Datenmanagement in Unternehmen
Der "Data Scientist" - Glamour- oder Knochenjob?
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Daten sind das neue Gold. Daten sind das neue Öl. So oder so ähnlich klingen die vollmundigen Versprechungen der IT-Anbieter Richtung ihrer Kunden in den verschiedenen Branchen. Und in der Tat liegen in den neuen datengetriebene Geschäftsmodellen und Prozessen die Wertschöpfung und Profite der Zukunft. Und diejenigen, die in der Lage sind, aus Daten Gold zu machen, werden vom Markt fürstlich belohnt. Nach Einschätzung von Crisp Research werden im Jahr 2015 weltweit schon rund 95 Milliarden Euro für Analytics- und Daten-basierte Services ausgegeben.
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Was dabei vielfach vergessen wird: Die Förderung von Gold oder auch Öl ist ein Knochenjob. Hart und gefährlich. Analog ist die Aufgabe der "Data ScientistsData Scientists" in den Unternehmen nicht unbedingt eine "vergnügungssteuerpflichtige" Veranstaltung. Denn anders als in vielen reinen Internet-Unternehmen liegen die Daten meist nicht in der gewünschten Qualität und Quantität vor. "Data Quality Management", "Data Integration" und "Data Integrity Management" sind daher die Pflichtaufgaben der neuen Datenverantwortlichen. Alles zu Business Intelligence auf CIO.de
Aber neben der Pflicht gibt es auch die Kür. Kostengünstige Sensoren und die Compute- und Analytics-Dienste aus der Cloud geben den Data Scientists in den kommenden fünf Jahren vollkommen neue Spielräume und Möglichkeiten, um datengetriebene Produkte und Services zu gestalten und zu vermarkten. Beispiele sind Ferndiagnostik und Vitalüberwachung im Bereich des Gesundheitswesens, Predictive Maintenance bei autonomem Fahren oder oder die neuen "data-driven" Consumer Goods in Form von WearablesWearables & Co. Alles zu Wearables auf CIO.de
Der aktuelle Bitkom-Leitfaden zeigt erstmals über 40 konkrete Big Data-Einsatzbeispiele aus der Unternehmenspraxis in Deutschland und ist damit ein eindrucksvolles Beispiel, dass es für die Data Scientists nun auch in Deutschland genug zu tun gibt. Mit der "Digital Analytics Association Germany" gibt es auch in Deutschland mittlerweile einen Verband, der sich um die Ausbildung und Zertifizierung der neuen Generation datengetriebener Berufsbilder kümmert.
Mit der Ernennung von DJ Patil hat Barack Obama nicht nur einen der profiliertesten Daten-Analytiker und Daten-Produktdesigner der Gegenwart gewonnen, sondern auch einen der Erfinder Begriffes selbst. So war es Patil, der zusammen mit Thomas H. Davenport im Jahr 2012 in einem Beitrag für das Harvard Business Review einen Beitrag mit dem Titel "Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century" verfasste. Eine exzellente Wahl.
- Gesetze verstehen
Die Auswirkungen der aktuellen und künftigen Gesetzeslage auf die Firma verstehen. Dies beinhaltet die Frage nach notwendigen Änderungen und deren Auswirkungen auf das IT-Budget. Zum Beispiel nutzen viele Unternehmen immer noch reale Daten ihrer Kunden und Nutzer für Entwicklungs- und Testzwecke. Mit der neuen Gesetzgebung sollten sie diese anonymisieren oder zumindest maskieren. - Analysieren
Analysieren, wo persönliche und sensible Daten aufbewahrt werden. Wer nutzt wie welche Daten und wo liegen die größten Gefahren einer Datenschutzverletzung? Die entsprechende Analyse der Bearbeitungsprozesse persönlicher und sensibler Daten und wie diese mit anderen Daten interagieren nimmt oft deutlich mehr Zeit in Anspruch als geplant. - Anonymisieren
Daten desensibilisieren, ohne sie unbrauchbar zu machen. Anonymisierte Daten lassen sich häufig relativ problemfrei in bestehende Workflows und Prozesse integrieren. Alternativ sind neue oder veränderte Arbeitsprozesse zu entwickeln, um die Gesetze einzuhalten. Die daraus resultierenden Kenntnisse fließen wiederum in Anforderungskataloge an Drittanbieter-Lösungen ein. - Datenschutzprozesse entwickeln
Datenschutzprozesse unter Verwendung der geeigneten Werkzeuge entwickeln. Zur Umsetzung der Datensicherheits-Strategie gibt es verschiedene Lösungen. Diese kann aus einem neuen Satz an Geschäftsprozessen bestehen, aus einer Revision der Datenzugriffsbestimmungen, einer (Test-)Datenmanagement-Technologie oder aus einer beliebigen Kombination davon. - Lösungen liefern
Die Lösung in das bestehende IT-Umfeld ausliefern. Vor der Einführung der entwickelten Prozesse sollten die Abläufe so weit wie möglich automatisiert und die manuellen Eingriffe reduziert sein. Teams, die diese Prozesse im Alltag betreuen, sind in die entsprechenden Regularien und Prozesse einzuweisen sowie in der Handhabung der verwendeten Werkzeuge zu trainieren.
Aber eines darf man nicht vergessen - ein Data Scientist kann nur so gut sein, wie das Umfeld in dem er agiert. Und hier spielen einerseits rechtliche Rahmenbedingungen, als auch ethische Überlegungen eine wichtige Rolle. Denn nur ein verantwortungsbewusster Umgang mit den Unternehmens- und Kundendaten kann langfristig Werte schaffen. Wer glaubt, durch eine kurzfristige oder rücksichtslose Kommerzialisierung von Kundendaten nachhaltiges Geschäft aufbauen zu können, der irrt sich.
Nur wenn Nutzen und Vertrauen bei den neuen datengetriebene Services und Produkten Hand in Hand gehen, hat der Data Scientist seinen Job gut gemacht. Denn Vertrauen ist im digitalen Zeitalter ein entscheidender Erfolgsfaktor. Denn die Nutzer stimmen mit den Füßen in Form von Klicks ab. Wenn der Vertrauensvorschuss aufgebracht ist, wechseln diese zur Konkurrenz oder verweigern sich.
Daher hat DJ Patil wirklich keinen leichten Job. Die NSA-Skandale belasten seinen Start als "Chief Data Scientist" der USA schwer. Man kann nur hoffen, dass er positiven Einfluss auf die derzeitige Haltung der US-Regierung nehmen kann. Diese zerschlägt gerade viel Porzellan.
So fürchten GoogleGoogle, MicrosoftMicrosoft und FacebookFacebook berechtigterweise ein schwindendes Vertrauen ihrer Nutzer, wenn sie selbst von der Regierung weiter in den Geheimdienstsumpf hineingezogen werden. Die europäische und deutsche Politik sollte sich hier kein schlechtes Beispiel nehmen und nicht die gleichen Fehler begehen. Denn sonst lassen sich die Früchte der digitalen Transformation nicht wie gewünscht ernten. Sonst droht eine Missernte. Alles zu Facebook auf CIO.de Alles zu Google auf CIO.de Alles zu Microsoft auf CIO.de