Im Bereich der Data Analytics werden dringend Fachkräfte benötigt. (Bild: iStockphoto/olly Illustrationen: Sabina Vogel)
Das Magazin „Harvard Business Review“ hat den Data Scientist unlängst zum „Sexiest Job of the 21st Century“ gekürt. Ein Beruf, mit dem mancher inhaltlich wenig anfangen kann. Selbst Headhunter geraten ins Schlingern, weil die Aufgabe deutlich mehr umfasst als „irgendwas mit IT“ und „enorm großen Datenmengen“. Vor allem aber: Die Fachkräfte sind rar. Laut der IDG-Studie „IT-Jobs 2020“ werden Datenexperten zu den gefragtesten Köpfen auf dem Arbeitsmarkt zählen, das zeichne sich schon heute deutlich ab. Das Datenaufkommen in Unternehmen und Organisationen wachse exorbitant, liege aber noch oft regelrecht brach.
Das weiß man auch bei der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PricewaterhouseCoopers (PwC). Um Big-Data-Potenziale zu erkennen und daraus neue Geschäftsmodelle zu gewinnen, bildet die Beratungsfirma neuerdings hierarchie- und bereichsübergreifend Mitarbeiter in der hauseigenen Data Analytics Academy aus. „Der Markt verändert sich heutzutage rasant – da auch unser Umfeld immer digitaler wird und dadurch riesige Mengen an Daten generiert werden. Ein Goldschatz, den es zu nutzen gilt“, sagt Verena Waliczek, Consultant Tax Technology & Business Transformation bei PwC, und betont: „Diese gewaltigen Berge an Daten in kürzester Zeit in wertvolle Informationen und Erkenntnisse umzuwandeln, ist der Erfolgsfaktor, um auf der Welle der Digitalisierung ganz oben mitschwimmen zu können.“
Obwohl die Datenwissenschaft auf Informatik, Mathematik, Betriebswirtschaftslehre und Statistik fußt, spricht die Akademie Fachfremde an. Aus gutem Grund: Letztlich entscheidet die fachliche Expertise, ob aus Datenbergen wegweisende Schlüsse gezogen werden. „Data- und Analytics-Fähigkeiten sind nur so wertvoll wie die Einsichten, die aus den Geschäftsproblemen mittels der D&A-Methoden und -Tools gewonnen werden können. Dafür ist es essenziell, das Geschäftsumfeld zu verstehen“, sagt Programmleiterin und Business-Transformation-Expertin Ilse Venter. Das Handwerkszeug vermittelt die Akademie. „Sie bietet ein Grundlagentraining, kombiniert aus theoretischen und praktischen Inhalten, in dem wir dazu befähigen, Data und Analytics selbstständig in den Arbeitsalltag zu integrieren“, erklärt Venter. An der Data and Analytics Academy durchlaufen die Teilnehmer zunächst vier Wochen lang diverse virtuelle Schulungen zu fortgeschrittenen Tools der Datenanalyse und erproben dieses Wissen später. Waliczek: „Die im Onlinetraining vorgestellten Datenaufbereitungs-, Analyse- und Visualisierungstechniken werden vertieft und mit entsprechender Software an einem Anwendungsfall umgesetzt.“ Im nächsten Level der Ausbildung werden Materialien zum weiterbildenden Selbststudium bearbeitet. Alle Interessierten können darauffolgend ein einwöchiges Data, Analytics und Visualisierungs-Bootcamp besuchen, die „D&A Ninja Academy“.
Das Gelernte wird direkt am Arbeitsplatz in die Praxis umgesetzt. In ihren Geschäftsbereichen bearbeiten die Newcomer einen konkreten Business Case. Auch Kunden, etwa aus dem Automotive-Bereich, werden in die D&A-Welt eingeführt. Einem Anbieter von Fahrerassistenzsystemen gelang es dabei, potenziell erfolgreiche Forschungs- und Entwicklungsstandorte weltweit festzulegen. Dazu wurden statistische Daten wie etwa örtliche Infrastruktur, Lohn- und Ausbildungsniveau, Nähe zu Kunden, Wettbewerbern und Lieferanten erhoben und analysiert. Mittels eines Visualisierungstools, das eine interaktive Darstellung und Auswertung der geografischen Daten lieferte, konnte die erwartete Marktentwicklung prognostiziert werden. „Letztlich konnte unser Kunde mit dieser Lösung fundierte strategische Entscheidungen über zukünftige Forschungs- und Entwicklungsstandorte für seinen ADAS-Bereich treffen“, so Waliczek. Ein anderes Team hat eine Lösung entwickelt, die durch Prozessautomatisierung die Einhaltung von Compliance-Verpflichtungen global agierender Unternehmen beim Payroll Management erleichtert. Entscheidend ist der hohe Praxisbezug: Data Scientists werten eben nicht nur komplexe Informationen aus. Sie strukturieren diese und stellen sie in einen betriebswirtschaftlichen Kontext. Als gute Storyteller müssen sie Ergebnisse präsentieren und Entscheider überzeugen können, damit ihre Ideen den Weg in die Geschäftswelt finden. Das ist mitunter der schwierigste Teil des Jobs.
Das Beispiel PwC zeigt, dass Unternehmen selbst die Initiative ergreifen müssen, weil es an geeigneten Ausbildungsmöglichkeiten mangelt. Immerhin bieten inzwischen einige private Institute wie auch die Fraunhofer-Gesellschaft Schulungen und Weiterbildungen an. Seit rund zwei Jahren erwachen auch Hochschulen und legen erste Studiengänge zum Data Scientist auf (siehe Kasten). Wo man spezielle D&A-Kenntnisse erwirbt, scheint beinahe zweitrangig. Die Karriereaussichten sind hervorragend, unabhängig von Ausbildungshintergrund, Joblevel oder der Branche. Letztlich geht es um „digitale Fitness“, wie Ilse Venter sagt. An ihr komme niemand mehr vorbei.
