Big Data
Data Scientists - auf der Suche nach den Schätzen im Datenberg
Big Data - das sind gewaltige Datenmengen, angefallen in elektronischen Geschäftsprozessen, automatisch erhoben von Maschinen, generiert von Nutzern in Social Media. Das ist pures Gold. Analysten veredeln die Daten, indem sie aus der Masse die Informationen herausfiltern, die den Unternehmen dienen.
Das Volumen gespeicherter Daten wächst weltweit rasant. Und immer häufiger gehen Unternehmen dazu über, mithilfe von Datenanalysten aus gigantisch großen Datenmengen entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen. "Data Scientists" werten beispielsweise Kundenverhalten aus, um passgenaue Angebote machen zu können", sagt Professor Dr. Christian Koot. Er ist Studienkoordinator des berufsbegleitenden Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik mit einem Schwerpunkt 'Big Data und Business Analytics' an der Hochschule Aalen. "Wir haben die entsprechenden Inhalte bewusst in den Wirtschaftsinformatik-Studiengängen angesiedelt, da Big Data technisches und betriebswirtschaftliches Wissen einschließlich Statistik voraussetzt, um große Datenmengen analysieren und interpretieren zu können."
Auf eine Bestellung bei Amazon hin folgen passende Produktempfehlungen. Das ist das Werk von Data Scientists. Webshops sind eines ihrer Tätigkeitsfelder. Andere sind das Kreditgeschäft, das Risikomanagement von Versicherungen oder Industrie 4.0. Indem Maschinendaten ausgewertet werden, lassen sich Wartungen planen und dadurch Maschinenstillstände vermeiden. Versicherungen schöpfen Datenquellen aus, um ihre Kraftfahrzeugversicherung zu tarifieren. Und im Finanzbereich werden Börsen- und Unternehmenswerte gebündelt und kombiniert, um verlässliche Informationen für die Entwicklung des Kapitalmarkts vorherzusagen. Das geschieht in Hochgeschwindigkeit durch In-Memory Datenbanken. Diese Technologie hinterlegt Daten im Arbeitsspeicher. Dort geht die Suche viel schneller als auf dem klassischen Speicherort, den magnetischen Festplatten. In Verbindung mit Analysewerkzeugen führt das zu rasend schnellen Ergebnissen.
Big Data bewegt sich langsam, aber sicher aus seiner Nische heraus hin zum Mainstream der täglichen Unternehmenspraxis. Aber viele Unternehmen schöpfen die Potenziale der vorhandenen Daten noch nicht effektiv aus. "Häufig mangelt es an einer ganzheitlichen Strategie und an geeigneten Analysemethoden. Außerdem müssen ganz praktische Probleme wie die Knappheit an geeigneten Big-Data-Spezialisten oder die Frage nach den geeigneten technischen Voraussetzungen gelöst werden, um die Möglichkeiten von Big Data voll auszuschöpfen", sagt Olaf Riedel, Partner bei Ernst & Young. Die Beratungsgesellschaft hat eine Studie zum Thema erstellt mit folgendem Ergebnis: Indem Daten professionell genutzt werden, lassen sich Umsätze deutlich steigern. Data Scientists machen Unternehmen erfolgreicher.
"Big Data ist ein junges Berufsfeld, und Data Scientists sind meist Quereinsteiger aus Informatik, Mathematik und Statistik", sagt Marc Beierschoder, Verantwortlicher für Analytics beim IT-Dienstleister Accenture in Kronberg im Taunus. Data Scientists brauchen nach seinen Angaben ein ausgeprägtes mathematisch-analytisches Talent, gute Kenntnisse von statistischen Methoden, ein tiefes Verständnis für digitale Methoden, und sie müssen Zusammenhänge in Daten identifizieren können. "Nur dann können sie Aussagen treffen, die dem Unternehmen dienen." Das können höhere Einnahmen, effizientere Abläufe oder mehr Kundentreue sein.
- Big Data: Neue Berufsbilder
In den teilweise euphorischen Einschätzungen von Markforschern und IT-Unternehmen ist immer wieder die Rede von neuen Berufsbildern, die Big Data mit sich bringen soll. Dazu zählen unter anderem folgende Tätigkeiten: - Data Scientist
Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten dazu eignen, um die gewünschten Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Solche Fachleute benötigen solide Kenntnisse in Bereichen wie Statistik und Mathematik. Hinzu kommen Fachkenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen beziehungsweise tätig ist und über IT-Technologien wie Datenbanken, Netzwerktechniken, Programmierung und Business Intelligence-Applikationen. Ebenso gefordert sind Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenz, wenn es um die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen geht. - Data Artist oder Data Visualizer
Sie sind die "Künstler" unter den Big-Data-Experten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Auswertungen so zu präsentieren, dass sie für Business-Verantwortliche verständlich sind. Die Fachleute setzen zu diesem Zweck Daten in Grafiken und Diagramme um. - Data Architect
Sie erstellen Datenmodelle und legen fest, wann welche Analyse-Tools Verwendung finden und welche Datenquellen genutzt werden sollen. Auch sie benötigen ein umfassendes Know-how auf Gebieten wie Datenbanken, Datenanalyse und Business Intelligence. - Daten-Ingenieur
Diese Aufgabe ist stark auf die IT-Infrastruktur ausgerichtet. Der Dateningenieur ist das Big-Data-Analysesystem zuständig, also die Hard- und Software sowie Netzwerkkomponenten, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Eine vergleichbare Funktion haben System- und Netzwerkverwalter im IT-Bereich. - Information Broker
Er kann mehrere Rollen spielen, etwa die eines Datenhändlers, der Kunden Informationen zur Verfügung stellt, oder die eines Inhouse-Experten, der Datenbestände von unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens beschafft. Außerdem soll er Ideen entwickeln, wie sich diese Daten nutzbringend verwenden lassen. - Data Change Agents
Diese Fachleute haben eine eher "politische" Funktion. Sie sollen bestehende Prozesse im Unternehmen analysieren und anpassen, sodass sie mit Big-Data-Initiativen kompatibel sind. Nur dann lässt sich aus solchen Projekten der größtmögliche Nutzen ziehen. Wichtig sind daher ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Verständnis für Unternehmensprozesse sowie Kenntnisse im Bereich Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement (Six Sigma, ISO 9000).