Wenn Unternehmen wissen, wer ihre Kund*innen sind, was sie mögen, welche Probleme sie haben oder auf welchen Kanälen sie unterwegs sind, können sie ihre Angebote besser auf die Bedürfnisse der Kund*innen zuschneiden und sie gezielter ansprechen. Daten, so die große Hoffnung vieler Unternehmen, können ihnen dabei helfen, Produkte und Dienstleitungen zu optimieren und neue Geschäftsfelder zu entwickeln. Daher gelten Daten schon heute als das neue Öl.
Nach Jahrzehnten, in denen Unternehmen Daten gesammelt haben, und sich durch das Internet und die sozialen Medien der Zugang zu den Daten vervielfacht hat, rückt die Nutzung der Daten in den Fokus. Die Expert*innen im Auffinden, Sortieren, Lesen, Analysieren und Auswerten von Daten sind Big Data Analyst*innen. Sie wissen, wie man aus großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen mit spezieller Big-Data-Software relevante Ergebnisse herauszieht.
Anders als erwartet sitzen Big Data Analyst*innen nicht nur vorm Bildschirm. Sie verbringen auch viel Zeit in Meetings. Eine wichtige Fragestellung, die hier geklärt werden muss ist: Was soll aus dem Datenwust überhaupt ermittelt werden? Um zu sinnvollen Ergebnissen zu kommen, müssen die Datenanalyst*innen auch die Auftraggeber und deren Zielgruppen gut kennen. Neben der Auswertung von Daten, gehört auch die Beschaffung relevanter Daten und die Visualisierung und Aufbereitung der Daten zu den Aufgaben der Datenspezialist*innen.
• Auswertung von Big-Scale Data Sets samt Entwicklung passender Algorithmen
• Daten aus primären oder sekundären Datenquellen erfassen und (in der Regel Cloud-basierte) Datenbanken/Datensysteme/Datenpipelines verwalten
• Daten interpretieren, die Ergebnisse anhand statistischer Verfahren analysieren und regelmäßige Berichte daraus erstellen
• Trends oder Muster in komplexen Datensätzen erkennen, analysieren und interpretieren
• Handlungsempfehlungen für die Produktteams zur Optimierung der Produkte ableiten
• Daten filtern und modellieren und neue Datenpipelines definieren
• Begleitung von Projekten von der Entwurfsphase über die Entwicklung/Prototyping bis hin zu einer produktiven Umsetzung
• Konzeption und Implementierung skalierbarer Softwarelösungen für die Nutzung strukturierter und unstrukturierter Massendaten aus verschiedensten Quellen auf Basis von Big Data-Systemen
Big Data Analyst*innen berichten je nach Unternehmen zum Beispiel an die Unitleitung, das Chief Digital Office, die Marketingleitung oder die Geschäftsführung.
Data Science – also die Wissenschaft von den Daten – ist zunächst ein Bündel aus verschiedenen Disziplinen wie Informatik, Mathematik, Betriebswirtschaftslehre und Statistik. Data Science Anwendung sind in unterschiedlichen Forschungs- und Wirtschaftsbereichen relevant. Neben dem Marketing und der Werbung erhoffen sich Unternehmen und Forscher*innen von Datenanalysen neue Erkenntnisse etwa in der Medizin, den Geisteswissenschaften bis hin zur Weltraumforschung.
Da das Berufsbild noch recht neu ist, können Datenanalysten unterschiedliche Backgrounds haben. Sowohl ein Studium der Wirtschaftswissenschaften, in IT Management, Informationsmanagement, Wirtschaftsinformatik, als auch ein Studium in Automatisierung und Informationssysteme, Digital Humanities oder BWL kann eine gute Grundlage sein.
• Gute analytische und strategische Fähigkeiten
• innovatives Denken
• strukturierte Arbeitsweise
• Know-how in der Markt-, Trend- und Meinungsforschung
• Abstraktionsvermögen
• Neugierde
• Verständnis für Zahlen
• Affinität für Technik und Tools
Noch sind nicht alle Aufstiegsmöglichkeiten absehbar. Eine Führungsposition, die Geschäftsführung von Bereichen wie Strategy & Data oder die Position des*der Chief Digital Officer sind möglich.