Kommentar von Carsten Nagel, Weidmüller Gruppe

Data Scientists – heiß begehrt auf dem Arbeitsmarkt!

| Autor / Redakteur: Carsten Nagel / Nico Litzel

Der Autor: Carsten Nagel, ist Manager Externe Kommunikation bei der Weidmüller Gruppe
Der Autor: Carsten Nagel, ist Manager Externe Kommunikation bei der Weidmüller Gruppe (Bild: Weidmüller Gruppe)

Die Gründe, warum eine strategische Datenanalyse bis heute noch nicht wirklich effektiv ist, sind vielfältig. Zu der Praxisferne mancher Entwickler gesellen sich häufig falsche Inhalte, fehlende didaktische Ansätze und mangelnde Vorbereitungen für den passenden Nachwuchs. Dabei entscheiden Wissen und Kompetenz über den Erfolg eines Unternehmens. Wo also muss nachjustiert werden?

Daten und deren Auswertung zählen heute zu den entscheidenden Elementen des digitalen Informationszeitalters. Unternehmen sitzen auf immer größer werdenden Datenbergen und fragen sich, wie diese effizient genutzt werden können. Experten im Bereich der Industrial Analytics sind also hoch gefragt – doch ebenso rar gesät. Da klingt es schon reichlich paradox, dass in Deutschland bis vor kurzem noch keine spezifische Ausbildung angeboten wurde, die Informatik und Statistik mit Fokus auf Datenanalyse verzahnt. Dementsprechend dringend ist der Bedarf, diese Lücke zu füllen. Unternehmen behelfen sich mit Quereinsteigern und landen so bei promovierten Naturwissenschaftlern mit Informatikkenntnissen. Ein Provisorium – doch sicherlich keine Dauerlösung.

Was von einem Data Scientist erwartet wird

Kommunikationsstärke vor Programmiersprache

Was von einem Data Scientist erwartet wird

19.04.18 - Unternehmen in der heutigen Zeit häufen enorme Datenmengen an, um daraus Wissen zu generieren. Das ist im Idealfall die Aufgabe eines Data Scientists. Um mehr über das Berufsbild des Data Scientists zu erfahren, hat die Jobbörse Joblift rund 14 Millionen Stellenanzeigen der vergangenen zwei Jahre analysiert. lesen

Data Scientists sind nicht nur mit der Auswertung von Daten beschäftigt, sondern müssen betriebswirtschaftliche Zusammenhänge verstehen und die Ergebnisse kommunizieren können. Der Großteil des Tagesgeschäftes eines Data Scientist besteht jedoch darin, geeignete Datenquellen zu identifizieren und zusammenzustellen sowie die Analysen vorzubereiten und durchzuführen.

Ein Data Scientist trägt zum Teil große Verantwortung, da von den Ergebnissen der Datenanalysen viel abhängen kann. Darum ist es von enormer Wichtigkeit, die zugrundeliegenden Daten immer wieder auf Plausibilität, Vollständigkeit, Korrektheit und Relevanz zu überprüfen. Wer heute eine Position an der Schnittstelle von IT und Ingenieurwesen sucht, merkt schnell: Viele Stellenbeschreibungen sind noch vage, viele Berufsbezeichnungen nicht wirklich greifbar. Im Engineering-Bereich fällt zudem auf, dass die Arbeitsbereiche immer stärker miteinander verschmelzen. Der Data Scientist ist ein Paradebeispiel dafür. Er ist, wenn er im industriellen Kontext arbeitet, eine Mischung aus den Berufen Informatiker, Mathematiker und vor allem auch Ingenieur.

Mit und nicht gegen intelligente Maschinen arbeiten

Die Voraussetzungen für einen Data Scientist sind ausgezeichnet: sehr gute Verdienstmöglichkeiten, ein vielfältiger, facettenreicher Aufgabenbereich und vor allem großes Zukunftspotenzial. Obwohl es in Unternehmen noch einige Widerstände zu überwinden gilt und es oft eine Frage der Unternehmenskultur ist, ob sich Digitalisierungsansätze durchsetzen – der „Megatrend“ Digitalisierung ist schon lange kein Trend mehr, sondern eine sich exponentiell beschleunigende Entwicklung, die nicht mehr aufzuhalten ist. Intelligente Maschinen zum Beispiel werden mehr und mehr Tätigkeiten von Menschen übernehmen, auch im kognitiven Bereich, etwa bei der Mustererkennung und Ideengenerierung. Hier geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern jeweilige Fähigkeiten und Prozesse sinnvoll zu ergänzen.

Gerade deshalb wird der Bedarf an Data Scientists weiter steigen. Mit ihrer Expertise wird es zukünftig möglich sein, mit intelligenten Maschinen zusammen und nicht gegen sie zu arbeiten. Denn sie schaffen es, die betriebswirtschaftlich oder technisch orientierte Fragestellung in eine datengetriebene Fragestellung zu übersetzen – und das ist ohne fundierte Bewertung und Erarbeitung von Erkenntnissen nicht möglich. In absehbarer Zeit wird kaum ein Unternehmen mehr auf die Dienste von Data Scientists verzichten können, denn Big Data und Datenanalysen werden entscheidend für den Geschäftserfolg und die Konkurrenzfähigkeit sein. Deshalb muss weiter intensiv in die Ausbildung von Fachkräften investiert werden.

Der Chief Data Officer etabliert sich

Umfrage

Der Chief Data Officer etabliert sich

09.10.17 - Auf der obersten Unternehmensebene gibt es eine neue Verantwortlichkeit: Immer mehr Betriebe engagieren einen Daten- oder Analytikchef. Richtig so, findet das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Gartner. lesen

Der Stifterverband für die deutsche Wissenschaft hat jüngst für seinen Hochschulbildungsreport 2017/18 den Bedarf an Datenanalysten ermittelt. Auf Basis der Stellenangebote auf der Online-Jobbörse Stepstone rechnete der Verband hoch, dass in Deutschland rund 10.000 Spezialisten auf diesem Gebiet gesucht werden.

Erweitert man den Kreis um Mediziner, Ingenieure, Betriebswirte und andere Akademiker mit fortgeschrittenem Wissen in statistisch-informatischen Methoden, dürfte die Nachfrage noch größer sein. Nach einer Umfrage unter deutschen Unternehmen kam der Stifterverband auf einen Bedarf von 60.000 bis 85.000 Arbeitskräften.

Bislang erst 23 Studiengänge

Entgegen dieses Bedarfs wurden aber erst 23 Studiengänge eingerichtet, die auf die Analyse von Big Data vorbereiten. So startete an der Ludwig-Maximilians-Universität in München im letzten Wintersemester der deutschlandweit erste Studiengang „Data Science“. Unter den Ausbildungsberufen kommt immerhin der mathematisch-technische Softwareentwickler den Anforderungen der Unternehmen am nächsten, doch die Lehre wurde erst 2007 zugelassen. Das Konzept der LMU München scheint ausgereift zu sein. Erst die steigende Rechenkapazität der Computer und die Möglichkeit, Daten im laufenden Prozess abzuspeichern, machten neue Anwendungen überhaupt möglich.

Die Absolventen des Studiengangs „Data Science“ müssen gleichermaßen Statistik und Informatik beherrschen. Nach vier Jahren sollten sie fähig sein, zu erkennen, welche Daten man für welche Fragestellungen braucht. Um beispielsweise das Ergebnis einer Wahl präzise vorherzusagen, müsse man nicht alle rund 60 Millionen Wahlberechtigten befragen, sondern nur 1.000 sinnvoll zusammengestellte Personen. Die Kombination aus Informatik und Statistik erlaubt es, in einem Prozess genauer zu verstehen, was vor sich geht und was als Nächstes passieren wird – zum Beispiel, wie sich Preis und Nachfrage wechselseitig beeinflussen.

Bei „Data Science“ an der LMU handelt es sich um einen Elitestudiengang in englischer Sprache mit strengen Zugangsvoraussetzungen. Doch schon jetzt ist klar, dass in den nächsten Jahren ein noch größerer Bedarf entsteht, als die Absolventen abdecken können. Dass es Experten gibt, die die Datenanalyse in der Industrie von der Pike auf lernen, anstatt sich nur während des Berufsalltags fortzubilden, erscheint enorm wichtig. Schließlich sind immer mehr Manager in Industrieunternehmen gefordert, auf der Basis von Datenanalysen Entscheidungen zu treffen. Bis die nötigen Jahrgänge an gut ausgebildeten Datenanalysten auf breiter Front in den Arbeitsmarkt starten, ist bei den meisten Firmen daher Improvisation gefragt.

Allianz zwischen IT und HR

Industriebetriebe wie Weidmüller aus Detmold behelfen sich deshalb erst einmal mit Quereinsteigern. Zurzeit baut der Elektrotechnikspezialist eine neue Abteilung „Industrial Analytics“ auf. Über die hauseigene Weidmüller Akademie werden viele junge Nachwuchstalente aus den Bereichen IT, Mathematik Physik und Ingenieurswissenschaften kontinuierlich weitergebildet, ebenso einige langjährige Ingenieure, die Lust hatten, sich der digitalen Aufgabe zu stellen. Das neue Team nimmt die Herausforderung an und stößt damit auf bisher unbekanntes Terrain vor. Abhilfe ist bereits in Sicht, denn unweit von Weidmüllers Stammsitz in Detmold werden im nächsten Wintersemester an der Universität Bielefeld die ersten Studenten aus dem neuen Data-Science-Lehrgang aufgenommen.

Doch für tiefere Datenanalysen benötigen Unternehmen keineswegs nur Akademiker. Unter den Ausbildungsberufen kommt der mathematisch-technische Softwareentwickler den Anforderungen am nächsten. Seit 2007 ist dieses Berufsbild anerkannt. Es war zunächst in der Versicherungswirtschaft verbreitet und vermittelt ähnliche Inhalte wie jene, die an den Universitäten gelehrt werden. Die Fachleute werden eingesetzt in Tätigkeiten, in denen sie große Datenmengen bearbeiten, an vernetzten Maschinen Muster erkennen und Regeln ableiten, um Einstellungen an den Maschinen zu optimieren oder eine Störung zu antizipieren. Doch bislang gibt es erst eine niedrige dreistellige Zahl an Ausbildungsplätzen in Deutschland. Den Universitäten scheint es leichter zu fallen, solche neuen Lehrinhalte in eine Form zu gießen.

Bei Weidmüller ist man sich jedenfalls sicher, die nötigen Schritte eingeleitet zu haben, um nicht in naher Zukunft im digitalen Bereich in die Röhre zu gucken. Wer im Bereich Industrial Analytics jetzt nicht vorarbeitet – und sei es durch die Einstellung von Quereinsteigern und die intensive Weiterbildung und Spezialisierung der hauseigenen Fachkräfte –, läuft Gefahr, künftig im Wettbewerb keine Rolle mehr zu spielen.

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