Berufsbild Data Scientist

Ein Beitrag von Dr. Lukas Breuer und Sebastian Szugat

Was habt Ihr studiert, um heute als Data Scientists bei adesso zu arbeiten?

Lukas Breuer: Ich habe an der Fachhochschule Aachen ein duales Studium der Technomathematik in Kooperation mit dem Institut für Neurowissenschaften und Medizin im Forschungszentrum Jülich absolviert. Danach habe ich an der RWTH Aachen über die Auswertung von menschlichen Gehirndaten in Echtzeit promoviert. Die Echtzeit-Analyse ermöglicht es, komplexe Hirnfunktionen und schnelle elektrophysiologische Prozesse schon während der Untersuchung beurteilen zu können. Im Anschluss habe ich dann als Post-Doc im Forschungszentrum Jülich gearbeitet. Schwerpunkt war dabei die Entwicklung von Algorithmen, um die Interaktionen zwischen verschiedenen Regionen des menschlichen Gehirns zu analysieren.

Sebastian Szugat: Ich habe an der TU Dortmund Datenanalyse und -management sowie Datenwissenschaft studiert. Danach war ich dort drei Jahre als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Statistik mit Anwendungen im Bereich der Ingenieurwissenschaften tätig. Hier habe ich statistische Methoden zur Prognose der Lebensdauer von Spannbetonträgern in Brücken entwickelt. Die traditionellen Berechnungsverfahren lieferten mitunter gar nicht die richtigen Ergebnisse, sodass wir mit der Data Science ganz neue Ansatzpunkte haben.

Wie würdet Ihr das Berufsbild des Data Scientist beschreiben?

Sebastian: Das Berufsbild des Data Scientist ist eine Schnittmenge aus drei Disziplinen oder Berufsgebieten: Zum einen muss der Data Scientist Statistik beherrschen, also vor allem analytisches Denken und mathematische Methoden, dann muss er Softwareentwickler sein, der diverse Programmiersprachen und modernste Tools beherrscht, und als drittes muss er Business Analyst sein, der beim Kunden über das entsprechende Fach- beziehungsweise Domänenwissen verfügt, um dessen Probleme zielgerichtet lösen zu können.

Was steht bei Euch auf den Visitenkarten?

Lukas: Tatsächlich die Berufsbezeichnung Data Scientist.

Ist der Studiengang in Deutschland schon breiter bekannt?

Sebastian: Den Studiengang für das Berufsbild Data Scientist kann man noch nicht an vielen Unis in Deutschland studieren. Es handelt sich eher noch um einen weniger bekannten wissenschaftlichen Ausbildungsbereich. Ich selbst habe ja Datenwissenschaft studiert. Diese Richtung bereitet ganz gut auf das Berufsbild vor. Aber wie schon gesagt: Heutige Experten verbinden in der Regel Kenntnisse aus den drei Wissensgebieten Statistik beziehungsweise Mathematik, Informatik und Software Engineering sowie Branchenkenntnisse, also Domänenwissen. Wichtig ist hier zu erwähnen, dass das statistische Wissen die Basis bildet – ohne dieses geht auf diesem Gebiet gar nichts.

Lukas: Ich würde gerne ergänzen, dass der Begriff Data Scientist noch nicht eindeutig definiert ist. Wir liefern hier schon eine sehr gute Profilbeschreibung, aber es ist nicht so, dass sich hier die Fachwelt schon auf eine einheitliche Sicht verständigt hat. Und ich schließe mich Sebastian an: Profunde Statistikkenntnisse bilden mit Sicherheit die Basis für diesen Job. Und was die Social Skills angeht, so sollte man über sehr gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten verfügen, um angemessen vermitteln zu können, was man analysiert hat – gerade natürlich in der Zusammenarbeit mit dem Kunden.

Habt Ihr typische Anwendungsszenarien für die Kernbranchen von adesso, sprich für den Banken- und Versicherungsbereich?

Sebastian: Im Versicherungsbereich gibt es ja das wichtige Thema Versicherungsbetrug, durch den diesem Sektor Jahr für Jahr ein nicht unerheblicher, wenngleich nicht genau bezifferbarer Schaden entsteht. Hier kann Versicherungsbetrug aufgedeckt und langfristig gar eingeschränkt werden, indem man möglichst viele Daten nutzt und einbezieht, um einen Versicherungsbetrug aufzudecken. Im Bankenbereich spielt beispielsweise der Kreditkartenbetrug eine Rolle. Hierzu werden möglichst viele Informationen gesammelt, also zum Kunden und zu den Transaktionen. Da können Verdachtsmomente auftreten, die – gebündelt nach entsprechender Datenauswertung – einen Kreditkartenbetrug rechtzeitig anzeigen und aufdecken lassen.

Lukas: Wir sind als Data Scientists bei adesso ja im Bereich „Cross Industries“ angesiedelt, also in dem Segment, in dem wir Kunden quer durch verschiedenste Branchen betreuen – neben unserer traditionellen Kerngeschäftsbereiche wie Banken, Versicherungen, Öffentliche Verwaltung, Gesundheit, Automotive und Energiewirtschaft. Und wir sind hier zurecht platziert, denn Data Science kann in praktisch allen Branchen unserer Wirtschaft sehr wertvolle Dienste leisten.

Wie schätzt Ihr die Entwicklung des Bereichs Data Science ein? Gibt es ein Nachwuchsproblem?

Sebastian: Grundsätzlich ist der Bereich schwer im Kommen und es gilt hier wie überall, frühzeitig das Pferd zu satteln, um dabei zu sein. Deswegen hat adesso nun diesen Bereich seit Anfang des Jahres aufgesetzt und wird ihn personell weiter ausbauen. Natürlich gibt es noch nicht so viele gut ausgebildete Data Scientists, aber der Ausbildungsbereich entwickelt sich und wird immer bekannter. In der Praxis braucht man nicht nur den technisch versierten Analysten, er muss auch die Fähigkeiten besitzen, die Datenanalyse dem Auftraggeber einleuchtend zu vermitteln.

Was ist eigentlich an der Datenanalyse, wie es die Data Science betreibt, so neu? Das gibt es doch schon lange.

Lukas: Bislang wurden im Bereich der Datenanalyse vor allem Reports zu Daten erstellt. Damit hat man in erster Linie die Vergangenheit erklärt. Wir als Data Scientists möchten aber Aussagen über die Zukunft treffen – also Prognosen stellen. Das unterscheidet Data Science entscheidend von der Datenanalyse: die Zukunftsgewandtheit. Dazu ein Beispiel aus dem Bereich des E-Commerce: Hier inte¬ressiert Anbieter, wie sie ihren Kunden Produkte vorschlagen können, die Bedürfnisse wecken und zum Kauf animieren. Für solche Vorhersagen muss eine ungeheure Vielzahl an Daten ausgewertet und analysiert werden.

Die Harvard Business Review schrieb im Zusammenhang mit Data Scientists vom „sexiest job in the 21st century“. Könnt Ihr das nachvollziehen?

Sebastian: Der Bereich ist deswegen sexy und unfassbar spannend, weil er eines der vielseitigsten Gebiete ist, auf denen man als Statistiker und Datenanalyst tätig sein kann. Man hat so viele Quellen, die man einbeziehen muss und weiß oft morgens nicht, was abends dabei rauskommt. Und das ist für einen Job eine sehr spannende Arbeitsumgebung. Man erstellt nicht immer nur langweilige Reports, sondern ist dabei, etwas Neues, auch sehr Kreatives zu schaffen. Das ist das Coole an diesem Job. Für reale Probleme finden wir die Strategien, um Verbesserungen und Lösungen anzubieten. Wir können mit dieser Wissenschaft viele Herausforderungen in der Wirtschaft besser angehen und verstehen.

Lukas: Ich finde das auch extrem spannend, weil man die Möglichkeit bekommt in so viele verschiedene Branchen hineinzuschauen. Als Data Scientist ist man nicht nur auf eine bestimmte Branche fixiert, sondern hat die Möglichkeit seine Methoden in den verschiedensten Branchen anzuwenden. Gerade das macht den Job so spannend, weil man dadurch täglich was Neues lernt und es nie langweilig wird.

Was macht so ein Fach wie die moderne Data Science möglich?

Lukas: Das liegt an dem Umstand, dass wir in den heutigen modernen Zeiten von Big Data in der Lage sind, viel mehr Daten von mitunter zahlreichen, verteilt arbeitenden Computern zu erheben und auszuwerten. Stichwort High Performance Computing. Wir sammeln insgesamt immer mehr valide Daten und dabei wird der Faktor Unsicherheit umso kleiner, je mehr wir wissen. Und je mehr wir an gesicherten Fakten anhäufen, umso besser können wir Prognosen für die Zukunft stellen. Die Statistik selbst ist ja noch gar keine so alte Disziplin und vieles war noch nicht so gut vorhersagbar. Das hat sich mit den neuen Datenauswertungsmethoden verändert und wird sich noch weiter verbessern.

Versteht Ihr Data Science als Untergebiet zu Business Intelligence?

Sebastian: Ich komme ja selbst nicht aus dem BI-Bereich. Data Science ist grundsätzlich ein unabhängiges Fachgebiet, man kann in vielen Bereichen damit Fuß fassen. Aber Data Science hat natürlich große Anwendungsschnittstellen im Bereich Business Intelligence. Es ist ein logischer Anknüpfungspunkt für unsere Kunden. Diese befinden sich mittendrin in der digitalen Transformation und wollen natürlich mit all den Daten etwas Sinnvolles anfangen. So ist das Bewusstsein für Data Science im Zuge von BI und Big Data in den letzten Jahren in den Unternehmen, also bei unseren Kunden, immer stärker gewachsen.

Wenn Ihr nicht bei einem IT-Dienstleister wie adesso wärt, wärt Ihr am ehesten wo tätig… ?

Lukas: Ich interessiere mich aufgrund meiner bisherigen Laufbahn besonders für den Gesundheitsbereich und die Gehirnforschung. Das Interessante in diesem Bereich ist, dass neue Forschungsergebnisse einen direkten Einfluss auf die Gesundheit und das Wohlbefinden von sehr vielen Menschen haben können. Daher würde ich wahrscheinlich in diesem Bereich tätig sein. Aber zum Glück ist adesso ja auch im Gesundheitswesen unterwegs, sodass ich auch die Möglichkeit habe, in diesem Bereich zu arbeiten.

Sebastian: Mich interessieren vor allem Ingenieurthemen, das kommt aus meiner Studien- und Uni-Zeit, wo ich eng mit Ingenieuren zusammengearbeitet habe. Meine Interessensgebiete sind der Industrie 4.0-Bereich, Internet of Things, die Optimierung von Prozessen und so Dinge wie Prognosen zu Maschinenausfallzeiten. In diesen Bereichen würde ich alternativ mein Wissen einsetzen. Aber genau betrachtet finden sich all diese Themen auch im Portfolio von adesso, der als IT-Dienstleister breit aufgestellt ist.

Danke für das Gespräch und viel Erfolg!