Der Bereich Data Science ist ein weites Feld โ und bestimmt den aktuellen Arbeitsmarkt.ย Ob in der Logistik, dem Gesundheitswesen oder in Banken, wer in diesem Bereich ausgebildet ist, kann in nahezu allen Branchen anfangen. Die Auswertung groรer Datenmengen gehรถrt heute fรผr Unternehmen zum Alltag. Big Data ist das Hype-Thema der Zeit. Aber massenhaft Daten sammeln ist nicht alles: Auf die effiziente Analyse und Auswertung kommt es an.
Obwohl es der Name anders vermuten lรคsst, geht es bei der Data Science nรคmlich vielmehr um das Verfahren der Datenverarbeitung, -aufbereitung und -analyse. Hier geht es um die zweckorientierte Datenanalyse und darum, systematisch Grundlagen zu liefern, aus denen Unternehmen einen wirtschaftlichen Vorteil ziehen kรถnnen.
Genau dafรผr braucht man Data Scientists: Sie arbeiten mit innovativen Analysetools und entwickeln Abfragen, um wertvolle Informationen aus der Datenflut herauszufiltern. Sie generieren also aus groรen Datenmengen Wissen. Daraus werden Hypothesen abgeleitet, die statistisch รผberprรผft und aufbereitet werden. Aufgrund dieser Erkenntnisse geben sie Handlungsempfehlungen ab. Die Ergebnisse helfen der Unternehmensfรผhrung, auch bei strategischen Entscheidungen.
Wozu brauchen Banken Data Scientists?
Grundsรคtzlich sind bei der Data Science zum einen das Finden von bisher nicht erkannten Zusammenhรคngen und zum anderen die Entwicklung von Prognosen wichtig.
In einer Bank gibt es entsprechend viele Felder, in denen dieses Expertenwissen gebraucht wird, etwa bei der Optimierung von Prozessen oder bei der Produktentwicklung. Aber auch beim Fraud-, oder Risikomanagement und bei der Kundenbetreuung werden Data Scientists eingesetzt.
Data Scientists haben im Grunde eine beratende Funktion. Sie sind Experten in den Bereichen Business Intelligence und Big Data und unterstรผtzen Banken bei komplexen Vorhaben. Zur Tรคtigkeit gehรถrt es auch, die Erkenntnisse ansprechend und verstรคndlich zu vermitteln.
Data Scientists โ Moderne Brรผckenbauer
In einer Bank ist ein Data Scientist das Bindeglied zwischen den Entwicklern und den Mitarbeitern. Auch kommuniziert er mit verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens.
Er sorgt fรผr den Brรผckenschlag zwischen den unterschiedlichen Ebenen in einer Organisation und ist fรผr den Austausch mit den Mitarbeitern verantwortlich. Allen prรคsentiert er seine Erkenntnisse so, dass sie verstรคndlich sind.
Eine gewisse Kommunikationsgabe sollte jemand mitbringen, der in diesem Bereich arbeitet. Auch ist es von Vorteil, wenn man ein Talent zum Querdenken hat und gut darin ist, das groรe Ganze im Blick behalten zu kรถnnen. Darรผber hinaus sind Neugier, Mut zur Innovation und Fรผhrungstalent gefragt.
Arbeit fรผr die Zukunft
Das Berufsfeld hat sich im Laufe der Zeit verรคndert. Zunรคchst ging es um die Nutzbarmachung von Statistiken. Durch die zunehmende Verbreitung von Datenauswertung durch Computersysteme wurde sie zu einer eigenen Disziplin.
Wรคhrend die Begriffsdefinition fรผr Data Science schon in den 1970er Jahren erfolgte, rรผckt das Themenfeld ab den 1990er Jahren in den Fokus. Damals merkte man, welches Potential fรผr Marketing- und Unternehmensstrategien sich daraus ergibt.
Mit dem Aufkommen von neuen technologischen Entwicklungen erfuhr das Thema eine enorme Renaissance. Das fรผhrte wiederum dazu, dass weltweit ein massiver Mangel an Data Scientists herrscht. Auf diesem Gebiet gibt es branchenรผbergreifend nicht genug Spezialisten. Auch Banken haben lรคngst verstanden, dass die intelligente Auswertung von Daten Gold wert ist und suchen hรคnderingend nach ihnen. So sagte auch Ulrich Voigt, Vorstandsvorsitzender der Sparkasse KรถlnBonn, im BANKINGNEWS-Interview: โEs wird in den nรคchsten Jahren zum Beispiel einen groรen Mangel an Data Scientists geben.โย Es gibt also kaum eine bessere Zeit, um Data Scientist zu werden.
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