WARUM BRAUCHT EIN UNTERNEHMEN DATA SCIENTISTS?

Warum braucht ein Unternehmen Data Scientists? Gute Frage, nicht wahr? Denn seien wir mal ehrlich – die Begriffe rund um ‚Data‘ sind zahlreich und zumindest für denjenigen, der sich nicht täglich damit beschäftigt, ziemlich undurchsichtig. Big Data, Data Mining, Data Lake, Data Warehouse, Smart Data. Die Liste ist ellenlang. Aber was steckt hinter diesen Begriffen und warum ist das so wichtig für Unternehmen? Genau dieser Frage werden wir in diesem Artikel auf den Grund gehen.

Um eine Antwort auf die oben gestellte Frage zu finden, ist es ratsam, zu wissen, was sich hinter dem Begriff Data Science oder Data Scientist überhaupt verbirgt. Zu Deutsch könnte man diesen mit ‚Datenwissenschaft‘ übersetzten. Dabei handelt es sich im Grunde genommen um die Generierung von Wissen aus großen Datenmengen. Dafür werden verschiedenste Methoden angewendet, die aus den Gebieten der Mathematik, Stochastik und der IT stammen. Data Science ist also eine interdisziplinäre Wissenschaft. Personen, die sich in diesem Bereich auskennen und ausgebildet sind, werden als Data Scientists bezeichnet. [2]

Daten liefern den Unternehmen wichtige Informationen als Basis für anstehende Entscheidungen und durch die Auswertung von Daten und die Aufstellung von Prognosen ist es möglich, Fehler, beispielsweise in der Produktion vorherzusehen und präventiv zu korrigieren. Jedoch ist unter dem Schlagwort ‚Big Data‘ genauso bekannt, dass es sich um Datenmengen einer Größe, Dynamik oder Komplexität handelt, die mit manuellen beziehungsweise Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr beherrschbar sind – und das ist in fast jedem Lebensbereich, sowie jeder Branche der Fall. Fakt und unbestreitbar ist also: Daten können für Unternehmen wie Gold sein. Allerdings nur, wenn sie richtig genutzt werden. [5]

Wie eben schon erwähnt braucht es für die riesigen Datenmengen Methoden der Datenanalyse, um aus den rohen Daten gewinnbringende Informationen zu generieren. Unter der Datenanalyse versteht man grundsätzlich die Untersuchung von Daten mit einem bestimmten Ziel, das Ziehen von Schlussfolgerungen, sowie die Aussprache von damit verbundenen Handlungsempfehlungen. [4]

Auch, wenn man bei all den Data-Wörtern nahezu unverzüglich an die IT-Branche denkt, so ist die Datenanalyse in jedem Bereich eines Unternehmens anwendbar und sogar enorm hilfreich. Informationen zu Kundenvorlieben, Optimierung der Fertigungszeiten, Effizienzsteigerung der Bestellabwicklungen und das breit gestreut in den verschiedensten Branchen von der Textilindustrie, über das Gesundheitswesen, bis hin zum Automobilhersteller. Es ist also in jedem Unternehmen der richtige Umgang mit den vorhandenen Daten wichtig.

Wie wir schon eingangs gesehen haben, ist die Liste der Begriffe im Zusammenhang mit Data sehr lang. Daher sind Data Scientists gefragte Mitarbeiter, denn sie haben den Durchblick im Data-Dschungel. Doch was genau macht einen Data Scientist aus und welche Fähigkeiten sollte er mitbringen?

Die Grundlage der Fähigkeiten eines Data Scientists bilden fachliche Kenntnisse aus den Bereichen der Mathematik, der Statistik, der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der IT. Außerdem kommen Methoden des Machine Learnings, der Künstlichen Intelligenz und der Prognostik hinzu. Die Aufgaben eines Data Scientists bestehen dabei in der Anwendung mathematischer Modelle, statistischer Verfahren, der Datenhaltung und Datenmodellierung, wodurch Wissen aus den Rohdaten gewonnen wird. Neben diesen Methoden kommen auch Programmiersprachen wie Java, Python, R oder SQL zum Einsatz. [1]

Diese Fähigkeiten stammen aus unterschiedlichen Wissenschaftsbereichen, weshalb eine Data Scientist unterschiedliche akademische Hintergründe haben kann. Neben fortgebildeten Absolventen der Informatik, Physik, Mathematik oder Wirtschaftswissenschaften gibt es mittlerweile auch eigene Data Science Studiengänge, die die Relevanz dieser Wissenschaft widerspiegeln. [1]

Zusätzlich zu den fachlichen Skills ist es wichtig, dass Data Scientists die gewonnenen Informationen verständlich für die Entscheidungsträger in Unternehmen aufbereiten und die Relevanz derer kommunizieren. Dafür leitet der Datenwissenschaftler aus den Ergebnissen der Datenanalysen Hypothesen ab und kann so verschiedene Handlungsalternativen aufzeigen. Damit ist er eine Art Vermittler zwischen verschiedenen Fachabteilungen und der Unternehmensleitung, weshalb gute kommunikative Fähigkeiten neben den fachlichen essenziell wichtig sind. [1], [3]

Als Mitarbeiter, die den Entscheidungsträgern des Unternehmens unmittelbar zur Seite stehen und durch ihre Arbeit die Qualität der Entscheidungen, die getroffen werden massiv beeinflussen, sind Data Scientists in der heutigen Zeit der Digitalisierung gefragte Leute. Da die Fülle an Daten stetig wächst und damit auch die Komplexität, die Dynamik und die Unübersichtlichkeit ist es nur klug und ratsam, Fachkräfte mit Durchblick an der Seite zu haben. [3]