Big Data: Nachgefragte Skills

Die Unternehmen benötigen eine Mischung aus technischen und betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten wie Statistik und Mathematik, Betriebswirtschaftslehre sowie analytisches Verständnis. Gegenwärtig vermitteln Universitäten diese Fähigkeiten in verschiedenen Studiengängen, keiner davon entspricht allerdings vollständig den Big-Data-Anforderungen von Unternehmen, so Peter Chamoni, BI-Experte und Professor an der Mercator School of Management, Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik.

Studenten müssen sich also selbständig in Sachen Big Data Analytics sattelfest machen. "Hochschulabsolventen, die bei Exasol in der Entwicklung der Datenbank-Management-Software einsteigen möchten, sollten natürlich Java und SQL-Kennnisse mitbringen", so CEO Steffen Weissbarth. Die Ausbildungsangebote der Hochschulen im Bereich Business Intelligence hält auch er für unzureichend. Da gebe es "noch deutlich Luft nach oben", die Lehrpläne sollten zügig an die Big-Data-Entwicklung angepasst werden.

Professor Chamoni berichtet, dass Big-Data-Analysen zumeist auf Basis derselben Referenzarchitektur wie klassisches BI erfolgt - allerdings mit anderen Softwarelösungen, zum Beispiel Hadoop-Komponenten. Diese Komponenten sollten angehende Spezialisten aus dem efef kennen. Eine weitere solche Komponenten wäre etwa der MapReduce-Algorithmus, der 2004 von Google vorgestellt wurde, aber noch immer die Grundlage für viele Big-Data-Technologien bildet. Seitdem haben viele Projekte und Firmen mit soliden Konzepten und Produkten das Lösungsspektrum erweitert. Dabei gilt es genau hinzusehen, da derzeit offenkundig jeder Speicher- und jeder BI-Spezialist plötzlich das Thema Big Data für sich entdeckt hat.

Dominik Wagenknecht, Technology Architect bei Accenture, berichtete in einem Workshop in Mainz von seinen Erfahrungen bezüglich der Ausbildung von Big Data-Spezialisten: "Persönlich würde ich bei den grundlegenden Theorien für verteilte Systeme beginnen und dadurch erst über einen kleinen Umweg mit CAP und Dynamo in Richtung MapReduce und Hadoop-Ökosystem gehen."

Big-Data-Know-how wird etwa von spezialisierten Anbietern wie SAS, Teradata oder EMC vermittelt. Letzterer beispielsweise bietet neben der Ausbildung im eigenen Hause auch Seminare in Berufsschulen, Hochschulen und Universitäten an. Die Teilnahme am Programm ist kostenlos. Ausbilder Joachim Worf berichtet, dass zu den Teilnehmern, der mit einem Zertifikat abschließenden fünftägigen Ausbildung IT-Leiter, Datenbank-Professionals, Wirtschafts- und Datenanalysten sowie Studenten an Hochschulen und Universitäten gehören.

Über diese technischen Skills hinaus raten Insider aber noch zu weiteren Fähigkeiten: "Ein solides Fachwissen ist immer ein Basisbaustein für eine berufliche Karriere. Allerdings befinden wir uns heute im Zeitalter der Vernetzung. Aus diesem Grunde sind die sozialen Skills immer wichtiger", erklärt Bernd Hilgenberg vom CIO Consulting Team. Auch Schinkel von Fujitsu hält die technischen Skills für notwendig, aber nicht ausschlaggebend: "Programmierkenntnisse lassen sich im Job schnell erwerben." Das bestätigt Andreas Reuter, CIO der Senator GmbH & Co. KGaA: "Hervorragendes technisches Verständnis und logisches Denken setze ich voraus. Das fachspezifische Wissen kann sich ein so gepolter Mensch aneignen."

Quereinsteiger willkommen

Nun muss es nicht unbedingt ein Universitätsabsolvent sein, der sich den Datenbergen entgegenstemmt. Auch Quereinsteiger haben gute Chancen unterzukommen. "Ausreichende Praxiserfahrung kann nach meiner Einschätzung einen Hochschulabschluss gut kompensieren, wenn die anderen Faktoren auch vorhanden sind. Quereinsteiger aus dem Bereich Business Intelligence sind für mich ebenso denkbar wie auch Controller", glaubt Hilgenberg. Und IBM-Mann Keptner ergänzt: "Der Big-Data-Experte der Zukunft muss kein Infrastrukturspezialist sein, der sich mit technischen Details befasst, sondern er sollte ein IT-Architekt sein, der sowohl die Technik als auch die Anforderungen der Geschäftsbereiche versteht." Nicht die Technologie, sondern das Verständnis der Geschäftsanforderungen und die Kosten-/Nutzenbetrachtung seien maßgeblich.

Schinkel von Fujitsu betrachtet den Quereinstieg gar als Bereicherung für ein Big-Data-Team. Absolventen der Linguistik, Biologie oder Philosophie könnten weitere Perspektiven und sinnvolle Ansätze einbringen. Das eröffnet völlig neue Perspektiven für diplomierte Wittgenstein-, Darwin- und Nietzsche-Exegeten!