BIG DATA
MY BIG,
FAT DATA
SO ARBEITEN DATENANALYSTEN. PLUS: IN DIESEN BRANCHEN SIND SIE BESONDERS GEFRAGT BERUFSBILDER EN MASSE
DETEKTIV SPIELEN
Big Data ist aktuell einer der zukunftsträchtigsten Trends – dadurch entstehen unterschiedliche Berufsbilder. Du kannst klassisch als Datenanalyst arbeiten, als Business Developer an der Schnittstelle zwischen Technik und Business tätig sein, als Data Manager die Qualität der Daten optimieren, als Application Developer die Datensoftware entwickeln oder als Security Manager für eine sichere Übertragung und Verschlüsselung sorgen. Oft verschwimmen in der Praxis die Grenzen zwischen den einzelnen Berufsbildern – du arbeitest also häufig interdisziplinär.
Als Datenanalyst wird dir auf jeden Fall nicht langweilig, denn du weißt nie, welche Fragestellungen dich am nächsten Tag erwarten werden. Dr. Carolin Holzmann, die als Datenanalystin bei der Umweltbank arbeitet, macht außerdem besonders Freude, »dass es eine echte Detektivarbeit ist, Zusammenhänge in Daten aufzudecken. Ich freue mich jedes Mal wieder, wenn ich bestimmte Muster in Daten entdecke. Diese dann auch noch grafisch nachvollziehbar darzustellen, macht mir sehr großen Spaß.« Außerdem sei es ein sehr dynamisches Arbeitsfeld, das sich kontinuierlich weiterentwickelt.
VIELFÄLTIGE AUFGABEN
ÜBERALL GEFRAGT Es gibt kaum eine Branche, die den enormen Nutzen von Big Data noch nicht erkannt hat. Die Technologie wird von Unternehmen beispielsweise dafür eingesetzt, um mehr über das Kundenverhalten zu lernen, interne Informationen auszuwerten oder eine bessere Datenlandschaft aufzubauen. Das beginnt schon in der Produktentwicklung, da durch Big Data Marktlücken und Trends erkannt werden können. Unternehmen aus dem Finanzsektor können verlässliche Vorhersagen oder Risikokalkulationen vornehmen und Versicherungen Betrugsfälle leichter erkennen. Im Gesundheitswesen kann Big Data im Extremfall über Leben und Tod entscheiden: Die Technologie ermöglicht, dass komplexe DNA-Analysen schneller erfolgen. So lassen sich Krankheiten prognostizieren und proaktiv behandeln. Auch in Wissenschaft und Forschung können Datenanalysen für deutlich mehr Effizienz sorgen, indem beispielsweise Daten eines Experiments ausgewertet werden. Du siehst: Datenprofis sind überall gefragt und können in sämtlichen Branchen einen großen Beitrag zum Erfolg leisten.
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ANY SOFT SKILLS NEEDED? »Wichtig ist die Fähigkeit zum analytischen und abstrakten Denken, ohne dabei in schematische Lösungsmuster zu verfallen oder blind technologischen Trends zu folgen«, weiß Dr. Sebastian Dungs, Senior Data Scientist bei PwC. Zusätzlich seien starke kommunikative Fähigkeiten wichtig, um jedes Teammitglied abzuholen und zwischen ihnen zu vermitteln sowie situationsbezogen das richtige Abstraktionsniveau finden zu können. Fachlich gesehen sind Skills in der Datenauswertung natürlich Voraussetzung für einen erfolgreichen Berufsalltag.
TEAMPLAY & EIGENSTÄNDIGKEIT Das klischeebehaftete Bild vom stillen Informatiker in der dunklen Kammer ist längst überholt. Heute müssen Datenanalysten sowohl selbstständig arbeiten als auch im Team funktionieren, wie Dr. Carolin Holzmann von der Umweltbank bestätigt: »Es braucht eine gesunde Mischung aus beidem. Ich bin die Fachfrau für alle Datenfragen. Das bedeutet, dass ich beispielsweise bei der Wahl der Methodik oder des Analysedesigns alleine arbeite. Ich bin aber wie alle anderen Teammitglieder in unsere Projekte eingebunden und kann hier mein Know-how einbringen – und das nicht nur bezüglich Datenanalyse.«
Text: Alicia Reimann | Illustrationen: greenbutterfly/AdobeStock
Die Tätigkeiten eines Datenexperten sind sehr weitreichend: »Ich bin innerund außerhalb des Teams fachlicher Ansprechpartner, Berater und Experte für verschiedene Themen im Bereich Data & Analytics, zum Beispiel für maschinelle Lernverfahren und semantische Modelle. Außerdem übernehme ich in Projekten auch Managementaufgaben, wobei ich unsere Kunden im gesamten Prozess begleite – von der analytischen Problemstellung hin zur fertigen Software«, erzählt Dr. Sebastian Dungs, Senior Data Scientist bei PwC. Eine seiner Hauptaufgaben ist dabei, geeignete Datengrundlagen für die Analysen auszuwählen und diese Daten dann entsprechend auszuwerten.
