Mythos der digitalen Transformation: „Wir brauchen mehr Data Scientists“

Unternehmen suchen immer mehr Data Scientists

Ein weiterer Mythos, der besonders gern in Personalmanagement-Kreisen kultiviert wird, ist die Geschichte vom erfolgreichen digitalen Transformieren durch mehr Kompetenzen im Datenmanagement und Data Science. So fordern mehr und mehr Verantwortliche von Unternehmen, die sich in der digitalen Transformation befinden, mehr ausgebildete Datenwissenschaftler – so genannte Data Scientists – einzustellen oder gar alle Mitarbeiter im Unternehmen in Programmierung auszubilden. Tatsächlich ist die Berufsgruppe der Informatiker besonders gut in der Lage, die geschäftlichen Ziele einer Organisation in datenbasierte Systeme zu übersetzen. Diese Mitarbeiter-Gruppe wird dringend dann benötigt, wenn digitale Systeme im Unternehmen eingeführt oder verändert werden. Tom Davenport bezeichnet diesen Beruf als “sexiest job of the 21st Century”. Außer Frage steht, dass je stärker Arbeit und ökonomisches Handeln datengetriebener wird, desto höher ist der Bedarf an datenbasierten Fähigkeiten im Unternehmen. Heute schon arbeiten unzählige Informatiker in Startups als auch etablierten Unternehmen, um deren Organisationen zu befähigen, die Veränderungen der digitalen Transformation zu bewältigen. Zu ihren Haupttätigkeiten gehört eine Palette von Aktivitäten, die mit der Digitalisierung verbunden sind, z.B. die Entwicklung von Verfahren zur Erfassung, Speicherung, Analyse, Ableitung, Kommunikation von Daten innerhalb datenbasierter oder auch die Bewertung von Fragen des ethischen Umgangs mit Daten.

Was macht eigentlich ein Data Scientist?

Das Berufsbild des professionellen Datenwissenschaftlers umfasst einen komplexen Aufgabenkatalog bestehend aus Datenanalysen für unstrukturierte und strukturierte Datenbestände sowie die Entwicklung unternehmensweiter Datenarchitekturen. Die Initiative Swiss ICT beschreibt für den Datenwissenschaftler die folgenden Hauptaufgaben:

  • Zusammenführen und Bereitstellen von strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen mit unterschiedlichen Datentypen und Formaten aus unterschiedlichen Datenquellen
  • Erstellen von explorativen Datenanalysen unter Berücksichtigung der Datensensitivität
  • Identifizieren und Analysieren von relevanten Mustern und Zusammenhängen in Daten sowie Visualisieren von Datenanalysen mit modernen Methoden
  • Erstellen von innovativen Reportings und Drill-Downs
  • Entwickeln und Anwenden von komplexen Algorithmen für das Ermitteln von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen sowie für das Erstellen von quantitativen Prognosemodellen
  • Erheben und Definieren von Anforderungen an Datenanalysesysteme und Konzipieren, Planen, Umsetzen, Implementieren und Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und Analyse-Tools
  • Konzipieren automatisierter Datenanalysen, Aufbauen und Integrieren in ICT-Prozesse; Entwickeln von skalierbaren Prognose- und Expertensystemen mithilfe analytischer Tools
  • Kontinuierliches Verbessern und Weiterentwickeln von quantitativen Auswertungen durch die Zusammenarbeit mit Stakeholdern
  • Beraten von Stakeholdern beim Aufbauen und Durchführen von Auswertungen sowie beim Optimieren von Datenanalysen
  • Erzeugen adressatengerechter Präsentationen von Analyse-Resultaten sowie Erstellen und Nachführen der Dokumentationen (Modelle, Schnittstellenbeschreibungen, Testverfahren, Benutzerhandbücher etc.)
  • Kontinuierliches Weiterentwickeln von ICT-Analyse-Infrastrukturen und -Tools; Identifizieren und Ableiten von Verbesserungen an Analysesystemen im Verlaufe ihres Lebenszylus

Weiterführende Informationen unter: https://www.berufe-der-ict.ch

Mehr Digitalkompetenz im Top-Management anstatt Data Scientists

Sinnvoll ist der Einsatz von Data Scientists dort, wo bereits große Datenmengen und Analysemöglichkeiten in Organisationen zur Verfügung stehen. In diesen Umgebungen erzielen diese Mitarbeiter die volle Wirkung im digitalen Geschäftsmodell. Umgekehrt aber auch stellt sich auch die Frage, wie sinnvoll die teilweise überstrapazierte Forderung nach mehr Datenexperten und Digitalmanagern in der Realität vieler Unternehmen ist. Oft werden die Data Scientist vom Top-Management fälschlicherweise zu “Säulenheiligen” gemacht, da sich verantwortliche Führungskräfte selbst vor der eigenen Verantwortung hin zur digitalen Digitalisierung schauen. Denn Daten zu managen ist keine Magie, ersetzt aber auch nicht den umfassenden strategischen Wandel der gesamten Organisation. Die Forderung nach mehr Datenexperten entpuppt sich bei so mancher Forderung des CEO als Unfähigkeit, das eigene Verhalten an die neuen Rahmenbedingungen des digitalen Wandels anzupassen. Fest steht: Datenwissenschaftler liefern die tiefen technischen Kompetenzen, die digitalen Ziele im Unternehmen in mathematische Modelle und sinnvolle Softwareapplikationen zu übersetzen. Sie ersetzen aber nicht die digitale Transformation des gesamten Unternehmens. 

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