Blasse Haut, dicke Brille, Einzelgänger ohne soziale Kompetenz: Nerds. Noch vor wenigen Jahren war dies ein weit verbreitetes Klischee von IT-Spezialisten. Mit dem technologischen Fortschritt haben sich auch die Rollenbilder im IT-Bereich in den vergangenen Jahren gewandelt. Durch die plötzliche Masse an unterschiedlichen Daten (Big Data) in Unternehmen hat sich vor etwa zehn Jahren das Berufsbild des Data Scientists entwickelt.
Die neuen Fähigkeiten: Social Skills
Data Scientists sind kommunikativ, kreativ und teamfähig. Sie halten Augen und Ohren offen für alles, was um sie herum passiert und binden diese Informationen in ihre Arbeit mit ein. Sie arbeiten und denken interdisziplinär und nebenbei bloggen, twittern und posten sie. Mit dem Rollenbild des Nerds hat das nicht mehr viel zu tun.
Professionelle Data Scientists sind heute gefragt wie nie. Sie sind nicht nur fixer Bestandteil von IT-Unternehmen, sondern mittlerweile in Unternehmen aller Branchen vertreten. Der Bedarf übersteigt die Anzahl der am Arbeitsmarkt verfügbaren Data Scientists deutlich.
Nicht ohne Grund wurde der Beruf des Data Scientists vom Harvard Business Review als „sexiest job of the 21st Century bezeichnet“ und auch andere Bezeichnungen, wie „attraktivster Job der Zukunft“ oder „coolster Beruf des 21. Jahrhunderts“ machen klar: Data Scientists sind derzeit heiß begehrt.
Warum sind Data Scientists so gefragt? Sind Data Scientists Supermen und Superwomen?
Data Scientists sind DatenspezialistInnen, die Wissen aus Daten extrahieren. Sie zeichnen sich durch eine analytische Denkweise sowie den berühmten „Blick aufs Ganze“ aus.
Nicht umsonst werden sie oft als GoldgräberInnen des wichtigsten Rohstoffes des 21. Jahrhunderts (=Daten) bezeichnet. Durch sie werden Daten in Wissen umgewandelt. Sie helfen Unternehmen, Daten gewinnbringend einzusetzen und somit Unternehmensprobleme durch die Verwendung von Daten zu lösen; all das natürlich unter Berücksichtigung des Datenschutzes. Durch ihr vielfältiges Aufgabengebiet sind sie richtige Allrounder und erkennen Muster und Trends. Ihre Arbeit mit Daten ist die Basis für strategische Entscheidungen der Unternehmen.
Neue Aufgaben für Human Resources
Bei der MitarbeiterInnensuche für den Data Science Bereich wird nun neben der technischen Qualifikation vermehrt auf Sozialkompetenzen geachtet. Um heutigen Anforderungen von Kunden gerecht zu werden, müssen die BewerberInnen Expertenkenntnisse in mehreren Bereichen haben. Von ihnen wird mehr erwartet als nur mit Daten arbeiten zu können. Noch mehr als früher wird der Mensch hinter der formalen Qualifikation in den Vordergrund gestellt.
Idealerweise haben sie sich im Studium (z.B. der Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder Sozialwissenschaften) ein perfektes Fachwissen angeeignet und besitzen neben technischen Kenntnissen im Informatikbereich auch noch die notwendigen Soft Skills: Teamfähigkeit, Kreativität, eine analytische, vernetzte Denkweise und hervorragende Kommunikationsfähigkeit.
Data Scientists müssen große Datenmengen strukturieren, produktiv umwandeln, dem Kunden attraktiv präsentieren und zwar so, dass alle Beteiligten begeistert sind. Ihre Aufgabe ist es, einen roten Faden – sozusagen eine Geschichte rund um das Thema – zu bilden, um dieses verbal und visuell verständlich zu präsentieren. Sie sind kreative Wissenschaftler mit Gefühl für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge und immer mit dem Kunden auf Augenhöhe. Enge Zusammenarbeit im Team sowie mit Kunden ist ein Kernbereich der Arbeit im Data Science Bereich: Auf Social Skills muss darum unbedingt geachtet werden.
Verschiedene Berufsbezeichnungen
Die Tätigkeitsbeschreibungen in diesem Berufsfeld können als sehr dynamisch bezeichnet werden. Schließlich haben sich mittlerweile neben Data Scientist auch die Bezeichnungen Data Engineer, und Data Artist etabliert. Auch die Bezeichnungen Data Journalist und Data Analyst sind geläufig. Den unterschiedlichen Tätigkeiten sollten nun auch unterschiedliche Berufsbezeichnungen folgen.
So ist es beispielsweise die Aufgabe des Data Engineers, die Daten zu finden, zu sammeln und aufzubereiten, die Software-Entscheidungen zu treffen und die folgenden Prozesse zu überwachen. Dieses technische Wissen wird dann an den Data Scientist weitergegeben. Dieser analysiert die Daten mithilfe statistischer Verfahren und bereitet sie (evtl. gemeinsam mit dem Data Artist) weiter zur Präsentation auf, indem er eine Story drumherum findet. Der Data Artist oder Data Visualizer ist eigens für Präsentation und Darstellung der Daten verantwortlich und sorgt dafür, dass diese vom Kunden gut aufgenommen und verstanden werden. Dafür sind betriebswirtschaftliches Know-how und eine ganze Menge Kreativität nötig.
Schwierige Abgrenzung
Die Einordnung, wer nun was ist, ist manchmal schwierig und auch von der Dimension des jeweiligen Projektes abhängig. Jobbezeichnungen und Tätigkeitsbeschreibungen passen im Stellen-Inserat oft nicht zusammen. Oftmals gibt es Überschneidungspunkte oder unscharfe Definitionen. Hier herrscht häufig Unklarheit.
Vielleicht sollten wir sie der Einfachheit halber einfach alle Daten-SpezialistInnen oder Daten-DetektivInnen nennen? Vielleicht bleiben wir auch dabei, dass alle einfach als Data Scientists verschiedene Projektaufgaben übernehmen?
Daten-Freaks sind sie jedenfalls alle. Und gefragt, cool und sexy, wie Superman und Superwoman, sind sie auch.
Was genau unsere Data Scientists machen, finden Sie in in einem eigenen Beitrag.
Job als Data Scientist bei solvistas