Berufsbild! Data Scientist & Daten-Analyse: Wo geht’s zu Cambridge Analytica?

Der Skandal um das Daten-Analyse-Unternehmen Cambridge Analytica zog seinerzeit weite Kreise. Doch was macht ein Data Scientist genau und wie wird man einer?

Daten-Analyse kann viel Gutes bewirken

Um es klar vorweg zu sagen: Die skandalträchtigen Enthüllungen um Cambridge Analytica, an denen auch deren ehemaliger Director of Research Christopher Wylie maßgeblich beteiligt war, bringen leider ein spannendes und wichtiges Berufsfeld in Verruf. Denn das Sammeln von Daten ist heute eine notwendige und aus der modernen Wirtschaft nicht mehr wegzudenkende Aufgabe.

Und mit ihr kann auch viel Gutes geschehen – man denke z.B. nur an die Auswertung von Verkehrsdaten, die es uns erlaubt, Verkehrsströme viel besser zu regulieren. Oder bei Gesundheitsdaten Patienten viel zielgerichteter zu helfen. Ohne Daten wäre es gar nicht möglich, anspruchsvolle Probleme zu lösen.

Data Science: Versuch einer Definition

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Data Science ist ein schnell wachsender Bereich, der in der heutigen Welt der Big Data und Technologie eine entscheidende Rolle spielt. Mit der zunehmenden Verbreitung datengestützter Entscheidungsfindung in allen Branchen ist die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern um ein Vielfaches gestiegen. Doch trotz seiner wachsenden Popularität ist der Begriff “Datenwissenschaft” für viele noch immer nur vage zu verstehen.

Im Wesentlichen bezieht sich Data Science auf den Prozess der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen mithilfe von statistischen und computergestützten Techniken. Ein Datenwissenschaftler nutzt eine Kombination von Fähigkeiten aus Informatik, Mathematik und Fachwissen, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, um komplexe Probleme zu lösen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Zu den Komponenten der Datenwissenschaft gehören Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenanalyse und Datenvisualisierung.

The Sexiest Job of the 21st Century?

Nicht von ungefähr kommt es daher, dass der Job des Data Scientists von den Harvard Business Review-Autoren Thomas H. Davenport und D.J. Patil als “The Sexiest Job of the 21st Century” bezeichnet wurde. Dennoch muss man sich bewusst sein, dass dieser Job neben einer großen Verantwortung im Umgang mit den Daten auch umfangreiches Wissen voraussetzt.

Denn es ist wichtig, dass mit den sensiblen Daten verantwortungsvoll umgegangen wird. Und hier hilft eine fundierte Ausbildung. Der frühere Director of Research von Cambridge Analytica und spätere Whistleblower Christopher Wylie hatte sich beispielsweise als Sohn zweier Physiker nach dem Schulabbruch das Programmieren selbst beigebracht und zu seinem Job bei Cambridge Analytica quasi ohne formale Qualifikation gekommen.

Welche Fähigkeiten werden als Data Scientist benötigt?

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Die Rolle eines Datenanalysten ist facettenreich und kann je nach Unternehmen, für das er arbeitet, variieren. Zu den Hauptaufgaben eines Datenanalysten gehören das Sammeln und Organisieren großer Datensätze, das Bereinigen und Validieren von Daten, das Erkennen von Mustern und Trends, das Erstellen von Berichten und Visualisierungen und das Abgeben datengestützter Empfehlungen an wichtige Interessengruppen. Datenanalysten können auch mit dem Entwurf und der Implementierung neuer Datenerfassungsmethoden, der Durchführung von Experimenten und der Entwicklung von Vorhersagemodellen betraut sein.

Ich selbst habe Informatik studiert, mein Job heute ist aber eher ein Mix aus Mathematiker, Informatiker, Statistiker, Software-Entwickler und Business Process Development Manager, gepaart mit einer guten Dosis Hausverstand. Aber klar, meine Ausbildung hat dabei nur die Grundlage gelegt. Vor welchen Herausforderungen Unternehmen in Bezug auf große Datenmengen heute stehen und auch schon vor Jahren standen, dieses Wissen habe ich mir im Laufe meiner Tätigkeit angeeignet.

Welche Aufgabenfelder hat ein Daten-Analyst

Doch was tut nun ein Experte, der zwischen Big Data, Analytics und Business Intelligence angesiedelt ist, in seinem Arbeitsalltag? Und welche Fähigkeiten sollte er dafür mitbringen? Und welche Fähigkeiten sollte der ideale Data Scientist im Bereich Programmatic an Soft- wie auch Hard-Skills mitbringen?

Angesichts der Fülle der verfügbaren Daten suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, diese zu analysieren und effektiv zu nutzen. Hier kommt der Bereich der Datenwissenschaft ins Spiel. Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das die Verwendung statistischer und computergestützter Methoden beinhaltet, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Sie umfasst eine Reihe von Techniken, mit denen Daten untersucht, analysiert und Vorhersagen getroffen werden können. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen, zur Optimierung von Prozessen und zur Förderung von Innovationen genutzt werden können.

Data Science ist dabei ein wesentliches Element für alle Etappen des programmatischen Prozesses. Auf Userdaten und User-Gewohnheiten aufgebaut, bildet das Ökosystem der digitalen Werbung ein sowohl herausforderndes als auch stimulierendes Anwendungsgebiet für alle Data Scientists, die an innovativen und einflussreichen Problematiken arbeiten wollen.

Welche Rolle spielen Data Scientists in Unternehmen?

Daher kommt Data Scientists eine wichtige Rolle in Unternehmen zu, denn in der datengesteuerten Welt von heute verlassen sich Unternehmen in hohem Maße auf die Erkenntnisse und Empfehlungen von Experten in diesem Fachgebiet. Diese Fachleute spielen eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu verbessern und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Die Aufgaben eines Datenanalysten gehen jedoch über das bloße Berechnen von Zahlen und Erstellen von Berichten hinaus. Sie müssen über einzigartige Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügen, um aus komplexen Datensätzen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Ergebnisse den Interessengruppen effektiv zu vermitteln.

Die Rolle eines Datenanalysten erfordert ein tiefes Verständnis der statistischen Analyse, Datenvisualisierung und Datenmodellierung. Sie müssen Programmiersprachen wie Python, R und SQL beherrschen und über fortgeschrittene Kenntnisse von Datenanalysetools wie Tableau und Power BI verfügen. Außerdem müssen Sie über ein ausgeprägtes kritisches Denkvermögen verfügen und in der Lage sein, Muster und Trends in Daten zu erkennen, die zu verwertbaren Erkenntnissen führen können. Aber als Datenanalyst geht es nicht nur um technische Fähigkeiten. Sie müssen auch über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten verfügen und in der Lage sein, komplexe Daten in einfachen Worten für nichttechnische Interessengruppen zu erklären.

Wie ein Forensiker bei CSI

Im Grunde geht es bei meinem noch jungen Berufsfeld darum, aus den schnell wachsenden Datenbergen (Big Data) genau jene Informationen zu generieren, die das Unternehmen benötigt, um effizienter zu arbeiten. Ziel ist es, die vorhandenen Datenmengen sinnvoll zu nutzen, statt diese in Datenspeichern zu horten.

Meine Arbeit und auch meine Kundengespräche erinnern manchmal an einen Forensiker aus der Fernsehserie CSI. Dieser findet durch Analyse und Kombination kleinster Indizien den Verursacher. In Unternehmen geht es vorwiegend darum, durch intelligente Kombination der Daten sowohl Verbesserungspotenziale aufzuzeigen als auch bis zu einem gewissen Grad verlässlich in die Zukunft zu blicken.

Daten intelligent verknüpfen

Dabei kommen Vorhersagen nicht aus dem Bauch heraus, sondern beruhen auf den neuesten Erkenntnissen und Methoden der Predictive Analysis.

Eines meiner erklärten Ziele ist es, nicht nur das Know-how zu vermitteln, sondern auch die richtigen Werkzeuge zu haben, um diesen Beruf professionell ausüben zu können und die meine Arbeit erleichtern. Dieser Tatendrang kommt auch anderen Unternehmen zugute, indem ich Ihnen zeige, wie sie mit den vorhandenen Werkzeugen, wie Enterprise-Search-Lösungen, ihre Daten intelligent verknüpfen. Mit dem Ergebnis, bei Suchabfragen einen umfassenden Gesamtblick auf die abgefragten Themen zu erhalten.

Ausbildungswege zum Data Scientist

Ich erinnere mich noch gut an die Zeiten, als ich meinem Bruder zusah, wie er mit Akkustikkopplern Daten übertrug oder auch ich selbst einige Jahre später mit meinem 28,8K Modem und schließlich mit einem sensationellen 56k-Modem versuchte ins Internet zu kommen – heute undenkbar.

„Heute existieren erst wenige Ausbildungsmöglichkeiten wie ein Lehrgang am Fraunhofer Institut oder einem Data Science Kurs bei DataScientest. Eine gute Grundlage sind Ausbildungen im Bereich Informatik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder Mathematik und ein hohes Maß an sozialer Kompetenz. In diesem Beruf gilt es fachübergreifend zu denken, um die Anforderungen der einzelnen Fachabteilungen richtig zu verknüpfen und aus dem Gesamtbild genau jene Punkte zu identifizieren, die zum Vorteil des Unternehmens weiterentwickelt werden sollen.

Warum ist ein Data Scientist so wichtig?

Natürlich hatte ich auch eine persönliche Motivation, diesen Job zu ergreifen: “Faszinierend” fand ich in jungen Jahren nicht nur Mr. Spock und Raumschiff Enterprise, sondern auch die Mathematik und natürlich Computer.

Mit kindlichen Spielen hat der Job aber heute wenig zu tun: Ein Data Scientist muss sich zu 100 Prozent mit dem Unternehmen identifizieren, denn er trägt auch eine große Verantwortung in Bezug auf den nachhaltigen und verantwortungsbewussten Umgang mit den Daten. Unabhängig von der Größe oder der Branche, das Datenvolumen steigt ständig und es wird immer schwieriger einen Überblick zu bewahren und die Erkenntnisse zum Vorteil des Unternehmens zu nutzen. Gerade deswegen ist der Data Scientist so wichtig.

Fazit: Data Scientist – Ein Beruf mit großen Zukunftschancen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Rolle eines Data Scientisten in der heutigen datengesteuerten Welt immer wichtiger wird. Diese Fachleute verfügen über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, damit Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein können.

Angesichts der wachsenden Nachfrage nach Datenanalysen in praktisch jeder Branche bietet die Position des Data Scientist zahlreiche Wachstums- und Aufstiegsmöglichkeiten. Daher sollten Personen, die sich für diesen Bereich interessieren, in Erwägung ziehen, ihre Fähigkeiten auszubauen und eine Karriere in diesem spannenden und lohnenden Bereich anzustreben.

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