Daten en masse – doch wo stecken die „richtigen Informationen?“ Data Scientists – the Masters of Big Data

Die richtigen Informationen sind wie Goldnuggets – tief versteckt oft zwischen anderen weniger wertvollen Daten. Doch gibt es genug Spezialisten, die diese Datenschätze heben? Bei der täglich wachsenden Menge an digitalen Informationen stellt sich die berechtigte Frage: Mit welchem Anforderungsprofil und mit welchen Tools kann man die richtigen Daten zur richtigen Zeit gewinnbringend für Unternehmen ans Licht bringen?

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Gartner prognostiziert, dass bis 2015 weltweit rund 4,4 Millionen neue Jobs rund um Big Data entstehen werden, jedoch aber nur ein Drittel davon auch wirklich besetzt werden kann. Die Untersuchung „Worldwide Big Data Technology and Services 2012-2016 Forecast“ von IDC sagt zudem eine Steigerung der globalen Nachfrage nach Produkten und Services für Big Data um etwa 31,7 Prozent jährlich voraus.

Eine Lösung für die Datenflut sollen „Data Scientists“ bringen. Eine neue Berufsgruppe, die in den vergangenen Monaten vermehrt in Stellenbeschreibungen auftaucht. Allen voran repräsentiert der Data Scientist den Beruf der Zukunft im Bereich Big Data. Anfang Dezember 2013 waren etwa 1.000 offene Stellen in Deutschland zu dem Begriff „Data Scientist“ zu finden. Welcher Typ von Mensch verbirgt sich dahinter? Ein Geek, ein Exzentriker, ein Mathematiker, ein Informatiker oder ein Wissenschaftler – und mit welchen Werkzeugen arbeitet er?

Ein Data Scientist sollte über hervorragende Kenntnisse über Statistik und Mathematik verfügen. Dazu benötigt er auch detailliertes Wissen zu Unternehmenszielen, Mitbewerbern und über die Branche, in der das Unternehmen tätig ist. Des Weiteren kann er idealerweise ausgezeichnete IT Kenntnisse vorweisen. Solche Personen sind rar und fehlen in der Praxis heute noch oft. Zu diesem Ergebnis kam auch eine aktuelle Studie von McKinsey.

Unterstützende Tools sind von enormer Wichtigkeit

Daher wird die Wahl von unterstützenden Werkzeugen zur Bewältigung, Aufarbeitung und gezielten Bereitstellung von Big Data, die die Fachabteilungen selbst bedienen können, immer wichtiger. Am Markt existiert eine Vielzahl an Produkten mit unterschiedlichen Schwerpunkten, wie Bl-Tools, Analysetools, und Enterprise-Search Lösungen. Allerdings ist nicht jedes System für jedes Unternehmen geeignet.

Eine Fachabteilung oder auch die lT, sollte sich vor der Anschaffung genau überlegen, welche Informationen, in welcher Form gefunden, verknüpft oder ausgewertet werden müssen. Dashboards mit 100 Parametern und komplexen Darstellungen überfordern die Mitarbeiter oft und stiften Verwirrung. Es sind technologische Hilfsmittel gefragt, mit denen Mitarbeiter selbst explorativ die für sie zugänglichen Daten recherchieren und einfach, ohne Programmierung, Auswertungen und Verknüpfungen erstellen können.

Den Data Scientists gehört die Zukunft

Data Scientists als Experten und Stabstellen, werden in Zukunft eine wichtige Schnittstelle im Unternehmen bilden und nicht nur selbst Auswertungen vornehmen, sondern auch unterstützen und gemeinsam mit der Fachabteilung die passenden Lösungen erarbeiten sowie entscheiden, welche Daten wirklich wichtig sind. Das können Personalakten oder Verkaufsstatistiken sein – je nach Abteilung werden andere Daten als wichtig erachtet. Mit der richtigen Softwarelösung kann jeder Mitarbeiter im Unternehmen die für ihn relevanten Informationen aufbereiten und selbst zum Data Scientist werden.

Hierfür eignen sich Lösungen, die ohne Programmierkenntnisse bedienbar sind. Mittels visueller Programmierung und vorgegebenen Parametern können Dashboards und Suchanwendungen einfach und individuell selbst erstellt werden. Wichtig ist dabei, dass die Lösungen die Inhalte aus den angebundenen Datenquellen verstehen und richtig zueinander in Beziehung setzen. Erst dann ist eine konsolidierte Sicht auf die abgefragten Daten möglich.

Eine konsolidierte Sicht, oft auch 360-Grad-Sicht genannt, hilft alle Informationen zu einem Kunden, zu einem Projekt, zu einem Produkt ansehen zu können, ohne diese mühsam zusammensuchen zu müssen. Durch diese Zusammenführung werden oft Korrelationen sichtbar die den Betroffenen so nicht bewusst waren. Darüber hinaus werden oft auch Zusammenhänge deutlich, die mehrstufig und nicht offensichtlich waren, dem Business aber sehr nützlich sein können.

Trotz aller Technik, die Interpretation der Daten wird auch in Zukunft vom „menschlichen" Parameter geprägt sein, denn unabhängig wie detailliert Daten ausgewertet werden, der Mensch muss daraus oft selbst die Schlüsse ziehen.

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