Strategien


Big Data

Daten sind das neue Gold

Ingrid Weidner arbeitet als freie Journalistin in München.
Viele Industrie-Unternehmen beginnen langsam, mit Big Data neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Data-Scientists helfen ihnen dabei, diese Chancen zu erkennen.

Unterhalb des Artikels finden sie die Broschüre "Arbeitswelt 2020 - Die Jobs der Zukunft" zum kostenlosen Download.

Die Einkäufe für das Familienfest am Wochenende sind verräumt, da zickt der Kühlschrank. Ein kurzer Anflug von Panik, Internetrecherche und die Suche nach einem Ersatzteil beginnt. "Ich hätte mir gewünscht, dass mir der Hersteller vorher eine SMS geschickt und mich darauf hingewiesen hätte, dass ich das Thermostat bald austauschen muss", sagt Thomas Bodenmüller-Dodek, Data Scientist bei SAS, wenn er an das Erlebnis zurückdenkt.

Das Mantra vieler Software- und Beratungsunternehmen: "Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts."
Das Mantra vieler Software- und Beratungsunternehmen: "Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts."
Foto: enzozo - shutterstock.com

Der 38-jährige Wirtschafts-Informatiker Thomas Bodenmüller-Dodek kennt sich in der Welt der Geschäftsprozesse, Technologien und Informatik bestens aus. Deshalb fällt es ihm leicht, Kunden zu beraten, wie sie große Datenmengen analysieren und für ihre Zwecke nutzen können. In Workshops und Gesprächen entwickelt er gemeinsam mit ihnen Ideen für neue Geschäftsmodelle. Denn mittlerweile kennen viele Unternehmen den Satz "Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts", das Mantra vieler Software- und Beratungsunternehmen, die Big-Data-Lösungen anbieten. Der Job von Thomas Bodenmüller-Dodek ist es, diesen Schatz für die Kunden zu heben oder ihnen zumindest die Werkzeuge an die Hand zu geben, damit sie selbst fündig werden.

Doch viele Firmen beginnen erst, sich mit den Möglichkeiten von Big DataBig Data für neue Service-Geschäftsmodelle zu beschäftigen. "Viele Unternehmen erheben Daten, wissen aber nicht so recht, was sie damit anfangen sollen", sagt Bodenmüller-Dodek. In gemeinsamen Workshops mit den Kunden analysiert und visualisiert er diese Daten und entdeckt darin Muster. Visuelle Darstellungsformen von Zahlenkolonnen erleichtern die Interpretation. Manchmal reiche es, einzelne Aspekte aus dem Datenpool darzustellen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Doch ganz so einfach ist es nicht, denn schließlich müssen Data Scientists auch wissen, wonach sie suchen sollen. Alles zu Big Data auf CIO.de

Thomas Bodenmüller-Dodek ist Data Scientist bei SAS.
Thomas Bodenmüller-Dodek ist Data Scientist bei SAS.
Foto: SAS

Interpretierbare Ergebnisse von Datenanalysen

Das während des Studiums der Wirtschafts-Informatik erworbene Methodenwissen in Mathematik und Statistik hilft Bodenmüller-Dodek, die Ergebnisse von Datenanalysen zu interpretieren. Doch das reicht für seine Aufgaben als Data Scientist keineswegs aus. "In der IT-Branche muss man immer am Ball bleiben. Ich bilde mich regelmäßig weiter, besuche interne Weiterbildungskurse meines Arbeitgebers, bin in Online-User-Gruppen aktiv, lese viele Blogs und vernetze mich mit Kollegen", erklärt Bodenmüller-Dodek.

Auch er selbst schreibt einen Blog über seine Arbeit und über die Plattform Meetup verabredet sich der Data-Scientist mit Kollegen, um über neue Tools zur Visualisierung von Daten in regelmäßigen Treffen zu diskutieren. "Die Meetup-Treffen in Heidelberg und Frankfurt sind eine gute Ergänzung für mich. Dort tausche ich mich mit Experten aus anderen Branchen aus", erklärt er.

Gute Berufsaussichten für Data-Scientist- und Big-Data-Experten

Die Berufsaussichten für Data-Scientist- und Big-Data-Experten schätzt der Profi als besonders gut ein. Doch am Arbeitsmarkt suchen Firmen Data Scientists allerdings oft vergebens, denn die berufserfahrenen Experten sind begehrt und oft nur schwer zu finden. Noch bilden Universitäten in Europa diese Spezialisten kaum aus, in den USA sei man da weiter, berichtet Bodenmüller-Dodek. "SAS hat in den USA gute Kontakte zu den Universitäten und engagiert sich in der Ausbildung. Wir bilden auch selbst Absolventen weiter, die sich zum Data-Scientist weiterqualifizieren wollen", weiß der Wirtschafts-Informatiker. Übrigens konnte Bodenmüller-Dodek das Kühlschrankproblem lösen, die Familie musste nicht auf das Festmahl verzichten. Doch mit einer smarten Big-Data-Lösung wäre es entspannter für ihn gewesen.

Big Data - Worum geht es?

Der aus dem Englischen stammende Begriff Big Data bezeichnet eine Herangehensweise, wie große, komplexe und schlecht strukturierte Datenmengen mit neuen Hardware- und Software-Lösungen schnell verarbeitet und analysiert werden können. Besonders attraktiv ist es, wenn Analysten in Echtzeit Zusammenhänge in großen Datenmengen herstellen und prüfen können, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Die visuelle Darstellung erleichtert es auch Laien, die Ergebnisse rasch und intuitiv zu verstehen.

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