umständen nicht mehr wie ursprünglich geplant. Sie lernen blind hinzu, ohne die Ergebnisse zu hinterfragen.

Um Enterprise AI insgesamt nachhaltig und resilient zu gestalten, gilt es die Reise von Anfang an strategisch zu planen. Konkret muss vorab klar sein, wie die bekannten Herausforderungen gemeistert werden. Alexandre Fournier, Direktor KI-Strategie bei Dataiku, erklärt dazu: „Eine zentrale Data Science-Plattform wie Dataiku DSS entkoppelt Anwendungs-Logik und technische Realisierung. Projekte lassen sich schnell und effizient in unterschiedlichen Technologie-Stacks abbilden. Gleichzeitig lässt sich die Governance über die vorgegebenen Tools innerhalb der Plattform einfach skalieren und schon bereinigte Daten sind zentral verfügbar. Last but not least ist die regelmäßige Prüfung der Algorithmen im Sinne verantwortlicher AI fest in den Prozessen verankert.“

Die Data Science Plattform Dataiku DSS demokratisiert den Zugang zu Daten und bietet eine einheitliche Anwendungsoberfläche, um Daten zu bereinigen und aufzubereiten, Machine Learning Methoden anzuwenden, die Daten gezielt auszuwerten und zu visualisieren und die Datenmodelle produktiv zu nutzen und dauerhaft zu pflegen. Erfahrene Data Scientist arbeiten auf der gleichen Oberfläche wie Fachanwender und profitieren davon, dass alle Projekte und die dazugehörigen Daten zentral zugängig sind. Durch die Wiederverwendung etablierter Prozesse und Datensätze sparen die Unternehmen Zeit und Geld; die gesamte Enterprise AI wird damit nachhaltiger und resilienter.

Unsere Welt wird durch Disruption geprägt. Umbrüche durch neue Technologien, wirtschaftliche Einbrüche oder Umweltkatastrophen – die unbeliebte Realität ist, dass die wenigsten Unternehmen bislang in der Lage waren, ihre Geschäftsmodelle dynamisch anzupassen. Florian Dirnberger, VP Sales Zentraleuropa Dataiku, erklärt: „Künstliche Intelligenz wird solche Ereignisse auch nicht vorhersehen können. Die konsequente Nutzung vorhandener Daten und deren Auswertung mittels Machine Learning und Data Science ermöglicht es aber, unterschiedliche Szenarien durchzuspielen, um bei Bedarf schnell reagieren zu können.“ Kunden von Dataiku wie Pfizer, GE oder Unilever haben dies erkannt und forcieren Data Science Projekte gerade in der Krise. Sie nutzen Dataiku DSS, um mittels VPN und Webbrowser gemeinsam auch in Remote Work an allen Projekten zu arbeiten.

Die Bereitschaft zum Wandel war selten stärker gefragt. Künstliche Intelligenz leistet eine wesentlichen Beitrag dazu, Unternehmen erfolgreich zu verändern. Allerdings: Die Umsetzungszeiten entscheiden maßgeblich über den Erfolg eines Projektes.

Es erweist sich als deutlich erfolgreicher, Projekte gezielt zu bewerten und zu priorisieren. Welche Projekte versprechen signifikante Erfolge, lassen sich aber dennoch ohne zu große Implikationen umsetzen? Unternehmen, die zentral auf bisher realisierte Projekte zugreifen, profitieren mehrfach: Daten lassen sich schneller nutzen und effizienter analysieren, die Pflege der Modelle lässt sich standardisieren und verwalten und die Machine Learning Operations (MLOps) werden einfacher. Zahlreiche Unternehmen haben dies erkannt und nutzen Data Science Plattformen wie Dataiku DSS, um die Kollaboration zu stärker und den KI insgesamt effizienter zu gestalten – auch in den Kernprozessen und für richtungsweisende Entscheidungen.

Die EGG Konferenzen brachten in den vergangenen drei Jahren rund um den Globus mehr als 5.000 führende Datenexperten zusammen. Mit EGG On Air erobert das Konzept nun den virtuellen Raum: Die Weiterentwicklung der Konferenz ermöglicht es Menschen weltweit, von den Erfahrungen führender Experten rund um die Nutzung von KI in Unternehmen zu profitieren und Diskussionen zu Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz live mitzuverfolgen. Zu den Sprechern zählen Brandeis Marshall, amerikanischer Data Scientists und Professor in Computer Science am Spelman College; David Ryan Polgar, Tech-Ethiker und Gründer von All Tech Is Human; Arnobio Morelix, Chief Innovation Officer beim Startup Genome sowie Taryn Southern, AI Künstlerin und Dokumentarfilmerin. Sie alle werden sich in den kommenden Wochen aktuellen Themen rund um Daten widmen und ihre Erfahrungen aus KI-Anwendungen teilen.

Inmitten der sich durch COVID-19 verändernden Konferenz-Landschaft präsentiert Dataiku einen einzigartigen Online-Ansatz. Anstatt die Vorträge und Diskussionen im Rahmen einer zeitlich begrenzten Konferenz anzubieten, werden die Sessions live über die kommenden Wochen und Monate stattfinden und jeweils über einen längeren Zeitraum abrufbar und frei zugänglich sein. Jeder kann sich kostenfrei für die Online-Veranstaltungen registrieren unter https://egg.dataiku.com/.

Die Inhalte von EGG On Air werden jede Woche in Form einer Live-Keynote sowie von exklusiven, abrufbaren Episoden zur Verfügung gestellt. Innerhalb der einzelnen Episoden gehen führende Manager, Industrieexperten und weltweite Influencer auf die wichtigsten Themen aus den Bereich Enterprise AI wie Daten-Drift, MLOps oder verantwortliche AI, ein. Zudem erstellte Dataiku aus den mehr als 50 Stunden Live-Sessions der vergangenen drei Jahren eine umfangreiche Bibliothek, die öffentlich in Englisch und Französisch über die EGG On Air Webseite verfügbar ist.

„Es wäre vielleicht einfacher gewesen, unsere bisheriges Event-Format direkt in ein gleichartiges virtuelles Format für 2020 zu übertragen. Aber wir sahen eine große Chance darin, nochmal zu überdenken, in welchem Rahmen wir die interessantesten Geschichten über Enterprise AI in Kontext setzen können. Unser Ziel ist, langfristig möglichst vielen Menschen Einblicke in die AI-Welt zu geben und mit frischen Perspektiven die Diskussionen nach vorne zu bringen“, erklärt Rob Rozicki, VP Marketing Dataiku. „Wir hoffen, dass das neue flexiblere Format der EGG On Air Datenexperten und Manager dazu inspiriert, KI-Projekte in den Unternehmen ganzjährig mit Elan anzugehen. Das Engagement soll sich nicht nur auf wenige Tage direkt nach einer spannenden Veranstaltung konzentrieren, von der man motiviert zurück kommt.“ 

Dataiku wurde 2013 mit dem Ziel gegründet, Projekte zu Machine Learning und KI aus den Entwicklungslaboren zu holen und in den Unternehmensalltag zu integrieren. Hunderte von Kunden weltweit – darunter Schlumberger, GE Aviation, Sephora, Unilever, BNP Paribas, Premera Blue Cross, Kuka und Santander nutzen heute Dataiku. Mittlerweile umfasst das Team mehr als 450 Menschen weltweit in New York, Paris, London, Frankfurt, Dubai, Amsterdam, Sydney und Singapur.