Data Science

Mit dem Begriff Data Science wird in jüngster Zeit ein neues Anforderungsprofil bzw. Berufsbild im Hinblick auf die zielorientierte Nutzung unternehmensinterner und -externer Daten beschrieben.
Die Nutzung der Daten bezieht sich dabei auf sowohl auf die systematische Suche nach neuen Geschäftsmodellen als auch auf die Verbesserung  von Prognosen vor dem Hintergrund vielfältiger Entscheidungssituationen. Bezüglich der Geschäftsmodelle steht die Nutzung von Geschäftsdaten oder Nutzungsdaten für die Entwicklung / digitale Veredelung bestehender Produkte im Vordergrund. Ferner können solche Nutzungsdaten anderen Plattformbetreibern gegen Entgelt zur Verfügung gestellt werden.
Fundiertes Geschäftsverständnis in Verbindung mit tiefgreifender Expertise im Hinblick auf die Auswertung und Nutzung geschäftsrelevanter Daten hat in Zukunft einen immer größeren Einfluß auf die Attraktivität und Wirtschaftlichkeit der eigenen Produkte. Data Science darf jedoch nicht verwechselt werden mit der Bedienung von Werkzeugen im Rahmen des sogenannten "Self-Service BI". Vielmehr geht es um die Kombination einer Reihe von Fertigkeiten und Erfahrungen, um die Anforderungen die mit dem Begriff Data Science verbunden sind erfüllen zu können.
Dei verschiedenen Skills im Hinblick auf Data Science können wie folgt beschrieben werden:

Data Management & Computer Science:
Verständnis und praktische Erfahrung bezüglich informationstechnischer Methoden wie bspw. Datenmanagement, Programmierung, Technologie und Infrastruktur. Im Hinblick auf das Datenmanagement stehen einerseits strukturierte Daten, die in relationalen und multidimensionalen Datenbanken abgelegt sind, eine Rolle. Andererseits rücken verstärkt unstrukturierte/semi-strukturierte Daten, die in sogenannten NoSQL Datenbanken gespeichert werden können, in den Fokus.(NoSQL-Technologien wie bspw. Impala für Hadoop) Daraus folgt, dass sowohl SQL als auch NoSQL Sprachen im Rahmen des Data Science beherrscht werden müssen.
Analytics:
Eine weitere Kernfähigkeit im Hinblick auf das Thema Data Science besteht in der sicheren Anwendung von mathematisch/statistischen Methoden, insbesondere der deskriptiven und induktiven Statistik. Ferner haben Methoden des Operations Research (OR) im Rahmen des sog. Predictive Analytics eine hohe Bedeutung.
Data Science beinhaltet also keine neuen statischen Verfahren, sondern lediglich die Anwendung bekannter Verfahren auf sehr große Datenmengen (Big Data -> Link) Neben der methodischen Beherrschung der Statistik hat die sichere Anwendung statistischer Software einen hohen Stellenwert. Hierzu zählen bspw. Werkzeuge zur statistischen Datenanalyse wie "R", "SPSS", "SAS".
Tiefgreifendes Geschäftsverständnis:
Die mit Abstand wichtigste Anforderung besteht darin, ein tiefgreifendes Verständnis des jeweiligen Geschäftsfeldes mit betriebswirtschaftlichem Methoden-Know How zu kombinieren.
Betriebswirtschaftliche Basis-Methoden wie z.B. Investitionsrechnung, integierte Unternehmensplanung, Finanzmanagement, Kosten- und Leistungsrechnung etc. müssen auf der Basis eines tiefgreifenden Verständnisses von Geschäftsmodellen, Geschäftsprozessen und Märkten sicher angewendet werden können.    

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Quelle: Stadelmann, Data Scientist als Beruf, siehe auch:  https://blog.zhaw.ch/datascience/the-data-science-skill-set/

Data Science erfordert somit eine fachliche Kombination aus Informatik, Mathematik und Betriebswirtschaft auf dem Fundament tiefgreifender geschäftlicher Erfahrungen. Es versteht sich fast von selbst, dass diese Skills in Personalunion nur äußerst selten zu finden sind. Experten rechnen in den nächsten Jahren allein für die USA damit, dass mindestens 200.000 ausgeschriebenen Stellen für Data Scientists nicht besetzt werden können. Dieser Nachfrageüberhang wird sich auch in Europa zeigen.

Viele Unternehmen werden daher verstärkt auf externe Expertise zurückgreifen müssen. Die AEP AG unterstützt ihre Kunden in diesem Themenfeld mit großer Expertise, da in allen genannten Bereichen hervorragende Fachleute zur Verfügung stehen. Ein Pool aus Informatikern, Betriebswirten und erfahrenen Managern in Verbindung mit modernsten Softwaretechnologien kann unseren Kunden unterstützend zur Seite stehen.