Thought Leadership
Im digitalen Zeitalter sind Daten Gold wert. Nicht das Anhäufen von Datenbergen generiert einen Mehrwert; analog dem wahren Edelmetall können Daten ihren besonderen Wert erst nach fachgerechter Verarbeitung entfalten. Unternehmen wie Google, Amazon und Facebook haben es vorgemacht und mit ihren Datenschätzen viele Milliarden verdient.
Unternehmen müssen ein individuelles digitales Geschäftsmodell entwickeln, um die geborgenen Schätze gewinnbringend einzusetzen. Hierzu bedarf es wahrer Experten.
Um den Durchblick bei der Datenflut zu behalten und die Daten letztendlich gewinnbringend im Unternehmen zu verwerten, bedarf es ausgeprägter Affinität zu Zahlen, gepaart mit einer gesunden, wohldosierten Portion an Kreativität. Eine Schlüsselrolle in der Datenauswertung spielen hochkompetente Datenwissenschaftler, deren Umfeld zwischen Big Data, Analytics und Business Intelligence angesiedelt ist, die sogenannten Data Scientists.
Der Data Scientist ist nicht mit dem typischen IT-Nerd zu vergleichen, er sitzt auch nicht im dunklen Kämmerlein, um Daten zusammen zu tragen und zu analysieren. Die Hauptaufgabenstellung eines Data Scientists ist die Darstellung von zukunftsorientierten Analysen – die dann dem Top Management in strategischen Plänen aufbereitet nahegebracht werden können. Der Datenspezialist wühlt sich durch Unmengen von Datenbergen, um schlussendlich qualifizierte Schlussfolgerungen abzuleiten. Im Idealfall fließen diese Ergebnisse direkt in den unternehmerischen Business Plan ein. Eine solche Rolle im Unternehmen ist nicht als reine Stabfunktion zu betrachten, sondern mehr als kreativer Impulsgeber, um bedarfsweise neue Geschäftspotenziale zu definieren und bestehende Prozesse zu optimieren.
Der Data Scientist muss einige Herausforderungen meistern und entsprechende Skills innehaben, um erfolgreich zu sein. Nachfolgend ein Auszug von erforderlichen Schlüssel-Kompetenzen:
- Statistisches Verständnis und Zahlenaffinität
- Gesunde Neugierde
- IT-Fachwissen
- Unternehmerisches Denken
- Beratungsskills
Data Scientists sind in der Lage, komplexe Sachverhalte sowohl im Top Management als auch bei den auf Arbeitsebene betroffenen Mitarbeitern zielgerichtet anzubringen. Diese Alleskönner sind daher auch gute Storyteller, diese Fähigkeit benötigten sie, um die unternehmerischen Prozesse bei allen Stakeholdern zielgerichtet aufzuzeigen und visuell gut zu vermitteln. Der berufliche Alltag des Data Scientists ist hochgradig heterogen, denn Datenmanagement ist einerseits ein sensibles Thema. Auf der anderen Seite müssen Daten, die aus völlig unterschiedlichen Bereichen zusammenfließen, fachlich sinnvoll verknüpft werden.
Data Science hat auch für das Top Management eine sehr große Bedeutung, denn mittlerweile fließen kompetent aufbereitete, ausgewertete und auf potentielle Geschäftsoptionen fokussierte Daten maßgeblich in die strategischen Unternehmensentscheidungen ein. Als Beispiel seien die Großen der Branche wie Apple, Google, Uber oder Airbnb genannt. Diese Unternehmen haben ihre Vorgehensweisen und technischen Entwicklungen primär auf datengestützte Analysen gebaut. Mithilfe von Data Scientists können Unternehmen die Bedürfnisse und Neigungen ihrer Kunden analysieren und sich entsprechend positionieren.
Jedoch mehr als in anderen Bereichen, die in direktem Bezug zu Big Data, etc. stehen, zeigt sich hier ein massiver Mangel an Fach- und Führungskräften. Dies gilt umso mehr, als die meisten Studiengänge für Data Scientist in Deutschland erst in den letzten Jahren gegründet wurden. Heutige Senior Fach- und Führungskräfte sind also Quereinsteiger. Zudem ist die besondere Kombination an Skills – die der Data Scientist vereinigt – beschreibt erneut die vielfach zitierte Nadel im Heuhaufen. Hierbei kann fremder Rat Gold wert sein.
Dr. Monika Becker, Leiterin Business Unit Software, Hager Unternehmensberatung, www.hager-ub.de
