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KarriereBig-Data-Experten gesucht

Der neue Nerd

Lesezeit ca.: 4 Minuten
Susanne Faschingbauer

Susanne Faschingbauer

freie Journalistin

Big Data verspricht höhere Gewinne und mehr Erfolg für Unternehmen. Spezialisten sind gesucht. Wer sind sie und was müssen sie können?

02. Januar 2015

Es war im April 2006, Facebook hatte keine hundert Mitarbeiter, da holte Geschäfts­führer Mark Zuckerberg den »Datengott« ins Team. Er hieß Jeff Hammerba­cher, war 23 Jahre alt, hatte in Harvard studiert und galt als Mathegenie. Er sollte analysieren, wie die Leute das soziale Netzwerk nutzten. Facebook, Google oder Yahoo profitieren seit langem von Big Data: Sie sammeln Daten aus E-Mails, Kommentaren, Likes, wenden einen Algorithmus an, und der spuckt aus, was die Firmen so erfolgreich macht: Kundenpro­file.

Auch deutsche Firmen wollen das Potential von Big Data nutzen: Wie tickt unser Kunde? Das hilft, Produkte zu entwickeln oder Trends zu erkennen. Die Beratungs­firma McKinsey schätzt zum Beispiel, dass Unternehmen weltweit 600 Milliarden Dollar absetzen könnten, wenn sie mehr über den aktuellen Standort ihrer potentiellen Kunden wüssten.

Big Data verspricht Erfolg, und deswegen suchen Unternehmen nach Mitarbei­tern, die sich damit auskennen. 4,4 Millionen Jobs werden bis 2016 in diesem Bereich entstehen, prognosti­ziert die Marktfor­schungs­firma Gartner. In Deutschland rangieren Big-Data-Spezialisten an zweiter Stelle auf der Liste der meistgesuchten IT-Fachleute, hinter Software­ent­wick­lern (Quelle: Bitkom).

Big-Data-Profis bringen Daten zum Sprechen. Damit sie die Daten verstehen, müssen sie wissen, worauf sie hören sollen. »Wer einen Spezialisten sucht, muss wissen, welches Problem er mit ihm lösen will«, sagt Stephan Pfisterer, Bereichs­leiter Bildung und Personal beim IT-Branchen­ver­band Bitkom. »Es fallen überall Daten an. Wie kann ich sie sinnvoll nutzen? Wenn ich es nicht schaffe, klare Ziele zu formulieren, wird mein Big-Data- Projekt scheitern.«

Auch Facebook hatte ein spezifisches Problem, das Hammerba­cher lösen sollte: An manchen US-Universi­täten floppte das soziale Netzwerk, an anderen hob es ab. Der Datenwis­sen­schaftler sollte analysieren, woran das lag. Ist das Ziel formuliert, geht es um die Frage: Was brauche ich, um die gewünschte Erkenntnis zu errechnen? Ein Datenwis­sen­schaftler allein genügt nicht. Hammerba­cher baute innerhalb von zwei Jahren ein Team aus mehreren Leuten auf, die riesige Datenberge sammelten und auswerteten.

»Die Rolle des Informati­kers im Unternehmen ändert sich«, sagt Pfisterer: Er rückt vom Rand ins Zentrum. Die IT-Fachleute der Big-Data-Zukunft werden deshalb nicht länger Informatiker heißen. »Es macht aus psycholo­gi­schen Gründen Sinn, ihnen neue Namen zu geben«, sagt Pfisterer. Es geht nicht darum, die Informatik neu zu erfinden; alles, was Big-Data-Experten wissen müssen, wird an Hochschulen bereits gelehrt. Es geht darum, die Erwartungen an Big Data auf mehrere Mitarbeiter zu verteilen.

Die Fachwelt diskutiert neue Berufsbilder

Data-Scientist: Es gibt Tausende Verfahren, um Daten zum Sprechen zu bringen. Die Kunst ist, zu wissen, welches Verfahren sich gerade jetzt eignet. Ein Data-Scientist wählt die erforder­li­chen Daten aus, bereitet sie auf und wendet ein intelligentes System an, um die erwünschte Erkenntnis zu erlangen. Ein mühsamer und komplexer Prozess. Hierfür braucht der Data-Scientist Kenntnisse in der Statistik und der Mathematik, er sollte die verschie­denen Datenbank­tech­no­lo­gien anwenden können und fit im Programmieren sein, aber auch Wissen über die Branche haben, in der das Unternehmen tätig ist. Er sollte die Kunst beherrschen, unter Kollegen beliebt zu werden: Um erfolgreich zu sein, braucht er die Daten aus allen Abteilungen. Er ist der Alleskönner im Big-Data-Team, der Prototyp des neuen Nerd.

Data-Artist: Er ist der Technikkünstler im Team und präsentiert die Ergebnisse so, dass sie für die Chefs in den Unternehmen verständ­lich werden. Er visualisiert die Daten mithilfe von Grafiken und Diagrammen.

Data-Architect: Er unterstützt den Data-Scientist beim Aufbereiten der Daten und in der Wahl des Analysetools. Der Data-Architect braucht dafür vor allem technisches Wissen über Datenbank­tech­no­lo­gien, Datenana­lyse und Business-Intelligence.

Information-Broker: Er unterstützt den Data-Scientist beim Beschaffen der Daten: Er weiß, wo es welche Daten gibt und wie man sie abgreift. Zudem entwickelt er Ideen, für welches Projektziel welche Daten erforder­lich sind.

Dateninge­nieur: Wer ihn einstellt, bekommt Technikwissen pur. Der Dateninge­nieur besorgt und wartet die für das Generieren von Daten erforder­liche Hard- und Software.

Data-Change-Agents: Sie sind die Menschen­fänger im Team. Sie machen verständ­lich, was Big Data ist und wofür man es braucht, damit der Wandel gelingt. Sie haben das fachliche Wissen, um die Datenspe­zia­listen zu begreifen, und beherrschen es, andere von ihren Ideen zu überzeugen. Sie haben das große Ganze im Blick und greifen ein, wenn es Probleme gibt auf menschli­cher Ebene. 

Ausgabe 2014/02

Ausgabe 2014/02

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