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Entscheidungen, die durch Daten gestützt sind, machen Unternehmen erfolgreicher. Das gilt nicht nur Datenprofis, sondern alle Mitarbeiter: In einer Befragung von Forrester Consulting unter Führungskräften und deren Angestellten im Auftrag von Tableau, der Datenanalyseplattform von Salesforce, bestätigen 86 Prozent der Angestellten, dass sie datengestützt bessere und schnellere Entscheidungen treffen. Das kommt auch bei den Führungskräften an: 77 Prozent sehen mehr Innovationsgeist und mehr als die Hälfte verzeichnen Umsatzsteigerungen, wenn Daten richtig eingesetzt werden. Nur wer datenkompetent ist, kann Daten analysieren, interpretieren und die richtigen Schlüsse ziehen. Je stärker ein Betrieb digitalisiert ist, desto wichtiger ist Data Literacy, das individuelle Niveau der Datenkompetenz.
Vom Data Architect bis zum Data Business Developer
Doch welche Datenprofis sind in Unternehmen erforderlich, um das Potenzial von der gesammelten Informationen freizusetzen? Berufsprofile für Datenexperten sind vielfältig. Die Jobtitel sind dabei von der Branche oder den Unternehmen abhängig und nicht immer trennscharf. Die Daten-Wertschöpfungskette bietet jedoch eine Systematik der Berufsprofile, die heute und in Zukunft an Bedeutung gewinnen werden:
- Wie sich Data Specialists in ihren Job-Profilen unterscheiden
Datenspezialist ist nicht gleich Datenspezialist. Für die erfolgreiche Datenanlyse müssen Unternehmen, die ihren Geschäftserfolg garantieren wollen, Datenexperten beschäftigen, die fünf verschiedene Data-Analytics-Segmente beherrschen - jeder dieser Data Specialists ist jedoch ein Profi auf seinem Spezialgebiet, etwa Datengewinnung oder Datenaufbereitung. Klaus Schulte, Professor für Controlling an der Fachhochschule Münster, erklärt die Aufgabenprofile von fünf IT-Jobs rund um das Thema Datenanalyse. - 1. Die Architekten: Datengewinnung
Am Anfang stehen Datenquellen. Die Daten stammen häufig aus operationalen Systemen im Unternehmen, wie ERP oder Salesforce, aber auch aus unstrukturierten Quellen wie Social Media. Unternehmen benötigen Experten, die Datenbanken aufbauen, deren Architektur gestalten und Zugänge verwalten - Data Architects. - 2. Die Ingenieure: Datenaufbereitung
Auf der nächsten Stufe stehen Data Engineers. Sie setzen automatisierbare Prozesse auf, um relevante Daten aus den unterschiedlichen Quellen zu extrahieren und sie in einem Data Warehouse oder Data Lake zu sichern. Dann bereiten sie die Daten für weitere Analysen auf und machen sie verfügbar. - 3. Die Analytiker: Informationsgewinnung
Anschließend gewinnen Data Analysts und Data Scientists mit unterschiedlichen Methoden Informationen aus den bereitgestellten Daten, die für die Geschäftsentscheidung des Unternehmens relevant sind. - 4. Profis treffen Fachabteilungen: Bereitstellung und Visualisierung
Die Visualisierung und Ergebnisdarstellung macht große heterogene Datenmengen anschaulich nutzbar und bildet die Brücke zwischen Datenprofis und Fachabteilungen. Data Visualists bereiten dabei relevanten Daten visuell auf, etwa für das Standard-Reporting oder für interaktive Dashboards wie Tableau. Sie veranschaulichen die gewonnenen Erkenntnisse so, dass Entscheider und Fachabteilungen sie verstehen, damit arbeiten und auf ihrer Basis Entscheidungen treffen können. - 5. Die Entwickler: Informationsnutzung
Wenn Daten nicht nur zum Monitoring und zur Entscheidungsfindung genutzt, sondern daraus neue Geschäftsmodelle entwickelt werden sollen, kommen Data Business Developers ins Spiel. Sie entwickeln aus den vorliegenden Erkenntnissen neue Produkte und Services.
Nachfrage nach Datenexperten steigt
Der Stellenmarkt spiegelt es wider: Immer mehr Unternehmen setzen auf Datenexperten. Zwischen dem ersten Quartal 2019 und dem ersten Quartal 2022 stieg die Nachfrage nach Data Scientists und Data Analysts um über 200 Prozent, wie der aktuelle KI-Jobmonitor der Berliner Index-Gruppe zeigt. Grund für diese Entwicklung ist zum einen die Erkenntnis, dass eine von Daten getriebene Arbeit den Unternehmenserfolg fördert. Zum anderen haben viele Betriebe während der Pandemie ihre Prozesse datenbasiert optimiert und sich so zukunftsfähig aufgestellt.
Während es für den Data Engineer keinen nennenswerten Unterschied macht, für wie viele Zweigstellen, Landesverbände oder Tochterfirmen er dieselben Daten bereitstellt, muss ein Data Analyst die Datensätze nach spezifischen Fragestellungen getrennt analysieren. Dazu benötigt er nicht nur das methodische Handwerkszeug, sondern auch das entsprechende Know-how in den entsprechenden Märkten. Entsprechend hoch ist die Nachfrage nach Data Analysts und Data Scientists. Je größer die Organisation, desto mehr Raum für einzelne Spezialisten und desto mehr Bedarf für verschiedene Berufsprofile. KMUs suchen dagegen oft Full-Stack-Analysten, also Datenexperten, die möglichst viele Profile der Daten-Wertschöpfungskette in sich vereinen.
Data Literacy betrifft alle
Doch nicht überall gibt es studierte Datenprofis: Im Mittelstand, der im Bereich Datenkompetenz gerade aufholt, übernehmen häufig CTO oder CIO datenbezogene Aufgaben. Hinzu kommt, dass auch die Fachabteilungen ein Verständnis für die Potentiale von Daten benötigen. Soll heißen: Jeder kann Datenkompetenz lernen.
Unternehmen sollten deshalb nicht nur die Data Literacy ihrer Datenprofis fördern. Denn um die besten Entscheidungen zu treffen, müssen einfache Fragestellungen von jedem Mitarbeiter - egal ob Datenexperte oder Fachabteilung - ad hoc beantwortet werden. Alle Mitarbeiter brauchen deshalb über Tools Zugang zu relevanten Daten und Visualisierungen, um schnelle Antworten aus den Daten zu generieren.
Mehr Datenkompetenz durch Weiterbildung
Wer jetzt befürchtet, dass jeder Mitarbeiter zum Datenexperten werden muss, kann aufatmen: Für komplexere Fragestellungen oder für eine tiefergehende Datenanalyse braucht es immer noch Datenexperten. Doch mit einer angemessenen Datenkompetenz bekommt auch die Fachabteilung ein besseres Gespür dafür, wie sie Daten nutzen und daraus Erkenntnisse gewinnen kann.
Die Forrester-Befragung zeigt allerdings auch, dass nur 34 Prozent der befragten Arbeitgeber Data-Weiterbildungsangebote für die gesamte Belegschaft - über die Datenexperten hinaus - anbieten. Viele Mitarbeiter haben erkannt, dass der Umgang mit Daten im Zeitalter der Digitalisierung einen der wesentlichen Skills im Job darstellt. Jedoch liegt es am Arbeitgeber Freiräume und Angebote zu schaffen, damit diese Fähigkeiten auch von allen im nötigen Ausmaß erlernt werden können. (pg)