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Goldsucher im Datendschungel

Unternehmen besitzen immer mehr Daten – und brauchen Fachleute, die sie zu nutzen wissen

Wer seine eigenen, unaufhörlich expandierenden Datenmengen betrachtet, hat schnell eine Vorstellung von den gigantischen Datenströmen, die täglich neu entstehen. Bis 2025 soll sich die weltweite Datenmenge verzehnfachen, so die Prognose des Analystenhauses International Data Corporation (IDC).

Und während es bisher meist Endverbraucher waren, die im großen Stile Daten produzierten, gehören zukünftig vor allem Unternehmen zu den großen Datenerzeugern: In sieben Jahren sollen rund 60 Prozent der globalen Datenmenge von Unternehmen produziert werden. Klar, dass sämtliche Wirtschaftsentscheider Strategien finden müssen, um die Daten zu erfassen, zu nutzen und zu speichern. Allerdings geht es nicht nur ums Aktenordner-ähnliche Verwalten: Begreifen Unternehmen die Daten als Schatz, den es zu analysieren und interpretieren gilt, können dadurch innovative Geschäftsideen entstehen.

Paradiesische Perspektive

Als Geschäftsführer der Fraunhofer-Allianz Big Data aus 30 Fraunhofer-Instituten kennt Dirk Hecker die verschiedensten Einsatzbereiche für eine kluge Datenanalyse, zum Beispiel in der Industrie: „Durch die prädiktive Wartung von Maschinen lassen sich Stillstände vermeiden. Dabei wird eine Reihe von baugleichen Maschinen mit Sensoren ausgestattet, die stündlich Hunderttausende Datensätze aufnehmen und eventuelle Unregelmäßigkeiten aufzeigen. Anhand dieser Daten kann ein Big-Data-Experte erkennen, welche Maschine besonders gut läuft und warum sie das tut. Außerdem kann er eine Prognose stellen, welches Bauteil demnächst defekt sein wird, sodass das Unternehmen früh genug agieren kann – was die Produktion natürlich deutlich optimiert und die ganze Firma wettbewerbsfähiger macht.“

Das Problem: Längst noch nicht alle Unternehmen nutzen ihre Daten auf intelligente Weise. Während die großen börsennotierten Unternehmen und viele Start-ups bereits eifrig mit ihren Dateninformationen arbeiten, tun viele Unternehmen das noch nicht. Von einer digitalen Talentlücke (international: „Digital Talent Gap“) spricht denn auch ein Report, der von der Beratergruppe Capgemini gemeinsam mit dem Netzwerk LinkedIn erstellt wurde. So räumen rund 55 Prozent der weltweit befragten Unternehmen ein, digital nicht ausreichend ausgerüstet zu sein. Ein Hauptgrund dürfte der Mangel an Mitarbeitern sein, die auf Datenanalyse spezialisiert sind.

Ausbildung mit Anspruch

Dieses Manko bedeutet gleichzeitig paradiesische Zustände für ausgebildete Datenspezialisten und solche, die es werden wollen. Obwohl das „Harvard Business Review“ bereits 2011 den Data Scientist als den „sexiesten Job des 21. Jahrhunderts“ bezeichnete, fehlt es aktuell an allen Ecken und Enden an Experten, sagt Dirk Hecker: „Viele Unternehmen finden keine eigenen Data Scientists. Deshalb ist die Nachfrage nach externer Unterstützung – etwa durch Spezialisten von Fraunhofer – enorm.“ Seit 2013 bietet das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) berufsbegleitende Weiterbildungsseminare an, damals gab es in Deutschland noch kaum spezialisierte und zertifizierte Ausbildungsmöglichkeiten. Mittlerweile kann man das Fach an einigen deutschen Hochschulen studieren, in Berlin etwa an der Beuth Hochschule für Technik. Die Anforderungen sind hoch: „Der Data Scientist wertet Daten systematisch aus und extrahiert daraus geschäftsrelevantes Wissen – dafür braucht er eine solide Grundlage in Mathematik, Informatik, Statistik und Betriebswirtschaft. Außerdem sind kommunikative Fähigkeiten gefragt, um die gewonnenen Erkenntnisse auch auf verschiedenen Ebenen im Unternehmen zu vermitteln“, sagt Dirk Hecker.

Dabei sind die Einsatzgebiete nicht auf die Wirtschaft beschränkt. Ein Forschungsgebiet der Fraunhofer-Allianz Big Data ist die gesundheitsbezogene Daten­analyse, etwa in der Arbeit mit MRT- oder CT-Bildern: „Es gibt Hunderttausende Bilder, die in irgendeiner Form schon mal von einem Arzt klassifiziert worden sind. Indem man diese vorhandenen Daten analysiert, kann man den Arzt, der gerade vor einem neuen MRT- oder CT- Bild sitzt, unterstützen. Der Algorithmus liefert dann Vorschläge und zeigt eventuell erkrankte Bereiche im Körper an. Natürlich bleiben die Daten anonym und am Ende entscheidet immer der Mensch über die Behandlung.“

Datenflut wächst weiter

Entsprechend der immer weiter wachsenden Datenmengen und den Möglichkeiten ihrer Auswertung für neue Geschäftsmodelle sind die Einsatzmöglichkeiten des Datenanalysten sehr vielseitig, findet Dirk Hecker: „Der Job ist finanziell attraktiv und es ist unglaublich spannend, mit so vielen verschiedenen Datensätzen zu tun zu haben — man wird quasi zum Datendetektiv.“

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