Kommentar von Max Gantner, Qunis Wer sind Modern Data Worker und was treibt sie an?

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Nicht nur die Menge und Verfügbarkeit von Daten, auch das Thema Datenarbeit und die Aufgaben, die sich drumherum ranken, haben sich in den letzten Jahren rasant verändert und weiterentwickelt.

Zu den Experten und Spezialisten für Business Intelligence (BI), die vor allem in den Finance-&-Controlling-Abteilungen, bei Software-Anbietern und Beratungshäusern zu finden waren und die von jeher das Thema Data Management besetzt hatten, sind mit dem unternehmensweiten Einzug von Digitalisierung, Big Data, Cloud-Services sowie der Demokratisierung von Daten neue Anforderungen und Bedarfe hinzugekommen.

Neue Aufgaben, Rollen und Berufsbilder haben sich herausgebildet und die Data Scientisten, Data Architekten und Data Engineers sind auf der Bildfläche erschienen. Allen gemein ist zunächst das Interesse an und die Arbeit mit Daten – aber was genau ist ihr Ziel, was macht sie speziell, was macht sie glücklich und mit welchen Technologien und Methoden arbeiten sie? Wie funktionieren sie zusammen und wo unterscheiden sie sich? Nachfolgend haben wir eine kleine Einordnung zusammengestellt. Diese soll helfen, die verschiedenen Disziplinen der Modern Data Worker ein wenig besser zu verstehen:

1. BI & Data Manager

BI steht für Business Intelligence und das wiederum steht für Geschäftsanalytik. Kurzum: die systematische Analyse von verfügbaren, meist in strukturierter Form vorliegender Unternehmensdaten. Ziel dabei ist es, möglichst optimale Entscheidungen für das Unternehmen treffen zu können bzw. die Entscheidungsprozesse bestmöglich mit Erkenntnissen aus Daten zu unterstützen sowie Geschäftsabläufe, Kunden- und Lieferantenbeziehungen zu verbessern.

Ein BI & Data Manager legt die Grundlage dafür, in dem verschiedenste Datenquellen angebunden und die relevanten Daten in ein Data Warehouse bzw. einen Data Lake integriert werden. Dafür müssen Schnittstellen zu den unterschiedlichen Datenquellsystemen geschaffen, Daten miteinander verknüpft und formatiert sowie schrittweise veredelt werden.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Umsetzung der übergreifenden Geschäftslogik, damit die Daten am Ende auch in einer einheitlichen und vergleichbaren Form vorliegen. Dies können unterschiedlichste Logiken sein wie z. B. die Historisierung von Daten, Datenqualitätsprüfungen oder eine einheitliche Währungsumrechnung. Ein Data Manager liefert mit dem Aufbau und der Bereitstellung von logischen Datenmodellen das zentrale Fundament für darauf aufbauende Reports, Dashboards oder weiterführende Analysen.

Im Bereich des Information Designs werden die bereitgestellten Daten mit einem geeigneten Frontend-Werkzeug wie beispielsweise Excel, Power BI, Pyramid Analytics oder vergleichbaren Tools visualisiert und je nach Zielgruppe entsprechend aufbereitet. Hier spielt die Art und Weise der Darstellung eine zentrale Rolle, Standards für die Visualisierung und fokussiertes Data Storytelling sind in dieser Disziplin entscheidende Erfolgsfaktoren.

Ein BI & Data Manager liebt Daten und deren Aufbereitung bis zur passenden Visualisierung. In diesen Bereichen fühlt er sich wohl und löst so manche Knobelaufgabe, wenn es darum geht, wie man bestmöglich die Daten für Endanwender, Power User oder Analysten vorbereiten und bereitstellen kann.

2. Data Scientists

Während die BI-Welt auf sauber aufbereiteten, tabellarisch strukturierten Daten fußt, geht es in der Data-Science-Disziplin etwas wilder zu. Hier werden analytische Applikationen entwickelt, indem entsprechende Technologien wie u. a. Machine Learning oder Data-Science-Plattformen eingesetzt werden. Zudem ist ein tiefes Prozessverständnis erforderlich, damit die Anforderungen der Fachanwender an die Analyseergebnisse auch interpretiert werden können.

Vor einem Data Scientist sind auch unaufbereitete, untabellarische, unstrukturierte Daten nicht sicher: Data Scientists werten nicht nur strukturierte Tabellen aus, sondern auch Fotos, Texte, Videos und Sprachnachrichten. Dafür ist es häufig erforderlich, diese heterogenen Datenbestände vor- bzw. aufzubereiten. Um eine grundlegende Struktur in die Daten zu bekommen, nutzen sie mathematische bzw. statistische Algorithmen, Verfahren zum Clustern der Daten und zum Erkennen von Anomalien.

Data Scientists adaptieren die neuesten Verfahren zur Datenauswertung, sie arbeiten in Python und R und bauen dabei vor allem auf die Open-Source-Welt; Docker, Kubernetes, Tensorflow und github sind aus ihrem Arbeitsalltag nicht wegzudenken. Data Scientists arbeiten sehr eng mit Data Engineers zusammen. Diese kümmern sich um die gesamte Dateninfrastruktur, damit die Data Scientists ihre komplizierten Berechnungen und Datenauswertungen realisieren können.

3. Data Architects

Bevor ein Data Engineer die Dateninfrastruktur jedoch erstellen kann, sollte ein Data Architect sie konzipieren. Das kann man sich so vorstellen wie beim Hausbau: Architekten planen hier zunächst, wie ein Haus gebaut oder umgebaut werden soll. Sie berücksichtigen dabei technische, wirtschaftliche, funktionale und gestalterische Aspekte und sind dafür zuständig, dass am Ende alles zusammenpasst und das Haus nicht einstürzt. Data Architects sind ihre Pendants in der IT-Landschaft.

Ein Data Architect ist für die Gesamtarchitektur einer Datenplattform verantwortlich – insbesondere dann, wenn komplexere Strukturen aufgebaut werden müssen. Dazu gehören die Definition und Anwendung von Architekturrichtlinien und Methoden sowie der Aufbau von Leitlinien für die Systemarchitektur und die damit verbundenen Einsatzbereiche von entsprechenden Technologien.

Diese komplexeren Strukturen fangen meist da an, wo die klassische BI-Welt aufhört – wo Big Data anfängt: dort, wo Daten in Echtzeit verarbeitet werden müssen, dort, wo unstrukturierte Daten verarbeitet werden und dort, wo hoch frequentierte Daten in kurzer Zeit verarbeitet werden. Beim Einsatz von Sensoren, die in Sekundenabständen Daten erzeugen, entstehen beispielsweise hochfrequentierte Daten. Müssen diese Daten noch in real-time – also sofort, in Echtzeit verarbeitet werden, dann erhöht sich die Komplexität zusätzlich.

Der Einsatz von Algorithmen oder anderer Analyseverfahren, wie etwa im Data-Science-Bereich, erfordert beispielsweise punktuell sehr hohe Rechenpower über einen begrenzten Zeitraum. Hier kommt dann auch die Infrastruktur mit ins Spiel, die den unterschiedlichen Anforderungen der verschiedenen Disziplinen gerecht werden muss. Die Vielfalt der technologischen Möglichkeiten, insbesondere im Cloud-Umfeld, stellen hohe Anforderungen an die Datenarchitektur. Ein Data Architect stellt sicher, dass die geforderten Anwendungsszenarien mit der angedachten Architektur und den dafür vorgesehenen Technologien umgesetzt werden können.

4. Data Engineers

Ein Data Engineer ist ein Spezialist für Datenmanagement insbesondere im Big-Data-Umfeld. Seine Arbeit umfasst die Konzeption und Implementierung von Datenintegrations- und Transformationsprozessen zur Unterstützung datengetriebener Use Cases und Data-Science-Projekte, damit eine bestmögliche Datenvorbereitung ermöglicht wird. In diesem Zusammenhang legen Data Engineers den Fokus auf die Entwicklung von analyseoptimierten Datenarchitekturen.

Data Engineers und Data Scientists arbeiten oft eng zusammen, wobei der Fokus des Data Engineers darauf liegt, Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Formaten aufzubereiten, zu organisieren und die erforderlichen Datenpipelines aufzubauen sowie diese zu betreiben. Data Engineers arbeiten somit an der Schnittstelle zwischen Infrastruktur und Datenmanagement, überwachen Datenquellen und steuern Integrationsprozesse sowie die Instanzen, die für die Analyse und Weiterverwendung der generierten Daten zuständig sind.

In dem Sinne ist ein Data Engineer für alle Prozesse rund um das Generieren, Speichern, Pflegen, Aufbereiten, Anreichern und Weitergeben von Daten verantwortlich. Zudem ist für einen Data Engineer von hoher Bedeutung, dass die bereitgestellten Lösungen performant laufen und kontinuierlich optimiert werden. Über ein entsprechendes Monitoring hat ein Data Engineer alles im Blick.

Eng verknüpft mit Big Data, ist die Disziplin des Data Engineering noch vergleichsweise jung und stetig in der Weiterentwicklung. Data Engineers müssen sich daher stets am technischen Fortschritt orientieren, um der Entwicklung nicht hinterherzuhängen und sich in neue Frameworks, Konzepte und Technologien einarbeiten.

Damit datengetriebene Lösungen entstehen und nachhaltig funktionieren, sind weitere Rollen und Disziplinen gefordert und arbeiten mit den Modern Data Workers Hand in Hand.

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