Berufswunsch „Big Data Champion“

Big Data schafft neue Berufsbilder

Big-Data-Anwendungen werden für immer mehr Unternehmen relevant. Ob der sich somit ergebende Bedarf an Spezialisten zu neuen Berufsbildern wie etwa einem Data Scientist führt oder eher die Fachabteilung neue Werkzeuge braucht, darüber streiten die Experten.

Big Data Champion, Bildquelle: Thinkstock/iStock

Eine wichtige Fähigkeit für den „Big Data Champion“ wird sein, die Chancen von Big Data überzeugend zu kommunzieren.

Bisher haben sich insbesondere der Handel und die Konsumgüterhersteller, also das klassische B2C-Segment, mit dem Einsatz von Big-Data-Instrumenten hervorgetan. Sie nutzen Big-Data-Werkzeuge für das Marketing und den Vertrieb. Nach wie vor sind es diese Firmen aus dem Retail-Bereich, die auf großen Datenbergen sitzen: „Je mehr Produkte sie über einen Multi-Channel-Vertriebsansatz absetzen, desto höher sind die Chancen, neue und wertvolle Daten über Käufer zu erfahren“, erinnert Wolfgang Kobek, Managing Director DACH bei Qliktech, an die Interessen der Retail-Branche, in deren Befriedigung mittels Big-Data-Auswertungen bereits viel investiert wurde.

Neuerdings stellen die Anbieter aber auch eine wachsende Nachfrage im B2B-Umfeld fest. „Insbesondere Anlagenbauer und Zulieferer zeigen Interesse, sie versprechen sich enorme Vorteile für die Steuerung und Optimierung ihrer Prozesse und Anlagen. Unsere ersten Erfahrungen mit dem Einsatz von Big-Data-Lösungen im Produktionsumfeld sind vielversprechend: Die Ausschussraten sinken Richtung null, gleichzeitig steigt die Produktqualität“, berichtet Oliver Oursin, bei IBM weltweit verantwortlich für „Predictive and Business Intelligence“-Lösungen. Dr. Marcus Dill, Geschäftsführer von Mayato, bestätigt das Interesse: „Aktuell denken viele produzierende Unternehmen – ob Autozulieferer, Verpackungshersteller oder Pharmaunternehmen – darüber nach, wie sie anhand der Daten aus ihren Maschinen noch früher entstehende Probleme erkennen und die Prozesse optimieren können. Besonders spannend sind die neuen Möglichkeiten für die Unternehmen, deren Produkte auch im Betrieb beim Kunden noch eine Menge Daten erzeugen, die für die Prognose von Ersatzteilbedarfen und Ausfallrisiken oder auch für die Optimierung der Produkte genutzt werden können.“

Im Prinzip bestehe beim Thema Big Data für Unternehmen aus allen Branchen Nachholbedarf, meint Jens Lübben, Regional Vice President DACH bei Microstrategy Deutschland: „Ausnahmen bilden die erfolgreichen Unternehmen, die im Internetzeitalter gegründet wurden und in der digitalen Welt zuhause sind – wie etwa Facebook, Xing oder Zalando. Diese Unternehmen haben es verstanden, die Big-Data-Logik in die Unternehmens-DNA zu integrieren. Da sie zudem fast ausschließlich elektronisch agieren, können diese Unternehmen konsistent und automatisch Datenbestände aufbauen, was ein klarer Vorteil gegenüber der Old Economy ist.“ Er bringt die Auswertung großer Datenmengen auf den Punkt: „Wer sich dem Thema nicht stellt, wird im Wettbewerb zurückfallen – wer es aktiv angeht, ergreift das Potential, mehr Geld zu verdienen.“

Diskurs über die Risiken

Das Thema Big Data wird – wie nicht nur die Breite der Anwendungsmöglichkeiten in den zitierten Branchen, sondern auch der beginnende gesellschaftliche Diskurs über die Risiken zeigt – ein entscheidendes Feld der Zukunft. Bei diesen Aussichten stellt sich die Frage, wer sich der vielfältigen Aufgaben in den unterschiedlichen Branchen eigentlich professionell annehmen soll. Auf jeden Fall braucht die Wirtschaft qualifiziertes Personal. Die neuen Anforderungen schaffen neue Berufsbilder: So ist immer wieder vom Data Scientist die Rede, der sich quasi als Daten-Ingenieur um die optimale Orchestrierung der Daten, von der Erhebung bis zur passenden Korrelation und Bewertung, kümmert. „Dieses neue Berufsbild wird sich sicherlich in unterschiedlichen Facetten – ähnlich wie es Mediziner mit unterschiedlichen Qualifikationen gibt –  weiter entwickeln und ausprägen“, so Oursin.

Das Berufsbild „Data Scientist“ ist im amerikanischen IT-Markt bereits angekommen und schwappt nun über den Atlantik: „Der Data Scientist ist sicher kein neues Berufsbild mehr. In den USA gibt es längst spezialisierte Studiengänge dafür. Auch in Deutschland denken eine ganze Reihe Hochschulen darüber nach“, berichtet Dill. „Meine Erwartung wäre, dass sich der Beruf des Data Scientist diversifiziert. Insbesondere in großen Unternehmen wird es zum einen die Spezialisten für das Datenmanagement geben, die sich auf der Basis einer eher IT-nahen Ausbildung spezialisieren. Data Scientists im engeren Sinne bleiben Menschen mit einer Affinität zur Mathematik.“ Aber auch ohne formalisierte Ausbildung und feste Definitionen sieht Dill Berufsbilder an der Grenze zwischen Betriebswirtschaft und Data Science entstehen. In diesem Grenzbereich werden sich Berufe „für smarte Menschen mit einem Gespür für das Wofür (eine Methode nützlich ist) und ohne ausgeprägten Hang zum Wie (genau ein Algorithmus funktioniert) entwickeln.“

Datenforscher oder – um beim englischen Branchenvokabular zu bleiben – „Data Scientists“ spielen für die Unternehmen eine Schlüsselrolle, da die Merkmale von Big Data (Volumen, Varianz, Aktualität) ein professionelles Management, Mining und Modellieren von Daten erfordern. Dies gelte besonders für hochkomplexe Analysearten wie statistische und prädiktive Analysen, so Ben Connors, Worldwide Head of Alliances bei Jaspersoft. Daneben sieht er aber ein zweites Berufsbild; nämlich das des „Data Explorers“. „Dieser Begriff ist weit gefasst und bezeichnet viele verschiedene Stufen analytischer Fertigkeiten. Im Grunde bezeichnet er aber jeden im Unternehmen, der mit Big Data zu tun hat und Big Data braucht, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Der Data Explorer bringt kritische Entscheidungen auf den Tisch und jongliert mit Wissen, dass ohne den Einblick in Big Data nicht möglich ist.“ Die Kombination der beiden Berufsbilder symbolisiere die Symbiose von Business Analytics und IT, so Connors weiter.
Dirk Häußermann fasst diese Aufgaben unter einem anderen Titel zusammen: „2014 werden Unternehmen eine neue Position – den Chief Data Officer – einführen“, meint der Geschäftsführer der Informatica GmbH. Die Aufgabe der „Chief Data Officer“ werde es sein, große Datenmengen nicht nur zu verwalten, sondern diese auch wertschöpfend für das Unternehmen analysieren und aufbereiten zu können. „Datenschutz und Datensicherheit spielen in dieser Position eine besondere Rolle“, so Häußermann.

Olav Strand, Director bei Splunk, wirft sogar einen weiteren Titel in den Ring: „Zukünftig tritt ein völlig neues Berufsbild an die Oberfläche, wir nennen ihn den ,Big Data Champion‘. Anders als Data Scientists und Chief Data Officer (CDO), die eher auf exekutiver Ebene angesiedelt sind, verfügt ein ,Champion‘ über die Weitsicht, was sich alles mit Big Data bewerkstelligen lässt. Ein ,Big Data Champion‘ benötigt Vorstellungskraft sowie ein Verständnis davon, welche Möglichkeiten sich aus den Daten und Technologien ergeben, und muss zudem die Geschäftstreiber kennen. Seine Aufgabe ist es, diese Puzzlestücke zusammenzusetzen.“ Eine wichtige Fähigkeit für den „Big Data Champion“ werde es außerdem sein, die Chancen von Big Data überzeugend zu kommunizieren, so Strand weiter: „Er zeigt auf, wie all die technischen Möglichkeiten für potentielle Geschäftsvorteile sorgen können, beachtet aber zugleich Sicherheitsaspekte.“

Big Data ist nichts Neues

Die Begeisterung für „Champions“ und neue Spezialisten auf exekutiver Ebene teilen andere Branchenkenner nicht unbedingt. Sie sehen die entscheidenden Personen ganz woanders: „Data Scientists – das ist unbestritten ein neues Berufsbild in vielen Branchen. Allerdings wird ein Data Scientist nie so tief in ein Thema eindringen wie beispielsweise ein Mitarbeiter einer Fachabteilung.“, gibt Wolfgang Kobek zu bedenken. „Um das Potential großer Datenmengen wirklich voll ausschöpfen zu können, sollten Firmen ihre Facharbeiter fit für Self-Service-Analysen machen. So entwickelt sich natürlich auch das Berufsbild des klassischen Facharbeiters weiter. Daneben gibt es natürlich noch die Gruppe der Power User – sozusagen als Mittelding zwischen Data Scientist und Business-Anwender.“ Jens Lübben beruhigt: „Im Grunde genommen ist Big Data ja nichts Neues.

Datenbanken und Datenbestände gibt es schon lange. Nur weil sie größer werden, muss kein neues Berufsbild entstehen. Im Kern geht es um die Datenanalyse und vor diesem Hintergrund stehen durchaus Veränderungen an – und zwar für viele Berufsbilder.“ Er spielt den Big-Data-Ball vom Spezialisten an jeden einzelnen Mitarbeiter weiter: „Jeder Mitarbeiter eines Unternehmens wird sich ein stückweit zum Datenanalysten entwickeln müssen. Da die Unternehmen vermehrt Daten sammeln, steigt die Erwartung an die Mitarbeiter, ihre Entscheidungen mithilfe von Informationen aus genau diesen und anderen Daten zu treffen. Natürlich benötigen die Mitarbeiter entsprechende Werkzeuge. Heute gibt es diese Werkzeuge wie Self Service Analytics und Dashboards auf Monitoren, Tablets und Smartphones. Und sie sind so intuitiv, dass keine gesonderte Schulung für jeden Mitarbeiter notwendig ist. Wer diese Tools nicht nutzt, wird es schwer haben, seine Aufgaben ­erfolgreich zu erfüllen – und das mit allen Konsequenzen.“

Andreas Lenz, Senior Consultant DV-Ratio SMC GmbH, sieht ebenfalls kein dediziert neues Berufsbild entstehen. „Das liegt auch daran, dass das Thema ,Big Data‘ nichts wirklich Neues ist, sondern verschiedene Konzepte und Technologie umfasst, die sich durch den technischen Fortschritt heute immer besser umsetzen und anwenden lassen.“ Im wesentlichen gebe es zwei Dimensionen, erklärt Lenz: „Erstens die fachliche Seite, die sich mit der Anwendung von Big-Data-Konzepten beschäftigt. Dies beinhaltet beispielsweise Vorhersagen basierend auf statistischen Zusammenhängen sowie – ganz wichtig – deren Interpretation. Hierfür werden Mathematiker und Statistiker gefragt sein. Zweitens, auf der technischen Seite, haben wir den Informatiker, der Strukturen und Algorithmen entwirft, die es erlauben, derart große Datenmengen effizient zu analysieren. Es ist denkbar, dass an dieser Stelle Absolventen der Studiengänge Informationswissenschaft oder Information Engineering eine wichtigere Rolle erhalten. Sie sind konzeptstark und in beiden Richtungen handlungsfähig.“

Die momentane Entwicklung an den Universitäten beobachtet auch Thomas Martens, Vice President Product Marketing Cubeware GmbH: „Es entstehen nur wenige wirklich neue Studiengänge. Vielmehr werden einzelne Studienmodule ergänzt oder thematisch neu ausgerichtet, siehe BWL, Wirtschaftsinformatik, Informatik, Philosophie, Design-Studiengänge etc.“ Beim „Data Scientist“ bleibt er kritisch: „Der viel bemühte Data Scientist hat sich aus der Kumulation unterschiedlicher Vorstellungen entwickelt. Er wird, wenn überhaupt, nur aus Marketing- oder Abgrenzungszwecken eins zu eins Einzug in die Welt der Berufsbezeichnungen finden. Aber es werden durchaus Expertenstellen entstehen, die sich mit den Bereichen Datenarchivierung, historische Datenbestandssuche (Datenarchäologen), der Datenanalyse und der Informationsaufbereitung – visuell und sprachlich – auseinandersetzen.“

Kenntnisse und Fähigkeiten statt Titel

Nun ist der Titel einer Expertenstelle auf der Visitenkarte oder in der Stellenanzeige wahrlich nicht entscheidend. Wichtiger sind die Kenntnisse und Fähigkeiten, die Mitarbeiter – wie auch immer ihr Titel lauten mag – für das Big-Data-Umfeld mitbringen bzw. dazulernen müssen. „Hinsichtlich der Mitarbeiter auf der Fachseite gehe ich davon aus, dass sowohl Branchenwissen als auch das Wissen im Bereich der Statistik und Analytik bereits profund ausgeprägt ist. Von daher kann ein Blick in den Maschinenraum nicht schaden: zu wissen, wo welche Daten in welcher Menge anfallen und welche Möglichkeiten der Verarbeitung es gibt“, formuliert Lenz eine wichtige Voraussetzung. „Daraus können neue Ideen erwachsen oder bereits vorhandene umgesetzt werden, die in der Vergangenheit an der technischen oder finanziellen Machbarkeit scheiterten. Den rechtlichen Rahmen für die zukünftigen Vorhaben zu kennen ist sicher ebenfalls von Vorteil.“ Auf der technischen Seite sollten die Mitarbeiter sich in den Bereichen NoSQL-Datenbanken für die Haltung der Daten sowie in funktionaler Programmierung für die Verarbeitung der Daten auskennen, so Lenz. „Viel wichtiger als eine konkrete Technologie wie z. B. Clojure, Scala oder Apache Hadoop sind zugrundeliegende Konzepte.“

Die richtigen Werkzeuge entscheiden

„Bei Data Scientists sind statistisches und mathematisches Know-how genauso gefragt wie ein gutes Gespür für das Business und gesunder Menschenverstand“, meint Wolfgang Kobek. „Bei Facharbeitern kommt es stark auf die Analyselösungen an, die sie nutzen. Ideal sind natürlich Self-Service-Lösungen, die entsprechend einfach und intuitiv zu bedienen sind. Lassen sich beispielsweise Daten so selektieren und kategorisieren, wie das menschliche Hirn ohnehin arbeitet, brauchen Mitarbeiter nur ein Mindestmaß an Schulungen und zusätzlichen Fähigkeiten. Eine gewisse Affinität zu Zahlen schadet dabei natürlich nicht – Facharbeiter sollten schon bereit sein, sich auf das Abenteuer Big Data einzulassen.“

Auch für Jens Lübben ist es entscheidend, dass die richtigen Werkzeuge zur Verfügung stehen, in Form von Hard- und Software: „Diese Werkzeuge müssen so einfach sein, dass kein besonderes Training erforderlich ist. Der Anwender als Profi in seinem Fachbereich muss dann lediglich Mut und Kreativität mitbringen und sich auf diese neuen Werkzeuge einlassen.“ Das am Big-Data-Thema in all seinen Facetten kein Weg vorbeiführt, auch nicht für die Führungsetage, macht abschließend Ben Conners deutlich: „Im Grunde muss jeder Unternehmer heute analytische Fertigkeiten erlangen, um in unserer informationsgetriebenen Gesellschaft nicht unterzugehen.“

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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