Kommentar von Erich Gerber, Tibco Software Citizen Data Scientists – vom Fachanwender zum Datenexperten

In den meisten IT-Abteilungen ist es bekannt, dass Data-Science-Experten immer wichtiger werden – in vielen auch, dass wegen der steigenden Nachfrage ein entsprechender Fachkräftemangel besteht. Deshalb entsteht derzeit eine neue Generation an Datenwissenschaftlern, die das Wissen der Techniker mit der Erfahrung der Fachanwender kombiniert.

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Zum Einstieg ist eine Begriffsdefinition nötig. Denn bei „Data Science“ handelt es sich um einen Begriff, der leicht missverstanden werden kann. Aus Sicht von Tibco ist der Begriff an der Schnittstelle von Mathematik, Statistik, Fachwissen, Programmierung und Forschung angesiedelt.

Er ist ein Versuch, das Wissen der Techniker mit der Erfahrung der Fachbereichsanwender zu kombinieren – über die Möglichkeit, Daten zu untersuchen sowie Statistik und Software-Entwicklung anzuwenden. Durch die Kombination dieser Faktoren ist es möglich, zugrunde liegende Muster zu erkennen und Bedeutungen herauszuarbeiten. Dann wird auch klar, warum diese Fachleute ebenso gefragt wie selten zu finden sind. So ergab eine Suchabfrage nach dem Begriff „Data Scientist“ bei LinkedIn knapp 287.000 Resultate. Kein Wunder, dass ihre Dienste nicht billig und sechsstellige Gehälter nicht unüblich sind.

Wissen der Techniker mit Erfahrung der Fachanwender kombinieren

Wer – richtigerweise – die gängige Meinung akzeptiert, dass die Nutzung von Daten ein äußerst leistungsstarkes Instrument sein kann, steht vor der Frage: „Was kann man tun, um die Kluft zwischen Angebot – an Menschen mit dieser Mischung aus Fähigkeiten – und Nachfrage zu überbrücken?“ Die Antwort darauf lautet: Umschulungen, Schulungs- und Rekrutierungsprogramme. Mit dem Ziel, aus Entwicklern, Analysten, Technikern und Fachanwendern eine neue Generation an Datenexperten entstehen zu lassen, die „Citizen Data Scientists“.

Natürlich verfügen diese „Jedermann-Datenwissenschaftler“ nicht über das gesamte Wissensspektrum, das in der oben genannten Definition von Data Science aufgeführt ist. Sie sind jedoch eine pragmatische Antwort auf den Bedarf der besseren Datennutzung.

Diese Mitarbeiter haben oft keine formale Ausbildung in Mathematik oder statistischer Analyse genossen, aber sie sind intelligent, kommunikativ und besitzen ein starkes Verständnis für geschäftliche Herausforderungen und Bedürfnisse. Und sie sollten von der Aussicht begeistert sein, ihre Organisation verändern und im Laufe der Zeit bessere Datenwissenschaftler werden zu können.

Data Scientists vs. Datenexperten

In ihrer anspruchsvollsten Form kann Data Science eine gewaltige, beängstigende Aufgabe sein, die Kenntnisse in komplexen Algorithmen und in Programmierung umfasst. Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz, in Predictive Analytics und Cloud Computing demokratisieren derzeit jedoch die Disziplin.

Im Zeitalter von Big Data und Cloud-Plattformen wie AWS und Microsoft Azure hat jedes Unternehmen Zugriff auf riesige Datensätze und die Rechenkapazität, um diese abzufragen. Der Citizen Data Scientist, der die Kultur, den Markt und die Profitabilitätstreiber seines Unternehmens genau kennt, ist hierfür möglicherweise in einer besseren Position als der spezialisierte Datenanalyst, der nur sehr begrenzte Kenntnisse über die konkreten Praxisabläufe seines Arbeitgebers besitzt.

Den Weg bereiten

Doch wie können Unternehmen den Citizen Data Scientist am besten fördern und unterstützen? Diejenigen, die eine Kultur des offenen Informationsaustauschs pflegen, sind dafür sicherlich am besten aufgestellt. Sie sollten auch über Analyse-Tools verfügen, welche die zugrunde liegende Komplexität überdecken und benutzerfreundliche Frontends mit Assistenten und Vorlagen haben.

Glücklicherweise treibt der Aufstieg von Assistenten wie Alexa und Siri mehr dialogorientierte Benutzeroberflächen voran, die komplexe Berechnungen verbergen und Benutzer dazu ermutigen, direkte geschäftliche und betriebliche Fragen zu stellen. In ähnlicher Weise ist die Software-Entwicklung zunehmend abhängig von Low-Code-Plattformen und visuellen Drag-and-Drop-Oberflächen. Die Benutzer sollten Kenntnisse in Datenmanagement, Datenstrukturen und Abhängigkeiten haben, jedoch nicht unbedingt in Programmierung.

In der Praxis bedeutet dies, dass ein Citizen Data Scientist nicht jedes Mal die Dienste der IT-Abteilung in Anspruch nehmen muss, sondern selbst in kurzer Zeit Anwendungen erstellen, testen und bereitstellen kann. Was dazu führt, dass Analysen schnell für Entscheidungsträger in Unternehmen bereitgestellt und deren Rückmeldungen berücksichtigt werden können. Dies wiederum passt zum aktuellen Zeitgeist, in dem eine schnelle Anwendungsentwicklung, agile Vorgehensweisen und Scrum-Methoden die aufwendigen und zeitraubenden Wasserfall-Ansätze immer weiter zurückdrängen.

Fazit

Generell gilt: Unternehmen müssen besser in der Lage sein, mit Daten umzugehen, sie einzugrenzen und zu untersuchen, Annahmen zu überprüfen und nach Erkenntnissen zu suchen, die Raum für eine Wettbewerbsdifferenzierung bieten.

Citizen Data Scientists bieten eine Möglichkeit, die Kluft zwischen dem zu überbrücken, was die Unternehmen eigentlich tun möchten, und dem, was sie wegen mangelnder Ressourcen tatsächlich tun.

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