Vom Geek über Cruncher zum Teacher – Welcher Datenwissenschaftler passt zum Unternehmen?

Es heißt, digitale Transformation wird manche Berufe verdrängen, Neue schaffen und viele bestehende Berufe nachhaltig verändern. In der Themenwoche “Zukunft der Arbeit” hat der öffentlich-rechtliche Sender ARD ein job-futuromat eingestellt, in dem jeder überprüfen kann, wie groß der Anteil an den berufsbezogenen Aufgaben ist, die eine Maschine heute schon übernehmen kann. Während rund 64% der Aufgaben eines Bilanzbuchhalters automatisiert werden können, beträgt dieser Anteil bei einer Reinigungskraft 29%, bei einem Callcenter-Agent 14% und bei einem Lokführer 0%.

der/die Datenwissenschaftler/in – ein aufkommender Beruf

Die Beispiele zeigen, dass die Angaben zum potenziellen Automatisierunsgrad keine Prognosen sind, sondern den aktuellen technischen Stand beachten. Ein Beispiel: Rund um die Welt wird eifrig an autonomen Mobilitätskonzepten gearbeitet. In einigen europäischen Städten werden sogar selbstfahrende Busshuttles getestet. Auch wenn heute kein Computer Lokführer ersetzen kann, ist die Wahrscheinlichkeit doch sehr hoch, dass es in der absehbaren Zukunft dieser Fall anders aussehen könnte.

Ein neuer Beruf allerdings gewinnt im Zuge der Digitalisierung heute schon an Bedeutung: der/die Datenwissenschaftler/in.

Die internationale Unternehmensberatung McKinsey geht für diesen Beruf in einer aktuellen Studie von 150.000 offenen Stellen in den USA im Jahr 2017 aus. Das ist gewaltig. Auch in Deutschland glüht seit wenigen Jahren eine zunehmende Diskussion über dieses Tätigkeitsfeld. Was macht ein Datenwissenschaftler? Was wird von ihm erwartet? Was ist seine Rolle? Welche formale Qualifikation braucht er? Auch die Hochschulen reagieren auf diese Entwicklung und bieten u.a. Master-Studiengänge in Data Science an. Das ist auch wenig überraschend, denkt man das “Internet der Dinge” konsequent weiter. Immer mehr Geräte in den Haushalten und Maschinen in den Unternehmen werden miteinander vernetzt und müsse Unmengen Daten austauschen, um zu funktionieren. Im Jahr 2020 sollen 20 bis 25 Milliarden Geräte weltweit vernetzt zusammenarbeiten. Wir stehen am Anfang einer Datenexplosion, die Datenwissenschaftler voraussetzt.

Geeks dominieren

Der Softwareentwickler SAS, selbst Anbieter von Big Data-Analytics, hat eine Umfrage gestartet, um das Berufsbild des Datenwissenschaftlers besser zu ergründen. An dieser haben bisher 734 Personen teilgenommen, die sich als Datenwissenschaftler verstehen. Ziel der laufenden Studie wird in der Einleitung wie folgt formuliert: “Was aber macht einen guten Data Scientist eigentlich aus? Oder, genauer: Welche Fähigkeiten und persönlichen Eigenschaften braucht ein Data Scientist in Zukunft, wenn er die Schlüsselrolle im Unternehmen ausfüllen will, die ihm das Management zuschreibt?”. Aufbauend auf die vorliegenden Daten haben die Autoren zehn Persönlichkeitstypen und ihre Verteilung auf die Befragten ermittelt. Demnach dominieren mit 37% die Geeks mit großem Abstand das Berufsfeld des Datenwissenschaftlers.

[jumbotron tagline=“Verteilung der Persönlichkeitstypen nach SAS-Studie“]
  1. Die „Geeks“ – 37% Sie sind technisch „vorbelastet“ und verfügen über ausgeprägte logische und analytische Fähigkeiten. [..] Mit ihrer Vorliebe für Details und Regeln sind Geeks prädestiniert für Positionen, in denen sie Systemanforderungen festlegen, Prozesse aufsetzen und programmieren.
  2. Die „Deliverer“ – 17% Ähnlich wie die Driver sind die Deliverer proaktiv und können gut im Projektmanagement und in der Mitarbeiterführung eingesetzt werden. [..] Das heißt, sie können übergeordnet zum Erfolg eines Projekts beitragen, haben aber gleichzeitig die Voraussetzung, um die technischen Details zu verstehen und Lösungen in größerer technischer Tiefe auszuarbeiten.
  3. Die „Driver“ – 14% Die Driver sind proaktive Introvertierte: hochgradig pragmatische Individuen, die sich ganz stark und mit großer Bestimmtheit auf die Umsetzung ihrer Ziele konzentrieren. Dank ihres Selbstbewusstseins und ihrer Ergebnisorientiertheit sind sie ideale Projektmanager und Teamleiter [..].
  4. Die „Cruncher“ – 13% Sie ist definiert durch überwiegend reaktive Persönlichkeiten, die Routine und Beständigkeit mögen. Sie zeigen eine hohe technische Kompetenz und Konstanz, was sie besonders geeignet für technisch orientierte Aufgaben macht, wie Datenaufbereitung und -eingabe, statistische Analyse [..].
  5. Die „Gurus“ – 10% Die Gurus weisen – ebenso wie die Geeks – ein hohes Maß an reaktiver Introvertiertheit auf, das ein besonderes Interesse an wissenschaftlichen und technischen Themen mit sich bringt. [..] Gurus können eine wichtige Rolle spielen, wenn es darum geht, [..] um diejenigen, die die Zügel in der Hand halten und Projekte freigeben, von den Vorteilen von Data Science zu überzeugen.
  6. Die „Voices“ – 4% Die Voices sind kommunikationsstarke Menschen mit weniger technischem Wissen als die Gurus. Die Existenz dieser Gruppe lässt darauf schließen, dass es eine starke Nachfrage nach „natürlichen“ Förderern gibt, die die Begabung mitbringen, andere für das Potenzial von Big Data und Data Sciences auf konzeptueller Ebene – weniger auf praktischer oder technischer Ebene – zu begeistern. [..]
  7. Die Lynchpins – 3% Wichtige Teamplayer, die zwar nicht unbedingt über tiefgehendes technisches Wissen verfügen, aber wichtige Unterstützungsarbeit leisten. Zu finden beispielsweise in Koordination und Administration.
  8. Weitere Profile 2% Eine kleine Anzahl an Umfrageteilnehmern weist eine Reihe weiterer Persönlichkeitszüge auf, die den bisherigen Gruppen nicht zugeordnet werden können: [..]
    • Die „Ground Breaker“: bieten neue Ansätze, Methoden und Möglichkeiten, die sie aus einem Mix aus Inspiration und streng logischem Denken ziehen
    • Die „Seeker“: kombinieren hervorragendes technisches Knowhow mit Wissbegierde, die sie antreibt, nach Lösungen zu suchen. Zu finden beispielsweise in der Forschung.
    • Die „Teacher“: sind gut im Teilen von Informationen und darin, andere zum Lernen zu bewegen. Mögliche Rollen umfassen Ausbildung und Mentoring. 

(Quelle: “Der Data Scientist: Typen, Talente, Trends oder was einen guten Data Scientist ausmacht!”)

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Ein Geek verfügt über ausgeprägte logische und analytische Fähigkeiten, der im Großen und Ganzen in “schwarz-weiß” denkt, klare Ansagen mag und emotionale Argumente nicht beachtet. Die Autoren der Befragung führen an, dass damit die traditionellen Eigenschaften dominieren, die mit Datenwissenschaftlern assoziiert werden. Weniger fachspezifische Eigenschaften wie Projektmanagement, Kreativität und gute kommunikative Fähigkeiten sind dabei seltener vertreten. “Kaum ein einzelner Mensch wird all diese Fähigkeiten in sich vereinen, die für die effizienzsteigernde Nutzung von Big Data verlangt werden.”, schreiben die Autoren in der Studie und postulieren an das Management von Unternehmen, bei den Datenwissenschaftlern “die besonderen Fähigkeiten zu identifizieren, die gebraucht werden. Nur so können schlüssige Teams zusammengestellt werden, in denen sich die Fähigkeiten und Eigenschaften der Mitglieder ideal ergänzen.”

Fundament für eine Digitalisierungsstrategie

Anders ausgedrückt: Je nach Markt, Marktdynamik, Qualität der im Unternehmen vorliegenden Daten und strategischen Ziele des Unternehmens ergeben sich an die Datenwissenschaftler unterschiedliche Anforderungsprofile. Wo beispielsweise ein Deliverer-Typ benötigt wird, aber ein Geek die Datenanalyse betreibt, wird womöglich die erwünschte Wirkung nicht erreicht. In Anbetracht dessen ist der in der SAS-Studie aufgezeigte Persönlichkeitsmix hilfreich, den personellen Unterbau vorzubereiten, um Big Data, Business Intelligence oder predictive analytics durchzuführen. Besonders in einem mittelständischen Unternehmen kann der “richtige” Datenwissenschaftler mit dem richtigen Eigenschaften-Mix das Fundament bilden, auf dem eine Digitalisierungsstrategie begründet wird.   

[jumbotron tagline=“SAS-Studie zum Beruf des Datenwissenschaftlers“]Die SAS-Studie “Der Data Scientist: Typen, Talente, Trends oder was einen guten Data Scientist ausmacht!” kann hier kostenlos bestellt werden. [/jumbotron]

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