3 Tipps, wie hybrides Arbeiten auch für Data Scientists klappt

Data Scientists gehören heute zu den gefragtesten Fachkräften der digitalen Wirtschaft. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Wissenschaft, Technik, Business Intelligence und Mathematik und helfen Unternehmen, große Datenmengen in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Der Bedarf für diese Kompetenz wächst kontinuierlich: Alleine in Österreich fehlen derzeit rund 10.000 Daten-Expert*innen. 

Um im Wettbewerb um die raren Talente erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen daher optimale Arbeitsbedingungen schaffen. Dabei geht es zum einen darum, die Produktivität der Data Scientists zu fördern und sie von administrativen Tätigkeiten zu entlasten. In einer kürzlich von HP durchgeführten Umfrage unter 350 Data Scientists weltweit gaben 48 Prozent der Befragten an, dass sie noch immer mehr Zeit mit der Organisation ihrer Daten verbringen als mit der eigentlichen Datenauswertung.  

Zum anderen wünschen sich viele Daten-Expert*innen heute dieselben flexiblen Arbeitsmöglichkeiten wie ihre Kolleg*innen aus anderen Abteilungen. Idealerweise möchten sie selbst entscheiden, wie viel Zeit sie im Büro verbringen und an welchen Tagen sie im Homeoffice arbeiten. Dafür benötigen sie eine Hardware- und Softwareausstattung, mit der sie ihre Datenanalysen von jedem Ort aus erledigen können.   

Bei der Planung von hybriden Arbeitsplätzen für Data Scientists sollten Unternehmen daher vor allem die folgenden drei Aspekte berücksichtigen: 

Inhalt

1. Stellen Sie optimale Leistung an jedem Ort zur Verfügung
2. Sparen Sie Zeit mit den richtigen Tools und Konfigurationen
3. Passen Sie die technische Ausstattung an die individuelle Arbeitsweise der Data Scientists an
Fazit
Whitepaper „Wie Sie die optimalen Geräte für hybride Arbeitsplätze auswählen“

1. Stellen Sie optimale Leistung an jedem Ort zur Verfügung

Data Scientists müssen mit rasant wachsenden Datenmengen und immer komplexeren Algorithmen und Analyseverfahren umgehen. Daher steigen auch die Anforderungen an die genutzte Hardware und Software kontinuierlich. Je mehr CPU- und GPU-Leistung Daten-Expert*innen für ihre Arbeit nutzen können, desto schneller sind sie in der Lage, ihre Analysen abzuschließen und nutzbare Ergebnisse zu liefern. 

Mit aktuellen Data Science Workstations lassen sich heute Datensätze mit mehreren Milliarden Zeilen in Echtzeit analysieren. Rechner, die mit den neuesten Intel® Xeon® Prozessoren und professionellen NVIDIA RTX™ GPUs mit Ampere-Architektur ausgestattet sind, führen bis zu acht Milliarden Berechnungen pro Millisekunde aus. Das verkürzt die Wartezeit bei der Datenaufbereitung für komplexe Workloads erheblich. Data Scientists können zudem auch große Datensätze ohne Downsampling analysieren und dadurch den Discovery-Prozess optimieren. 

Die Herausforderung in der hybriden Arbeitswelt ist jedoch, die benötigte IT-Performance an jeden beliebigen Ort zu bringen. IT-Abteilungen sollten daher bei der Wahl des passenden Formfaktors die Arbeitsstile ihrer Daten-Expert*innen berücksichtigen. Arbeiten sie vor allem an einem Ort? Wechseln Sie häufig zwischen Büro und Homeoffice? Oder benötigen Sie auch mobilen Zugang zu ihren Daten und Anwendungen? Je nach Arbeitsplatzszenario können dann Desktops, Laptops oder Rack-Workstations die richtige Wahl sein. 

Data Scientists, die ihre Rechenpower immer dabei haben wollen, können sich etwa für ein Data Science Laptop wie das HP ZBook Fury G9 entscheiden. Dieses Modell bietet auch unterwegs genügend Leistung für die Analyse und Visualisierung komplexer Datensätze.

2. Sparen Sie Zeit mit den richtigen Tools und Konfigurationen 

Data Scientists sind nicht nur auf leistungsfähige, sondern auch auf optimal eingerichtete Workstations angewiesen, um jederzeit produktiv arbeiten zu können. Aktuell halten sie aber oft mühsame administrative Tätigkeiten auf ihrem Rechner von ihren eigentlichen Aufgaben ab. Bei einer aktuellen Umfrage von HP beklagten 42 Prozent der Data Scientists, dass sie zu viel Zeit mit der Konfiguration ihrer Arbeitsumgebung verschwenden – durchschnittlich bis zu fünf Stunden pro Woche. 

Gerade wenn Daten-Expert*innen an unterschiedlichen Orten arbeiten und den IT-Support nicht immer sofort erreichen, kann das zum Problem werden. Statt Daten zu analysieren, sind sie dann möglicherweise stundenlang mit dem Troubleshooting von Anwendungen und dem Einspielen von Software-Updates beschäftigt. 

Um Anwender*innen diese Arbeiten zu ersparen und vom ersten Tag an hohe Produktivität sicherzustellen, sollten Workstations mit einem vorinstallierten Data Science Software-Stack beschafft werden. Die wichtigsten Anwendungen und Tools sind bereits komplett eingerichtet und können auch automatisch aktualisiert werden. Dieser Ansatz schließt Software-Inkompatibilitäten aus und spart den Data Scientists mühsame Fehlersuchen. Stattdessen können sie sich von Anfang an ganz ihren Kernaufgaben widmen. 

Die Produktivität von Daten-Expert*innen kann auch durch den Einsatz des Windows-Subsystems für Linux® 2 (WSL 2) verbessert werden. Damit ist es möglich, Linux-Anwendungen direkt innerhalb von Windows auszuführen, ohne auf eine Dualboot-Konfiguration oder eine virtuelle Maschine zurückgreifen zu müssen. Anwender*innen können so ganz einfach zwischen Linux-basierten Data Science-Anwendungen und Windows-basierten Business- und Kommunikationstools hin und her wechseln. Die Zeiten, in denen manche Data Scientists zwei unterschiedliche Rechner für Datenauswertungen und E-Mail-Kommunikation nutzten, sind damit vorbei.  

3. Passen Sie die technische Ausstattung an die individuelle Arbeitsweise der Data Scientists an

Um hybrides Arbeiten für Data Scientists so einfach und komfortabel wie möglich zu machen, ist es schließlich wichtig, auf die Details zu achten. Oft sind es nur kleine Dinge, die bei der täglichen Arbeit einen großen Unterschied ausmachen. So hat beispielsweise jede*r Anwender*in eigene Präferenzen, wenn es um die Steuerung eines Rechners geht. Während manche Data Scientists am effizientesten mit dem Touchpad ihres Laptops arbeiten, bevorzugen andere eine Maus oder einen Trackball. Grundsätzlich sollten Unternehmen ihren Daten-Expert*innen die Eingabegeräte zur Verfügung stellen, mit denen sie am besten zurechtkommen. 

Unterschiedliche Vorlieben gibt es auch bei der Einrichtung eines Bildschirmarbeitsplatzes. Schließen Ihre Anwender*innen lieber einen Zusatzmonitor an ihren Laptop an? Oder wünschen sie sich ein großformatiges Curved-Display? Sprechen Sie mit Ihren Data Scientists über das perfekte Setting und beschaffen Sie dann das passende Zubehör für sie. In jedem Fall sollte die Bildschirmoberfläche groß genug sein, um unterschiedliche Anwendungsfenster nebeneinander platzieren zu können und zeitraubendes Öffnen und Schließen von Fenstern zu vermeiden. 

Fazit

Data Scientists gehören zu den anspruchsvollsten IT-Anwender*innen in Unternehmen. Für die Analyse von immer größeren Datenmengen sind sie auf hochleistungsfähige Hardware und Software angewiesen. Dabei wollen sie auch beim Wechsel des Arbeitsorts – zum Beispiel vom Büro ins Homeoffice – keine Kompromisse bei der User Experience eingehen. 

Um in der hybriden Arbeitswelt optimale Bedingungen für Data Scientists zu schaffen, müssen Unternehmen die perfekte Kombination von Performance, Mobilität und Zuverlässigkeit finden.  

Mit hochperformanten Data Science Workstations wie den Rechnern der Reihe Z by HP lassen sich Datensätze mit mehreren Milliarden Zeilen in Echtzeit analysieren. Die Z by HP Workstations nutzen skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren mit bis zu 56 Kernen und professionelle NVIDIA RTX™ GPUs mit Ampere-Architektur und können so bis zu acht Milliarden Berechnungen pro Millisekunde ausführen. Das verkürzt die Wartezeit bei der Verarbeitung komplexer Workloads erheblich. Im Vergleich zu anderen Workstations wird etwa die Datenaufbereitung für Data Science-Anwendungen um das bis zu 310-fache beschleunigt.  

ACP kann Sie bei der Auswahl und Implementierung der passenden technischen Ausstattung unterstützen. Wir analysieren die Leistungsanforderungen und Arbeitsstile Ihrer Beschäftigten und helfen Ihnen, die richtigen Endgeräte für Ihre Daten-Expert*innen zu finden.  

Wenn Sie mehr über Strategien für die hybride Arbeitswelt erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen unser neues Whitepaper „Wie Sie die optimalen Geräte für hybride Arbeitsplätze auswählen“.