Der „Data Scientist“ – Glamour- oder Knochen-Job?

Gerade hat US-Präsident Barack Obama den ersten offiziellen „Chief Data Scientist“ der USA ernannt. Auch wenn der Begriff schon mehrere Jahre existiert, ist das Job-Profil für viele Unternehmen bislang recht nebulös geblieben. Sind Data Scientists die Rockstars der digitalen Welt mit Glamour-Faktor oder nur arme Teufel mit einem Knochenjob?

Daten sind das neue Gold. Daten sind das neue Öl. So oder so ähnlich klingen die vollmundigen Versprechungen der IT-Anbieter Richtung ihrer Kunden in den verschiedenen Branchen. Und in der Tat liegen in den neuen datengetriebene Geschäftsmodellen und Prozessen die Wertschöpfung und Profite der Zukunft. Und diejenigen, die in der Lage sind, aus Daten Gold zu machen, werden vom Markt fürstlich belohnt. Nach Einschätzung von Crisp Research werden im Jahr 2015 weltweit schon rund 95 Milliarden Euro für Analytics- und Daten-basierte Services ausgegeben.

Data Economy

Was dabei vielfach vergessen wird: Die Förderung von Gold oder auch Öl ist ein Knochenjob. Hart und gefährlich. Analog ist die Aufgabe der „Data Scientists“ in den Unternehmen nicht unbedingt eine „vergnügungssteuerpflichtige“ Veranstaltung. Denn anders als in vielen reinen Internet-Unternehmen liegen die Daten meist nicht in der gewünschten Qualität und Quantität vor. „Data Quality Management“, „Data Integration“ und „Data Integrity Management“ sind daher die Pflichtaufgaben der neuen Datenverantwortlichen.

Aber neben der Pflicht gibt es auch die Kür. Kostengünstige Sensoren und die Compute- und Analytics-Dienste aus der Cloud geben den Data Scientists in den kommenden 5 Jahren vollkommen neue Spielräume und Möglichkeiten, um datengetriebene Produkte und Services zu gestalten und zu vermarkten – egal ob im Bereich des Gesundheitswesens (Ferndiagnostik und Vitalfunktionen-Überwachung), des Verkehrs (autonomes Fahren und Predictive Maintenance) oder der neuen „data-driven“ Consumer Goods (Wearables & Co). Der aktuelle BITKOM-Leitfaden zeigt erstmals über 40 konkrete Big Data-Einsatzbeispiele aus der Unternehmenspraxis in Deutschland und ist damit ein eindrucksvolles Beispiel, dass es für die Data Scientists nun auch in Deutschland genug zu tun gibt. Mit der „Digital Analytics Association Germany“ gibt es auch in Deutschland mittlerweile einen Verband, der sich um die Ausbildung und Zertifizierung der neuen Generation datengetriebener Berufsbilder kümmert.

Mit der Ernennung von DJ Patil hat Barack Obama nicht nur einen der profiliertesten Daten-Analytiker und Daten-Produktdesigner der Gegenwart gewonnen, sondern auch einen der Erfinder Begriffes selbst. So war es Patil, der zusammen mit Thomas H. Davenport im Jahr 2012 in einem Beitrag für das Harvard Business Review einen Beitrag mit dem Titel „Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century“ verfasste. Eine exzellente Wahl.

Aber eines darf man nicht vergessen – ein Data Scientist kann nur so gut sein, wie das Umfeld in dem er agiert. Und hier spielen einerseits rechtliche Rahmenbedingungen, als auch ethische Überlegungen eine wichtige Rolle. Denn nur ein verantwortungsbewusster Umgang mit den Unternehmens- und Kundendaten kann langfristig Werte schaffen. Wer glaubt, durch eine kurzfristige oder rücksichtslose Kommerzialisierung von Kundendaten nachhaltiges Geschäft aufbauen zu können, der irrt sich. Nur wenn Nutzen und Vertrauen bei den neuen datengetriebene Services und Produkten Hand in Hand gehen, hat der Data Scientist seinen Job gut gemacht. Denn Vertrauen ist im digitalen Zeitalter ein entscheidender Erfolgsfaktor. Denn die Nutzer stimmen mit den Füßen (bzw. Klicks) ab. Wenn der Vertrauensvorschuss aufgebracht ist, wechseln diese zur Konkurrenz oder verweigern sich.

Daher hat DJ Patil wirklich keinen leichten Job. Die NSA-Skandale belasten seinen Start als „Chief Data Scientist“ der USA schwer. Man kann nur hoffen, dass er positiven Einfluss auf die derzeitige Haltung der US-Regierung nehmen kann. Diese zerschlägt gerade viel Porzellan. So fürchten Google, Microsoft und Facebook berechtigterweise ein schwindendes Vertrauen ihrer Nutzer, wenn sie selbst von der Regierung weiter in den Geheimdienstsumpf hineingezogen werden. Die europäische und deutsche Politik sollte sich hier kein schlechtes Beispiel nehmen und nicht die gleichen Fehler begehen. Denn sonst lassen sich die Früchte der digitalen Transformation nicht wie gewünscht ernten. Sonst droht eine Missernte!

Das Thema Data Scientist hat auch Big Data-Anbieter SAS im Rahmen einer Studie und Blogparade ins Auge genommen. Beiträge von weiteren Experten finden Sie unter:

http://blogs.sas.com/content/sasdach/2015/02/23/data-scientist-blogparade/#more-4765

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Über den Autor:

Senior Analyst & CEO

Carlo VeltenDr. Carlo Velten ist CEO des IT-Research- und Beratungsunternehmens Crisp Research AG. Seit über 15 Jahren berät Carlo Velten als IT-Analyst namhafte Technologieunternehmen in Marketing- und Strategiefragen. Seine Schwerpunktthemen sind Cloud Strategy & Economics, Data Center Innovation und Digital Business Transformation. Zuvor leitete er 8 Jahre lang gemeinsam mit Steve Janata bei der Experton Group die „Cloud Computing & Innovation Practice“ und war Initiator des „Cloud Vendor Benchmark“. Davor war Carlo Velten verantwortlicher Senior Analyst bei der TechConsult und dort für die Themen Open Source und Web Computing verantwortlich. Dr. Carlo Velten ist Jurymitglied bei den „Best-in-Cloud-Awards“ und engagiert sich im Branchenverband BITKOM. Als Business Angel unterstützt er junge Startups und ist politisch als Vorstand des Managerkreises der Friedrich Ebert Stiftung aktiv.

2 Responses to “Der „Data Scientist“ – Glamour- oder Knochen-Job?”

  1. Avatar
    GERATL@SAS

    Hallo Herr Velten, vielen Dank für Ihren Beitrag zum Thema Data
    Scientist im Rahmen der Blogparade von SAS. Der Vergleich der Daten mit
    Gold oder Öl und der damit verbundenen harten Arbeit diese Rohstoffe zu
    fördern, hat mir gut gefallen. Auch die Darstellung des fragilen
    Zusammenhangs zwischen Nutzen und Vertrauen in datengetriebene Services.
    Viele Grüße vom SAS Blog Mehr Wissen.