Data Scientists Problemlöser sein Data Scientists – gefragt, gejagt!

Data Scientists sind auf dem weltweiten Arbeitsmarkt heiß begehrt. Doch welche Fähigkeiten und Eigenschaften benötigt man für diese Position und wie können Unternehmen interne Talente am besten fördern, um wettbewerbsfähig zu bleiben?

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Unternehmen verlassen sich zunehmend auf Daten, um zum so genannten Intelligent Enterprise zu werden, einem umfassend datengetriebenen Unternehmen. Entsprechend hoch ist die Nachfrage an Mitarbeitern mit Daten-Skills.

Der jüngste Bericht des Weltwirtschaftsforums, „Future of Jobs 2018“, prognostiziert gar, dass der Bedarf an Data Analysts und Data Scientists – ebenso wie andere Positionen rund um Daten wie Software- und App-Entwickler, E-Commerce- und Social-Media-Spezialisten – mindestens bis zum Jahr 2022 steigen wird.

Die Zukunft für Data Scientists ist also gesichert. Für Menschen mit den richtigen Fähigkeiten kann eine Karriere in diesem Bereich ein lukrativer Schritt sein. Doch welche Skills sind hierfür erforderlich?

Sind nur zahlengetriebene Mitarbeiter wie Buchhalter oder Wirtschaftsprüfer geeignet, deren Arbeitsplätze ohnehin durch Technologien wie die Künstliche Intelligenz (KI) gefährdet sein könnten – oder diejenigen mit einem IT-Hintergrund? Oder sind auch andere Kenntnisse wertvoll, etwa aus Marketing und Vertrieb? Welche Maßnahmen sollten Unternehmen zudem selbst ergreifen, um die Fülle des Datenwissens in ihrer Organisation zu erhöhen?

Eigenschaften eines erfolgreichen Data Scientists

Das Weltwirtschaftsforum hat im Rahmen seines Reports mehr als 300 der weltweit größten Unternehmen befragt: 85 Prozent der Befragten geben an, dass sie ihre Nutzung von Big Data Analytics ab sofort bis 2022 ausweiten möchten. Das gelingt jedoch nur dann, wenn auch der Personalstamm entsprechend ausgebaut und laufend fortgebildet wird.

In erster Linie müssen Data Scientists Problemlöser sein. Sie müssen wissen, nach welchen Daten sie suchen müssen, wie sie diese finden und wie sie Informationen aus diesen gewinnen. Aus technischer Sicht benötigen sie Grundkenntnisse in Mathematik oder Statistik, IT oder Programmierung oder zumindest Menschen in ihrer unmittelbaren Umgebung, die mit Code umgehen können.

Data Scientists müssen demnach in der Lage sein, verschiedene Datensätze auf ihre Bedeutung für das Unternehmen zu interpretieren und diese Erkenntnisse an Entscheidungsträger zu kommunizieren, die eventuell keinen technischen Hintergrund haben. Wie tragen diese Daten dazu bei, das Unternehmen effizienter, produktiver, sicherer, gesetzeskonform und so letztendlich profitabler zu machen?

Training als Schlüssel zum unternehmensweiten Erfolg

Eine weitere Aufgabe eines Data Scientists besteht darin, sicherzustellen, dass die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen gefördert wird. Laut Weltwirtschaftsforum werden bis 2022 für etwas mehr als die Hälfte (54 Prozent) der Mitarbeiter erhebliche Umschulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen erforderlich – auch in puncto analytisches Denken.

Data Scientists werden für den Gesamterfolg von Unternehmen eine entscheidende Rolle spielen. Es ist zu erwarten, dass ein Teil des über die Skills von Data Scientists generierten Profits wieder in die Datennutzung investiert wird, um weitere Verbesserungen in den Bereichen Personal, Schulung, Produktentwicklung, Marketing etc. zu erzielen.

Eine Laufbahn im Bereich Data Science ist somit nicht nur eine der gefragtesten Job-Möglichkeiten, sondern auch eine lohnende und verantwortungsvolle Position. Denn Data Scientists leisten einen sehr wichtigen Beitrag, wenn es um die Entscheidungsfindung von Unternehmen geht.

* Merten Slominsky ist Vice President Central Europe bei der Microstrategy Deutschland GmbH .

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