Aufbereitung und Analyse von Daten durch Data Scientists

Big Data – auf Spezialisten warten Tausende neue Jobs

| Redakteur: Nico Litzel

(Grafik: © Julien-Eichinger - Fotolia.com)

Bisher war die Auswertung großer Datenmengen nur in einigen wenigen Branchen üblich, doch nun zeigen immer mehr Unternehmen Interesse an Big Data. Allerdings sind qualifizierte Mitarbeiter rar, die die Datenberge nicht nur verwalten, sondern auch wertschöpfend für ein Unternehmen aufbereiten und auswerten können.

Big Data ist komplex und mitnichten ein Selbstläufer. Big Data unterscheidet sich nach Einschätzung von FICO, eines bereits 1956 gegründeten Anbieters von Predictive Analytics und Software für Entscheidungsmanagement, von einem „normalen“ gesteigerten Datenvolumen durch die Geschwindigkeit, Stichwort „Real Time“, und durch die Vielfältigkeit – strukturierte und unstrukturierte Daten, wie sie etwa in Foren und „Social“ Media anfallen.

Qualifizierte Experten, sogenannte Data Scientists, werden momentan händeringend gesucht. Beispielsweise haben auf dem Jobportal „indeed.com“ von Mitte 2011 bis Mitte 2012 Stellanzeigen für Data Scientists um 15.000 Prozent zugenommen. Der Unternehmensberater McKinsey geht davon aus, dass im Jahr 2018 zwischen 50 und 60 Prozent der offenen Stellen für Datenjongleure nicht besetzt werden können. Zu einer ähnlichen Einschätzung kommt Gartner. Das Analystenhaus prognostiziert, dass etwa nur jede dritte mit Big Data in Verbindung stehende Stelle bis 2015 besetzt sein wird.

„Sexiest Job of the 21st Century“

Das Fachmagazin „Harvard Business Review“ formulierte es kürzlich so: Data Scientist, das ist der „Sexiest Job of the 21st Century“. Was macht diesen Job so interessant und vor allem: Was macht einen guten Data Scientist aus?

Data Scientists sind nach Einschätzung von Gerald Fahner, Analytic Science Senior Director bei FICO, nicht nur technisch in der Lage, eine beliebige Zahl von Datensätzen auszuwerten, sondern sie müssten vor allem eines können: Die richtigen Fragen stellen und ein Gespür dafür haben, wie sie Daten im Hinblick auf die konkrete Fragestellung aus dem Kerngeschäft des Unternehmens oder des Auftraggebers analysieren müssen, um daraus die richtigen Schlüsse und Empfehlungen extrahieren zu können.

Im Kern gehe es darum, so Fahner, dass Data Scientists vor allem echte Problemlöser seien. Ihre Antworten müssten Antworten auf im realen Leben relevante Fragen liefern und sich letztlich positiv im Geschäftsergebnis des Unternehmens oder Auftraggebers niederschlagen.

Ergänzendes zum Thema
 
Big-Data-Analysen auch ohne Experten

Fahner erklärt, dass es dabei um Fragen geht wie „Welche Entscheidung soll mit der aktuellen Analyse optimiert werden?“, „Wie treffen wir diese Entscheidung im Moment?“ und „Wie messen wir die Verbesserung?“. Diese Fragen müssten gestellt und beantwortet sein, noch ehe der erste Datensatz aus der Datenbank gezogen wird, gibt Fahner zu bedenken.

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