Data Scientist: The Sexiest Job des 21. Jahrhunderts

Vor einigen Tagen habe ich in einem kurzen Blogpost die Digital-Trends für 2013 von Scott Galloway, Professor für Brand Strategy und Digital Marketing an der NYU Stern School of Business, vorgestellt.

Eine der spannendsten Thesen ist die Aussage, dass durch die Verbreitung von Social Media immer mehr interpretationswürdige Daten anfallen und die heutigen Social Media-Manager schon bald durch Data Scientists ersetzt werden.

Data Scientists sind vielgesuchte und hochdotierte Fachleute. Es sind in der Regel Natur­wis­sen­schaft­ler, Mathe­matiker oder Statis­tiker. Zu diesem Berufsbild gehört die Anwendung von wissenschaftlichen Verfahren und Methoden, um so den Wust von Unter­neh­mens­daten (Stichwort Big Data) aufzubereiten oder zu analysieren, um damit wichtige Unter­neh­mens­ent­schei­dungen zu unter­stützen. “Die CEOs wollen wissen, was als nächstes geschieht und nicht was letzte Woche oder letzten Monat passiert ist”, meint Stacy Blanchard von Accenture Analytics.

Daten sind das neue Öl

Data is the new oil. Unfortunately, the technology has evolved faster than the workforce skills to make sense of it, and organizations across sectors must adapt to this new reality or perish.

Andreas Weigend, Leiter des Social Data Lab an der Stanford
ehemaliger Chief Scientist bei Amazon (Quelle: Mashable )

 

 

«Die Welt spricht Big Data. Buzzword oder Biz-Wert?», fragt Martin Meyer-Gossner auf The Strategy Web. «Kaum ein Wort wurde 2012 so oft gebraucht in einer Wirtschaft, in der der Terminus Webstrategie oft noch ein Fremdwort ist.» Das explosive Wachstum von Horchposten im sogenannten “physischen Internet” liefern den Unternehmen eine beispiellosen Fülle von Daten. Leider wissen die meisten Unternehmen heute nicht, wie sie damit umgehen sollen.

Die Leiter vieler Unternehmen sind verständlicherweise misstrauisch gegenüber umfang­reichen Investi­tionen in die Erhe­bung großer Daten­mengen und erweiterte Analyse­funktionen. Sie sind überzeugt, dass ihre Unter­nehmen dazu einfach noch nicht in der Lage ist. Möglicher­weise verstehen sie aber auch die Bedeutung der Daten nicht vollständig, die sie bereits haben. In dieser Infografik von EMC² sind die Ergebnisse einer Studie zu diesem Thema visualisiert, die diese Annahme belegen. Nur 1/3 der Befragten in der Studie waren sehr zuver­sichtlich, dass ihr Unter­nehmen die Fähigkeit besitzt, geschäft­liche Ent­schei­dungen auf der Grund­lage neuer Daten zu treffen.

Das Misstrauen ist begründet durch die Situation in der Mitte der 1990er Jahre, als neue CRM-Software große Begeisterung auslöste. Die CRM-Experten fluteten die Vor­stands­etagen und ver­sprachen beein­druckende Ergebnisse, wenn durch Imple­menta­tion ihrer Systeme große Mengen an Kunden­daten gesammelt würden. Nur lief es nicht so glatt wie versprochen. Zu viele Manager waren blind für die praktischen Anfor­derungen der neuen Technologien: Nämlich, dass komplexe Änderungen in den Prozessen vorzunehmen waren und die Fähig­keiten der Mit­arbeiter entsprechend ausgebaut werden mussten.

«Man kann nicht managen, was man nicht messen kann.»

Dieser W. Edwards Deming zugeschriebene Satz beschreibt die Herausforderungen, vor denen Unternehmen stehen:

• Zunächst müssen Unternehmen in der Lage sein, mehrere Datenquellen zu verwalten,zu analysieren und zu kombinieren.
• Zweitens müssen sie fortschrittliche Analyse-Modelle zur Vorhersage und Optimierung der Ergebnisse aufbauen.
• Drittens, und ist das Wichtigste, muss das Management den Mut besitzen, das Unternehmen umzubauen, so dass die Daten und Modelle auch tatsächlich zu besseren Entscheidungen führen können.

Was macht Unternehmen wie Amazon und Google so erfolgreich? Es ist die Fähigkeit, die immense Mengen der in ihrem Geschäftsprozess anfallenden Daten zu analysieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen, die wiederum die zukünftigen Schritte steuern.

Andrew McAfee und Erik Brynjolfsson beschreiben in «Big Data: The Management Revolution» das Vorgehen am Beispiel des Buchhandels und zeichnen so die Er­folgs­ge­schichte von Amazon nach. Danach können Buchhändler mit Laden­geschäf­ten immer verfolgen, welche Bücher sich verkaufen und welche nicht. Wenn sie ein eigenes Treue­programm aufgelegt haben, ist es zudem möglich, einige dieser Einkäufe einzelnen Kunden zuzu­ordnen. Und das ist es auch schon.

Wenn der Verkauf ins Web verlagert wird, erhöht sich das Verständnis für das Kauf­ver­halten der Kunden drama­tisch. Online-Händler können nicht nur das, was Kunden kaufen, verfolgen. Sie können darüber hinaus auch analy­sieren, was sie sich ange­sehen haben, wie sie durch die Website navi­gieren und so Ähnlich­keiten zwischen Individuen und Gruppen feststellen. Außerdem sehen die Händler, wie sich Promotionen, Bewertungen und das Seitenlayouts auswirken.

Es dauerte nicht lange, da entwickelten sie Algorithmen, um vorherzusagen, welche Bücher einzelner Kunden mögen und welche nicht. Der nächste Schritt war dann, Algorithmen einzusetzen, die festzustellen wie der Kunde auf Em­pfeh­lungen reagiert oder ob er diese ignoriert. Tra­ditio­nelle Einzel­händler haben einfach keinen Zugriff auf diese Art von Infor­mationen, geschweige denn die Möglich­keiten zum früh­zei­tigen Ein­grei­fen oder Gegen­steu­ern. Es ist kein Wunder, dass Amazon hat so viele Offline-Buchhandlungen aus dem Geschäft gedrängt hat.

Big data is out there. The trick is finding ways to make it work for your company.

Adi Ignatius, Editor in Chief Harvard Business Review

 

 

Quellen und Weitergehende Links
CIO Journal, Data Scientists Will Unlock Big Data’s Promise
Andrew McAfee und Erik Brynjolfsson, Big Data: The Management Revolution
thestrategyweb.com, Outlook: Five new job titles for the future of web strategy
Harvard Business Review, Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century
McKinsey Quaterly, Hal Varian on how the Web challenges managers
Forbes, Data Scientists: The Definition of Sexy
The Guardian, It’s the job of the moment. But what exactly is a data scientist?

 

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Bilder: ishp Consult, EMC², Herbert Peck