Intelligenz (KI) geht die Zukunft der Daten über die traditionellen Rollen von Datenanalysten oder Datenwissenschaftlern hinaus. Heute höre ich mehr denn je, dass so viele meiner Kollegen und Branchenexperten Bedenken hinsichtlich des Arbeitsmarktes äußern – nämlich, dass er Datenfachleute nicht mehr in dem Maße aufnimmt, wie es in der jüngeren Vergangenheit der Fall conflict – und der Zukunft der Technologiewelt. Ich höre immer mehr Führungskräfte sagen, dass die Aufgaben eines Datenwissenschaftlers oder Datenanalysten möglicherweise ganz anders aussehen als heute.
Als ich in den letzten Monaten über die technologischen Fortschritte in allen Geschäftsbereichen gelesen habe, habe ich gelesen, dass in der Landschaft so viele ungewöhnliche und spezialisierte Karrieren entstanden sind. Daten sind überall um uns herum und doch haben viele Branchen keinen Zustrom von Datenexperten erlebt, die ihr maximales Potenzial ausschöpfen. Für die meisten datenbezogenen Positionen hören wir immer von Einstellungen in den Bereichen Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel oder Regierung.
In diesem Blogbeitrag möchte ich Folgendes hervorheben fünf Felder wo Daten weitgehend mit einer begrenzten Anzahl hochwertiger Datenexperten in der heutigen Belegschaft genutzt werden können, ob es in diesen Geschäftsbereichen bereits echte Datenkarrieren gibt, wie diese Rollen tatsächlich im Alltag aussehen und ob sie langfristig tragbar sind.
Archäologie
Historie und Daten arbeiten Hand in Hand.
Auf den ersten Blick sieht die Archäologie vielleicht nicht wie ein modernes Datenfeld aus, aber in der Praxis haben Archäologen schon immer wie Analysten gearbeitet – sie haben fragmentierte Beweise gesammelt, nach Mustern in Raum und Zeit gesucht und auf Daten basierende Erzählungen konstruiert.
Was sich in den letzten Jahrzehnten verändert hat, ist die Einführung digitaler Daten. Die moderne Archäologie stützt sich zunehmend auf hochauflösende Geodaten, Fernerkundung und Computermodellierung. Die Ausgrabung selbst ist nicht mehr der Ausgangspunkt; Dies ist oft der letzte Schritt, der durch eine umfassende Datenanalyse im Vorfeld informiert wird.
Welche Datenrollen gibt es heute?
Spezielle „Datenarchäologen“-Titel sind immer noch selten, aber hybride Rollen nehmen zu. Dazu gehören:
- GIS-Analysten, eingebettet in Archäologie- oder Kulturerbeteams
- Fernerkundungsspezialisten, die mit LiDAR und Satellitenbildern arbeiten
- Forschungsdatenwissenschaftler in Universitäten, Museen und Kulturschutzinstituten
Die meisten dieser Rollen sind an der Schnittstelle von Archäologie, Geographie und Datenwissenschaft angesiedelt und nicht innerhalb der Analyseteams von Unternehmen.
Was beinhaltet die Arbeit eigentlich?
Die tägliche Datenarbeit in der Archäologie sieht oft so aus:
- Verarbeitung von LiDAR-Datensätzen zur Identifizierung unterirdischer Strukturen
- Erstellen Sie GIS-Ebenen, die Gelände, historische Karten und Ausgrabungsaufzeichnungen kombinieren
- Entwerfen von Vorhersagemodellen, um abzuschätzen, wo wahrscheinlich unentdeckte Standorte existieren
- Bereinigen und Standardisieren von Artefaktdatenbanken, die sich über Jahrzehnte oder Jahrhunderte erstrecken
Das Ziel der Arbeit in der Archäologie ist nicht die Gewinnoptimierung, sondern Präzision: durch Reduzierung unnötiger Ausgrabungen, Erhaltung fragiler Stätten und Verbesserung der historischen Genauigkeit.
Ist dieser Karriereweg nachhaltig?
Archäologiebezogene Datenrollen sind stabil, aber eine Nische!
Meiner bescheidenen Meinung nach sind sie in Wissenschaft, Regierung und internationalen Naturschutzorganisationen am nachhaltigsten und nicht in Startups. Die Entschädigungen reichen heute vielleicht nicht mehr an die von Large Tech heran, aber die Finanzierung von Kulturerbe, Klimaauswirkungen auf historische Stätten und digitale Bewahrung nimmt weltweit weiter zu.
Dieser Weg eignet sich am besten für Datenprofis, die eher von Forschung, langfristiger Wirkung und interdisziplinärer Arbeit als von einer schnellen Karriereskalierung motiviert sind.
Wildtiermanagement
Wildtiermanagement ist bereits eine datenintensive Disziplin – von außen sieht es nur nicht immer so aus. Wildtiermanagement und -schutz basieren auf dem Verständnis des Artenverhaltens, der Umweltmuster, des Klimawandels und der ökologischen Wechselwirkungen, die alle enorme Datenmengen erzeugen. Naturschutzentscheidungen stützen sich zunehmend auf kontinuierliche Ströme von Sensordaten, Satellitenbildern, Kamerafallen und Klimamodellen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Analytics-Rollen sind die Einschränkungen hier sowohl physischer als auch ethischer Natur. Sie können Ökosysteme nicht A/B-Exams durchführen. Man muss mit unvollständigen Daten, Unsicherheit und langen Rückkopplungsschleifen arbeiten.
Welche Datenrollen gibt es heute?
Datenkarrieren im Wildtiermanagement erscheinen typischerweise unter Titeln wie:
- Analyst für Naturschutzdaten
- Ökologischer Modellierer
- Geodatenwissenschaftler (GIS-Schwerpunkt)
- Bioinformatiker oder Bioüberwachungsanalytiker
Diese Rollen sind bei NGOs, staatlichen Wildtierbehörden (einschließlich Nationwide- und Staatsparks), Forschungseinrichtungen und Umweltberatungsunternehmen zu finden.
Was beinhaltet die Arbeit eigentlich?
Die Arbeit mit realen Daten im Wildtiermanagement umfasst:
- Analyse von GPS-Halsbanddaten, um Migration und Gebietsveränderungen zu verstehen
- Verwendung von Satellitenbildern zur Verfolgung von Entwaldung, Dürre oder Lebensraumverlust
- Verarbeitung von Kamerafallenbildern mit Laptop-Imaginative and prescient-Modellen
- Erstellen von Risikomodellen zur Vorhersage von Wildereiaktivitäten oder Krankheitsausbrüchen
Bei den Ergebnissen handelt es sich häufig eher um Entscheidungsunterstützungstools als um Dashboards – Karten, Warnungen und Prognosen, die als Leitfaden für Interventionen vor Ort dienen.
Ist dieser Karriereweg nachhaltig?
Dies ist ein wachsender, aber von Zuschüssen abhängiger Bereich!
Die Nachfrage steigt aufgrund des Klimawandels, des Verlusts der biologischen Vielfalt und staatlicher Regulierung, aber die Rollen hängen oft von öffentlichen Mitteln oder Budgets gemeinnütziger Organisationen ab.
Für Datenexperten verbessert sich die Nachhaltigkeit erheblich durch eine Domänenspezialisierung (Ökologie, Umweltwissenschaften) und ausgeprägte räumliche Analysefähigkeiten. Allzweckanalytiker könnten hier Schwierigkeiten haben; Spezialisten gedeihen.
Sportanalyse
Sportanalytik ist heute dank Echtzeitsensoren, Spielerverfolgung, Biomechanik und Leistungsmetriken einer der am schnellsten wachsenden Datenberufe. Vor fünf Jahren dachte ich, ich würde Analysen für Sport oder Finanzen machen, aber das Schicksal hatte andere Pläne!
Meiner Meinung nach ist Sportanalyse keine experimentelle Funktion mehr, sondern eine Infrastruktur. Profimannschaften in den Bereichen Basketball, Cricket, Fußball und Fußball nutzen alle Analysen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen, und nutzen Daten jetzt als Wettbewerbsvorteil, indem sie Analysen in Scouting, Coaching, Verletzungsprävention und sogar die Einbindung der Followers integrieren!
Was Sportanalysen einzigartig macht, ist die Suggestions-Geschwindigkeit. Modelle werden bei jedem Spiel getestet, manchmal bei jedem Spielzug. Fehler sind sichtbar, schnell und aufschlussreich.
Es klingt doch zu schön, um wahr zu sein, oder?
Welche Datenrollen gibt es heute?
Im Gegensatz zu vielen aufstrebenden Bereichen ist dies bei der Sportanalytik der Fall klar definierte Rollen:
- Leistungsanalytiker
- Sportdatenwissenschaftler
- Biomechanik-Analyst
- Videoanalyse- und Laptop-Imaginative and prescient-Ingenieur
Diese Rollen gibt es in professionellen Groups, Ligen, Sporttechnologieunternehmen und Medienplattformen.
Was beinhaltet die Arbeit eigentlich?
Sportdatenexperten arbeiten typischerweise an:
- Daten zur Spielerverfolgung und zum Lastmanagement
- Modellierung des Verletzungsrisikos anhand physiologischer Metriken
- Videobasierte Ereigniserkennung und Mustererkennung
- Vertragsbewertung und langfristige Leistungsprognose
Die Arbeit verbindet Statistik, maschinelles Lernen und Domänenintuition – Modelle müssen mit der Teaching-Realität übereinstimmen, nicht nur mit statistischer Signifikanz.
Ist dieser Karriereweg nachhaltig?
Ja, und sehr wettbewerbsfähig! Je nach Interesse gibt es weniger Jobs und Groups bevorzugen häufig Kandidaten, die sowohl über analytische Fähigkeiten als auch über sportspezifische Kenntnisse verfügen.
Langfristige Nachhaltigkeit könnte besser sein, wenn man in die Bereiche Sporttechnologieanbieter, Medienanalytik oder angewandte Forschung vordringt, anstatt nur in Groups zu bleiben.
Erneuerbare Energie
Mit der Skalierung erneuerbarer Energien wird die Variabilität zur zentralen Herausforderung. Wind weht nicht immer. Solarenergie scheint nicht immer. Daten sind es, die erneuerbare Systeme so vorhersehbar machen, dass man sich darauf verlassen kann.
In diesem Bereich sind Analysen kein Zusatz, sondern von grundlegender Bedeutung für Netzstabilität, Preisgestaltung und Richtlinien.
Welche Datenrollen gibt es heute?
Erneuerbare Energien beschäftigen Datenexperten in folgenden Rollen:
- Energiesystemanalytiker
- Datenwissenschaftler für Prognose und Optimierung
- Grid-Analytics-Ingenieur
- Datenanalyst für Energiepolitik
Diese Rollen gibt es bei Versorgungsunternehmen, Energie-Startups, Regierungsbehörden und Forschungslabors.
Was beinhaltet die Arbeit eigentlich?
Zur täglichen Arbeit gehören oft:
- Vorhersage der Photo voltaic- und Windleistung anhand von Wetterdaten
- Optimierung der Energiespeicherung und des Lastausgleichs
- Identifizieren von Übertragungsverlusten und Ineffizienzen
- Unterstützung von Regulierungs- und Investitionsentscheidungen mit datengestützten Modellen
Im Gegensatz zur Verbraucheranalyse liegt bei dieser Arbeit der Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit, Erklärbarkeit und langfristigen Prognosen.
Ist dieser Karriereweg nachhaltig?
Hoch!
Da die weltweiten Investitionen in saubere Energie weiter steigen, wird Datenkompetenz zunehmend durch Regulierung und Komplexität der Infrastruktur erforderlich. Erneuerbare Energien sind einer der zukunftssichersten Bereiche für Datenexperten, die sich mit Energiesystemen und politischen Einschränkungen vertraut machen möchten.
Ermittlungsstrategie
Die Ermittlungsstrategie wendet die Datenanalyse auf hochriskante Umgebungen an, in denen Entscheidungen unmittelbare Konsequenzen haben – Cybersicherheit, strafrechtliche Ermittlungen, Geheimdienstanalysen und Finanzkriminalität.
Hier besteht die Herausforderung nicht allein in der Lautstärke, sondern in der Signalextraktion unter Unsicherheit und Zeitdruck.
Welche Datenrollen gibt es heute?
Diese Rollen erscheinen normalerweise wie folgt:
- Geheimdienstanalytiker
- Datenwissenschaftler für Betrugs- und Anomalieerkennung
- Cyber-Bedrohungsanalyst
- Spezialist für Verhaltensanalyse
Sie sind häufig in Regierungsbehörden, Verteidigungsunternehmen, Finanzinstituten und Cybersicherheitsfirmen anzutreffen.
Was beinhaltet die Arbeit eigentlich?
Die investigative Datenarbeit umfasst:
- Rekonstruktion von Zeitplänen aus fragmentierten digitalen Beweisen
- Erkennen anomaler Muster in Finanz- oder Kommunikationsdaten
- Aufbau von Risikobewertungssystemen zur Priorisierung
- Komplexe Erkenntnisse in umsetzbare Informationen für nicht-technische Stakeholder umwandeln
Genauigkeit und Verantwortlichkeit sind hier wichtiger als Modellneuheiten.
Ist dieser Karriereweg nachhaltig?
Ja, mit Vorbehalten. Die Nachfrage ist nach wie vor groß, aber für die Stellen sind häufig Sicherheitsfreigaben, ethische Strenge und Toleranz gegenüber emotional belastenden Themen erforderlich.
Für Datenprofis, die Wert auf missionsorientiertes Arbeiten und strukturierte Umgebungen legen, bietet dieser Weg langfristige Stabilität.
Letzte Gedanken..
Datenkarrieren werden immer kontextbezogener
Bei der Zukunft der Datenarbeit geht es nicht darum, der nächsten generischen Berufsbezeichnung hinterherzujagen, sondern darum, Analysen tief in domänenspezifische Probleme zu integrieren.
Bei der Betrachtung dieser Bereiche sehen wir einen breiteren Development, dass Datenkarrieren weniger zentralisiert und kontextbezogener werden. Die belastbarsten Datenprofis werden nicht diejenigen sein, die die meisten Instruments kennen, sondern diejenigen, die analytische Fähigkeiten mit Geschäftssinn, ethischem Urteilsvermögen und langfristigem kritischem Denken verbinden können. Die Frage ist nicht mehr „Können hier Daten genutzt werden?“ Aber „Wer versteht diesen Bereich intestine genug, um Daten verantwortungsvoll und effektiv zu nutzen?“
Das conflict’s von meiner Seite in diesem Blogbeitrag. Vielen Dank fürs Lesen! Ich hoffe, es conflict eine interessante Lektüre für Sie. über Ihre Erfahrungen mit dem Geschichtenerzählen, Ihre Reise in die Datenwelt und was Sie im neuen Jahr erwarten!
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.