für Analytik.
Generative KI ist kein Nebenexperiment oder Produktivitäts-Hack mehr. Durch den verbesserten Zugang zu generativen KI-Instruments wie ChatGPT, Copilot und KI-nativen Funktionen, die in die Analysetools und Plattformen unseres täglichen Lebens integriert sind, verändert sich die Arbeit mit Daten strukturell.
KI wird in der Arbeit von Datenexperten nicht nur dazu genutzt, die Effizienz zu steigern und Probleme schneller zu lösen; Datenexperten arbeiten mit diesen Systemen zusammen, die autonom argumentieren, erforschen und handeln können.
Und das ist die Verschiebung Agentische Analytik kommt ins Bild.
Ein KI-Agent ist jetzt der erste Analyst, und der Datenprofi folgt heutzutage einer Aufforderung und erwartet vom KI-Agenten Folgendes:
- Untersuchen Sie Daten proaktiv und erkennen Sie Muster, Risiken oder Anomalien
- Führen Sie Folgeanalysen selbst durch
- Empfehlen Sie oder treffen Sie Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff
Der eigentliche Wandel ist jedoch nicht nur technischer Natur, sondern auch eine Änderung der Denkweise.
Datenprofis werden nicht mehr nur für das Schreiben von Abfragen oder die Erstellung von Modellen geschätzt, sondern auch für ihr Wissen wo und wie man die Intelligenz am besten nutzt Und wie man die Lücke zwischen Einsicht und Handeln schließt.
Was diese Zeiten besonders interessant macht, ist die Tatsache, dass viele nichttechnische Fachkräfte schon immer über starke analytische Instinkte verfügten, sich jedoch nicht besonders intestine mit der Abfrage von Daten, dem Schreiben von Code und der Operationalisierung von Analysen auskennen. Mit den Fähigkeiten, die Agentensysteme bieten, beginnen diese Barrieren zu beseitigen.
Datenrollen nehmen zu
Die Rolle eines Datenwissenschaftlers oder Datenanalysten wird immer mehr zum Full-Stack. Da die KI immer leistungsfähiger wird, sehen wir bereits, dass sich die Datenrollen über die herkömmliche Modellierung und Dashboards hinaus auf Bereiche wie die folgenden erstrecken:
- Durchgängiger Aufbau von ML- und KI-Systemen
- Entwurf und Wartung von RAG-Systemen für unstrukturierte Daten
- Schulung, Feinabstimmung und Arbeiten mit Grundlagenmodellen
- Implementierung von Leitplanken, Überwachung und KI-Bewertungen
Der Umfang der Datenarbeit wird immer größer und von Datenexperten wird erwartet, dass sie als… agieren.
- Systemdesigner und Architekten
- Übersetzer zwischen Geschäft und Daten
- Geschichtenerzähler, die Entscheidungen vorantreiben, nicht nur Erkenntnisse (ich kann nicht genug betonen, wie wertvoll dies ist und der Schlüsselfaktor, der Sie related hält)
Da KI immer mehr Platz einnimmt, wird ein Großteil der technischen Ausführung in naher Zukunft automatisiert sein. Aber was absolut menschlich bleibt, ist Urteilsvermögen, Kontext und Verantwortlichkeit.
Meiner Meinung nach ist der menschliche Aspekt genau der Grund, warum wir als Datenprofis weiterhin wichtig sein können. Wenn wir an der Schnittstelle von Wirtschaft, Technik und Entscheidungsfindung sitzen, ist dieser Scharfsinn meiner Meinung nach schwer zu ersetzen.
Was können Sie und ich additionally tun, um related zu bleiben?
1. Arbeiten Sie an Datenprojekten außerhalb Ihres Tagesjobs
In den letzten Jahren, in denen ich zunehmend an meiner Rolle als Analytics-Experte gearbeitet habe, habe ich festgestellt, dass mich der Technologie-Stack meines Unternehmens im Vergleich zum Tempo der Branche einschränkt.
Um intellektuell scharf und auf dem neuesten Stand zu bleiben, muss ich über meine Arbeit hinausgehen, etwas lernen, an externen Projekten arbeiten und ein Gespür dafür entwickeln, wohin sich das Fachgebiet entwickelt. Wenn ich in mein Workforce zurückkehre, belohne ich mich selbst und meine Kollegen mit Relevanz für die Branche.
Was können Sie tun??
- Übernehmen Sie unabhängige Forschungs- oder Sondierungsprojekte
- Tragen Sie zu offenen Datensätzen bei oder veröffentlichen Sie technische Beiträge (z. B. Whitepapers oder sogar Forschungsarbeiten, wenn Sie an einer unabhängigen Forschung arbeiten).
- Experimentieren Sie mit neuen Instruments, Modellen oder Arbeitsabläufen und prüfen Sie, ob und wie sie Teil Ihrer täglichen Arbeit sein können, bevor sie im Unternehmen eingeführt werden.
2. Teilen Sie Ihre Erkenntnisse und Erfahrungen öffentlich
Als Technologie-Blogger stärkt das Dokumentieren die Klarheit meiner Gedanken. Durch das Schreiben und Teilen meiner Gedanken und Erkenntnisse mit einer Gemeinschaft von Gleichgesinnten kann ich Suggestions erhalten, neues Wissen in die Praxis umsetzen und Glaubwürdigkeit aufbauen, die über eine Berufsbezeichnung hinausgeht.
Bis ich mich hinsetze, um etwas zu schreiben, habe ich viel gelesen und mich über die Lage der Branche informiert, was mich mit der Relevanz von Fähigkeiten, Werkzeugen und Konzepten in der Branche belohnt.
Was können Sie tun??
- Schreiben Sie Blogs und/oder Publication, um sie mit einer Lesergemeinschaft zu teilen
- Teilen Sie kurze Einblicke in sozialen Medien: LinkedIn, Substack oder sogar Instagram
- Sprechen Sie offen darüber, was für Sie funktioniert und was nicht, und zwar auf einer Plattform, mit der Sie sich am wohlsten fühlen
3. Teilnahme an Tech-Communitys und Konferenzen
Wenn ich jedes neue Jahr meine persönlichen und beruflichen Ziele für das Jahr festlege, lege ich mir eines fest: an Gemeinschaftsveranstaltungen wie Treffen, Konferenzen oder Vorträgen teilzunehmen. Wenn ich weiß, wie andere ähnliche Probleme lösen, bin ich jemand, der vorausdenkt und nicht nur Aufgaben an meinem Arbeitsplatz ausführt. Die Tech-Communities und Konferenzen tauschen oft viel mehr über die wichtigsten Fortschritte, neuen Konzepte, nuancierten Probleme und Lösungen aus, um mit der Entwicklung der Branche Schritt zu halten.
Was können Sie tun??
- Bewerben Sie sich für die Teilnahme oder (noch besser) für die Teilnahme an Meetups und Branchenveranstaltungen
- Nehmen Sie an Konferenzen teil, die eher zu Ihrer nächsten Rolle als zu Ihrer aktuellen Rolle passen
- Nehmen Sie an Panels und Roundtables teil, bei denen Sie die Möglichkeit haben, Ihre Gedanken mit anderen Perspektiven zum gleichen Thema auszutauschen
4. Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten durch strukturiertes Lernen
Während das Lesen von Artikeln oder das Anhören von Podcasts hilfreich ist, können strukturierte Lernkanäle wie On-line-Zertifizierungen, Bootcamps und Workshops einen klaren Rahmen für vertieftes Lernen und Weiterqualifizierung bieten. Die Motivation, related zu bleiben, sollte darin bestehen, dort Tiefe zu schaffen, wo Instinct allein nicht ausreicht, insbesondere in Bezug auf KI-Systeme, Governance und neue Finest Practices.
Was können Sie tun??
- Nehmen Sie an gezielten On-line-Kursen, Workshops und Zertifizierungen teil, die Ihnen neue Fähigkeiten, Instruments und Konzepte vermitteln – Ihr Arbeitgeber kooperiert möglicherweise mit Lernplattformen, nutzen Sie das!
- Melden Sie sich für Micro-Grasp- oder Govt-Programme an, die sich auf KI-Strategie, -Systeme oder -Führung konzentrieren, um dem Lernen gezielt Zeit zu widmen
- Beteiligen Sie sich am betreuten Lernen
5. Bleiben Sie mit dem Gesamtbild verbunden
Mit den sich ändernden Erwartungen an die Rollen von Datenexperten entwickelt sich auch die Aufrechterhaltung der Relevanz in einem sich schnell verändernden Umfeld weiter. Der Blick auf das Gesamtbild der Dinge, an denen ich arbeite, ermöglicht die strategische Entscheidungsfindung, verhindert eine übermäßige Konzentration auf Kleinigkeiten und fördert die Anpassungsfähigkeit, die für die berufliche Langlebigkeit von entscheidender Bedeutung ist.
Relevanz kommt über die Fähigkeiten hinaus auch aus der Perspektive.
Was können Sie tun??
- Lesen von Blogs und ausführlichen Aufsätzen zu Daten und KI
- Hören Sie Podcasts von Praktikern und Forschern
- Untersuchung von Veränderungen auf dem Daten- und KI-Arbeitsmarkt
- Kaffeegespräche mit Menschen aller Rollen und Branchen führen
- Teilnahme an Treffen, Konferenzen und Group-Occasions
Wenn Sie im Jahr 2026 vorankommen wollen, bringen Sie dies mit
Verdoppeln Sie Ihre Fähigkeiten, die den Menschen in den Mittelpunkt stellen: Da die Ausführung automatisiert wird, wird die Differenzierung durch menschliches Urteilsvermögen, Kommunikation und die Umsetzung von Erkenntnissen in echte Entscheidungen erfolgen
Konzentrieren Sie sich auf Finish-to-Finish-Denken: Der größte Nutzen ergibt sich aus dem Verständnis, wie Datenmodelle, Infrastruktur und Entscheidungsfindung im Puzzle zusammenpassen.
Beginnen Sie jetzt mit der Zukunftssicherheit: Die Kluft zwischen denen, die sich frühzeitig an die veränderte Dynamik dieser Technologiewelt anpassen, und denen, die warten, wird sich schneller vergrößern, als man erwarten würde. Bei Relevanz geht es nicht darum, jedem neuen Werkzeug nachzujagen – es geht darum, ständig neu zu definieren, wo Ihr Wert in einem sich weiterentwickelnden System liegt.
Schlussgedanken
Um in der heutigen Welt der KI related zu bleiben, geht es nicht darum, mit der KI zu konkurrieren, sondern zu lernen, wie man damit umgeht und gleichzeitig Ihre einzigartigen menschlichen Fähigkeiten zu stärken, die Technologie nicht ersetzen kann! Die Zukunft gehört Datenexperten, die Hand in Hand mit KI-Systemen denken, Ergebnisse klar kommunizieren und fortschrittliche Analysen im realen Kontext verankern können.
Das ist die Artwork von Datenprofi, die ich im Jahr 2026 werden möchte.
Das struggle’s von meiner Seite in diesem Blogbeitrag. Vielen Dank fürs Lesen! Ich hoffe, es struggle eine interessante Lektüre für Sie. Teilen Sie mir in den Kommentaren Ihre Erfahrungen mit dem Geschichtenerzählen, Ihre Reise in die Welt der Daten und Ihre Erwartungen für das neue Jahr mit!
Rashi ist ein Datenexperte aus Chicago, der es liebt, Daten zu analysieren und Datengeschichten zu erstellen, um Erkenntnisse zu vermitteln. Sie ist hauptberuflich als leitende Beraterin für Gesundheitsanalytik tätig und schreibt gerne am Wochenende bei einer Tasse Kaffee Blogs über Daten.