Sven Löffler
18. Februar 2015 1
Digitalisierung

Data Scientist – Ohne Know-how und Kreativität kein Big Data

Die umfassende Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten zur Verbesserung und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, ist aktuell eine der drängendsten Herausforderungen für Unternehmen. Doch dieser Prozess benötigt Spezialisten, die an der Schnittstelle zwischen Daten und Business arbeiten – die so genannten Data Scientists. Diese Experten besitzen technisches Know-how, Business-Kompetenzen und Kommunikationsstärke. Dadurch ist es ihnen möglich die Daten eines Unternehmens zu identifizieren und zu analysieren und daraus Optimierungs- und Änderungsvorschläge für das Management oder Fachabteilungen abzuleiten.

Kernkompetenzen

Beim Zusammenführen unterschiedlicher Datensätze, sowohl interner als auch externer Herkunft, kann der Data-Scientist, durch dessen Analyse und Verknüpfung völlig neue Erkenntnisse herbeiführen. Im Idealfall, versteht der Data Scientist die Aufgaben der Fachabteilungen und formuliert bei Auffälligkeiten geeignete Fragen, welche mit Hilfe von Software umgesetzt werden. Inzwischen ist es sogar immer wesentlicher nicht nur die Vergangenheit zu interpretieren, sondern auch die Zukunft mit Hilfe der Daten “vorherzusehen”. Voraussetzung dafür ist, vor allem fachliches Wissen und Kreativität, sowie Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Programmierung. Daher ist es unbedingt notwendig die richtigen Talente für diese Funktion zu identifizieren, zu fördern und weiterzuentwickeln.

Bedeutung des Data Scientists

Mit steigender Unternehmensgröße wächst auch die Verantwortung des Datenspezialisten, da seine Arbeit alle Kernbereiche des Unternehmens erfasst und er somit die Zukunft des Unternehmens maßgeblich beeinflusst. Gerade deshalb ist es von Vorteil, wenn der Data-Scientist bereits Erfahrung in der Branche seines Unternehmens gesammelt oder sogar dort seine Karriere begonnen hat. Natürlich ist in Einzelfällen ein branchenfremder Experte nützlich, um Sachverhalte aus einer anderen Perspektive darzustellen, jedoch erkennen meist nur diejenigen die Zusammenhänge, die mit dem Unternehmen und der Branche vertraut sind und wissen, welches Verknüpfen unterschiedlicher Datensätze neueste Trends etablieren werden.

Das Verlangen nach Data Scientists steigt

Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist groß und es wird noch einige Zeit dauern, bis auch genügend Data-Science-Nachwuchs die Universitäten verlässt. Laut der Management Beratung McKinsey besteht alleine in den USA ein Bedarf an 140.000 bis 190.000 Analysten, der derzeit nicht gedeckt werden kann. Doch auch in Deutschland gibt es kaum noch ein bedeutendes Unternehmen, welches noch nicht auf dieses Berufsbild setzt. Mittlerweile haben sich sogar Start-ups wie Metamarkets, ParAccel oder Kaggle diesem aussichtsreichen Thema angenommen und bieten „Data Science as a Service“ an. Aber auch etablierte Unternehmen konkurrieren mit unterschiedlichsten Datenanalyse-Tools. T-Systems spezialisiert sich vor allem im Bereich: Enterprise Business Intelligence, High Performance BI und Emerging Technologies und bietet zahlreiche Plattform und Analytics Services an. Jedoch sind weitere Anstrengungen erforderlich um den Standort Deutschland auf diesem Gebiet zu positionieren.

Ausbildung zum Data Scientist

Diese Entwicklung ist verantwortlich für das Entstehen neuer Studiengänge an Hochschulen und Universitäten mit dem Schwerpunkt auf Datenanalysen. An der Technischen Universität Dortmund ist es sogar möglich, sie mit einem Bachelor in „Datenanalyse und Datenmanagement“ zu absolvieren. Forschungsinstitute, wie die Fraunhofer Gesellschaft, haben ebenfalls den Trend erkannt und bieten ein umfassendes Seminarprogramm für Data Scientists an. Auch die Deutsche Telekom bietet die Möglichkeit mit einem dualen Bachelor Studiengang in Wirtschaftsinformatik oder Informations- und Kommunikationstechnik, sich zum Data Scientist zu entwickeln.

Big Data Greetings
Sven Löffler

1 Kommentar

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