IoT：将来の労働力の準備

データサイエンティストは、モノのインターネット（IoT）プロジェクトの実行の核心と比較されることがよくあります、と Software AG のIoTエバンジェリストであるAnthonySayersは言います。 。すべての組織の門番として、データを使用してより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができるため、これらの個人はIoTプロジェクトを成功させるために不可欠であると考えられています。

データサイエンティストは、重要なデータを解釈するために必要な重要なスキルを持っています。シンプルです。燃料なしで車を運転することは不可能であるのと同じように、企業はその真の価値を活用する能力なしにデータを利用することはできません。

データサイエンティストの需要は高い

Gartner によると 、2020年までに、主要な新しいビジネスプロセスとシステムの半分以上にIoTの要素が組み込まれる予定です。これらのプロジェクトを成功させるには、企業は適切なスキルセットを備えている必要があります。現在データサイエンティストが不足している現在、人工知能（AI）は、より成熟した統合されたIoTの自動化を開始するための1つの方法です。

スキルの不足と現在のニーズとの間のギャップを埋めるために、AIやIoTなどのテクノロジーに関するより高度なトレーニングを提供する必要があります。 AIの利点は、企業がプロジェクトを拡大するのに役立つと同時に、スタッフがテクノロジーでは不可能な仕事に時間を集中できるようになることです。一方、AIは、従業員が行う時間が少ない日常的で反復的なタスクに集中できます。その後、AIはIoTプロジェクトのイネーブラーになります。

報告によると、不十分な人員配置と専門知識の欠如がIoT市場を妨げる2つの要因であるとのことです。 Immersat Research Programmeの調査によると、組織の33％が追加のスキルの恩恵を受け、47％が適切なスキルを完全に欠いていると考えています。

レポートによると、組織に欠けている3つの主要なスキルは、データセキュリティ、データサイエンス、および技術サポートです。解決策は、単により多くのデータサイエンティストを雇うことではありません。将来の労働力を訓練できるように、これらのIoTプロジェクトを実現する上で、AIや機械学習などの他のテクノロジーの重要性を理解する必要があります。

より協調的な経済

データサイエンティストだけがIoTの問題を解決できるという現在の見方は、間違った態度です。

解決策は、組織内の従業員が自分のIoTデータを確実に理解できるようにすることです。

これを行う1つの方法は、ミレニアル世代をトレーニングすることです。常に接続されていたこれらは、さらなる接続を促進するために完全に配置されています。これは、シェアリングエコノミーに参入していると説明されています。 AI、ML、ディープラーニング（DL）に必要なスキルを従業員に身に付ける必要があります。そうすることで、企業はより深い洞察を得るためにストリーミングデータに分析を適用できるようになります。これにより、より予測的な意思決定が可能になり、データサイエンティストが行うことと同期します。

したがって、次の方法で役割を自動化および強化するのに役立つツールで、より多くのトレーニングを実装することに焦点を当てる必要があります。

1. より多くのトレーニングを実施する –現在のスキルのギャップを埋めるために、AI、ML、DLなどのイネーブラーとして機能できるテクノロジーのトレーニングコースをさらに提供することに焦点を当てる必要があります。より多くの従業員がこれらのスキルに特化できるようにすることで、企業はより予測的な意思決定のためのより優れた分析から利益を得ることができます。より具体的で的を絞ったトレーニングコースにより、労働力をスキルアップする機会が増えます。
2. STEMだけが答えではありません –この20 ^th STEMが答えであると考える世紀はそれを行う唯一の方法ではありません。私たちは、新しいビジネスのエンジニアリングと市場への新しいアプローチの導入に焦点を当てる必要があります。データサイエンティストは、将来のビジネスモデルを設計する上で重要になる可能性があります。それでは、デザイン思考のトレーニングをもっと提供しましょう。データサイエンティストが追求する科学的スキルだけではありません。会社の戦略を可能にするスキルも同様に重要です。
3. 必要なスキルは1つだけではありません –将来の労働力は、より接続された職場で働く準備をしているため、必要なスキルは1つではありません。最終的に、IoTとデジタルトランスフォーメーションはリンクされます。したがって、データサイエンティストは、成功するIoT戦略を作成するための秘密の要素でしたが、もはや必要な要素はそれだけではありません。 AI、DL、MLのスキルを備えた労働力の構築に注力すれば、データサイエンティストは交換可能です。これらの新しいテクノロジーに対応できれば、プロジェクトをより広く自動化するために必要なスキルを身に付けることができます。

将来の労働力は、AI、DL、ML、およびデータ分析テクノロジーを使用できる必要があります。そうして初めて、データの真の価値を解き放ち、IoTプロジェクトを推進することができます。これが私たちが今行動する必要がある理由です。

著者は、SoftwareAGのIoTエバンジェリストであるAnthonySayersです。