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AutorenbildDr.Hakan Tetik

Verlorene Berufe in nur 3 Jahren des Übergangs zu Big Data


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Die Big-Data-Revolution hat in den letzten Jahren in der Geschäftswelt für Aufsehen gesorgt. Sie hat neue Möglichkeiten geschaffen, aber auch dazu geführt, dass viele Berufe verschwunden sind oder sich umgestaltet haben. Verlorene Berufe sind also durch diesen Wandel verloren gegangen? Und welche Bereiche könnten in Zukunft gefährdet sein? Lassen Sie uns diesen Fragen gemeinsam nachgehen.

 

Die Auswirkungen von Big Data

Big Data bedeutet nicht nur, mehr Informationen zu haben, sondern diese auch sinnvoll zu nutzen und in eine Strategie umzusetzen. Heute sind Unternehmen, die mit massiven Daten umgehen können, einen Schritt voraus. Aber dieser Prozess hat auch eine dunkle Seite: Das Verschwinden der traditionellen Berufe. Erstens hat die Kombination aus Big-Data-Analytik und Automatisierung einige Berufe obsolet gemacht. Zum Beispiel das Personal für die Dateneingabe. Was früher eine manuelle Dateneingabe war, wird heute durch Software und Algorithmen automatisiert. Da die Datenverarbeitung immer schneller wird, werden solche Stellen überflüssig.

 

Verschwindende Berufe: Was hat sich geändert?

1. Buchhalter: Es mag überraschen, aber Buchhalter waren eines der ersten Opfer der Big-Data-Revolution. Dank Big Data und künstlicher Intelligenz können Finanztransaktionen schneller, genauer und detaillierter verarbeitet werden. Unternehmen wie Intuit haben den Bedarf an Buchhaltern verringert, indem sie die Finanzdaten von Privatpersonen und kleinen Unternehmen mit Steuer- und Finanzverwaltungssoftware verarbeiten. Vor allem kleine Unternehmen bevorzugen jetzt diese Software anstelle von Buchhaltern.

 

2. journalisten: Der Journalismus hat sich durch die Big-Data-Revolution verändert. Automatisierte Algorithmen zum Schreiben von Nachrichten (z. B. Heliograf der Washington Post) können Nachrichten über alles Mögliche generieren, von Sportereignissen bis zu Wirtschaftsberichten. Dies stellt eine besondere Bedrohung für lokale Journalisten und Produzenten von Inhalten dar. Das automatisierte Schreiben gewöhnlicher Nachrichten hat den Bedarf an menschlichen Journalisten drastisch reduziert.

 

3) Kundendienst: Ein weiterer Beruf, der vom Aussterben bedroht ist, ist der des Kundenbetreuers. Dank künstlicher Intelligenz und Big-Data-Analysen haben sich Chatbots und automatisierte Kundendienstsysteme weit verbreitet. Vor allem riesige Unternehmen wie Amazon und Facebook haben es geschafft, den Kundenservice durch den Einsatz von Chatbots zu automatisieren. Kundenanfragen können nun sofort mit KI-Algorithmen gelöst werden, wodurch der Bedarf an Kundendienstmitarbeitern sinkt.

 

Berufe im Wandel mit Big Data

Einige Berufe haben sich weiterentwickelt, anstatt völlig zu verschwinden. Diese Berufe sind mit Big Data besser ausgestattet und strategischer geworden. Hier ein paar Beispiele;

 

1. Vermarkter: Die Marketingbranche hat mit Big Data einen bedeutenden Wandel erfahren. Traditionelle Marketingmethoden sind nicht mehr ausreichend. Stattdessen sind das Kundenverhalten, die Einkaufsgewohnheiten und die digitalen Interaktionen, die mit Hilfe von Big Data analysiert werden, in den Mittelpunkt der Marketingstrategien gerückt. Das bedeutet jedoch nicht, dass die Vermarkter völlig verschwunden sind. Im Gegenteil: Eine neue Generation von Vermarktern, die mit Datenkenntnissen und Analysefähigkeiten ausgestattet ist, trifft mehr strategische Entscheidungen.

 

2) HR-Spezialisten: Ein weiteres Beispiel ist der Wandel in den Personalabteilungen (HR). Big-Data-Analysen werden jetzt bei Einstellungsverfahren eingesetzt. Die Aktivitäten der Bewerber in den sozialen Medien, ihr Online-Verhalten, ihre Kompetenzen und Leistungsdaten werden von Algorithmen analysiert. Aber Personalfachleute sind nicht völlig verschwunden. Sie haben sich zu einer Rolle entwickelt, die mehr Fähigkeiten zum Lesen und Analysieren von Daten erfordert.

 

Gefährdete Berufe in der Zukunft

Im Zeitalter von Big Data und Automatisierung gibt es Berufe, die in der Zukunft gefährdet sein könnten. Zum Beispiel die Rechtsbranche. Derzeit gibt es keine Technologie, die Anwälte ersetzen könnte, aber dank der Big-Data-Analyse können Anwaltskanzleien große Verträge und Rechtsdokumente viel schneller scannen. Dies könnte in Zukunft den Bedarf an Menschen für einige Gerichtsverfahren verringern.

 

Ein weiterer risikoreicher Bereich ist der Gesundheitssektor. Künstliche Intelligenz kann Ärzten bei der Krankheitsdiagnose und Behandlungsplanung helfen. Dank der Big-Data-Analytik können medizinische Daten genauer analysiert werden, um Krankheiten zu diagnostizieren. Watson von IBM beispielsweise hilft Ärzten bei der Krebsdiagnose durch die Analyse medizinischer Daten. Solche Fortschritte könnten in Zukunft den Bedarf an Ärzten für bestimmte Diagnose- und Analyseaufgaben verringern.

 

Wo Verluste zu Gewinnen werden: Neue Berufe

Nicht alles ist so düster. Die Big-Data-Revolution hat zwar einige Berufe zerstört, aber auch neue hervorgebracht. Berufe der neuen Generation wieDatenwissenschaftler, Ingenieure für künstliche Intelligenz, Algorithmenexperten sind jetzt gefragt. Diese Berufe übernehmen Rollen, die neue Strategien für Unternehmen entwickeln, indem sie Big Data analysieren, Algorithmen entwerfen und Geschäftsprozesse mit Daten verbessern.

 

Vor allem Datenwissenschaftler gehören derzeit zu den gefragtesten Fachkräften in der Geschäftswelt. Dank Big Data gewinnen Unternehmen einen Vorteil, indem sie Kundenverhalten, Verkaufsstrategien und Markttrends besser verstehen. Dies führt zu einer höheren Nachfrage nach Data-Science-Experten.

 

Fazit Anpassung und Zukunftsfähigkeit

Die Big-Data-Revolution schreitet schnell voran, und die Geschäftswelt muss Schritt halten. Einige Berufe verschwinden, andere entwickeln sich weiter und wieder andere werden neu geschaffen. Wichtig ist, diesen Wandel zu antizipieren und die notwendigen Fähigkeiten zu besitzen. Der Verlust alter Arbeitsplätze öffnet die Tür zu neuen Möglichkeiten. Aber die wichtigste Lektion in diesem Prozess ist: Ständig zu lernen und sich an den Wandel anzupassen.

 

Und wie werden Sie sich an diesen Wandel anpassen?

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