Eines der gängigsten Klischees im Zusammenhang mit der datengetriebenen Digitalisierung lautet, dass die Digitalisierung unsere gesamte Arbeitswelt bedroht, weil sie tausende von Jobs vernichten wird. Durch Autonomes Fahren & Co droht bald Massenarbeitslosigkeit – so lautet die vermeintliche Logik. Dabei wird übersehen, dass die Situation sehr viel komplexer ist und bislang von den prophezeiten Entlassungen nichts zu sehen ist.
Ganz im Gegenteil: Immer deutlicher stellt sich in den Unternehmen heraus, dass die Digitalisierung ein Job-Motor ist. Neue Aufgaben entstehen und der tatsächliche Aufwand von bestimmten Aufgaben wie solche in den Bereichen Data Engineering oder Social Media zeigt sich erst mit der Zeit mit aller Deutlichkeit. Zudem wird klar, dass neue Rollen im Unternehmen und den Teams notwendig sind, damit die Digitalisierung zum Erfolgsmodell werden kann.

Allein aufgrund der Daten, mit den Unternehmen heute und in Zukunft konfrontiert sind, entstehen neue Berufe. Drei davon, die im Datenzeitalter unverzichtbar sein werden, möchten wir hier vorstellen: den Data Scientist, den Data Engineer und den Data Strategist.

Der Data Scientist – “Sexiest job of the 21st century”

Data Science ist die Wissenschaft von den Daten. Bei genauerer Betrachtung handelt es sich aber nicht um eine Disziplin, sondern ein Bündel aus verschiedenen Fachbereichen wie Informatik, Mathematik, Betriebswirtschaftslehre und Statistik. Im Kern geht es darum, Daten mit wissenschaftlichen Methoden zu untersuchen und im Kontext von Unternehmen und Organisationen einzusetzen.

Im Vergleich zu anderen Fächern und Berufen ist Data Science nach wie vor ein junges Gebiet, wenngleich in den letzten Jahren hier viel geschehen ist und sich das Berufsbild sehr klar herauskristallisiert hat. Das Spannende am Beruf des Data Scientist ist die Kombination aus einem hohen Praxisbezug und einem anspruchsvollen wissenschaftlichen Niveau. Data Scientists beschäftigen sich selbstredend in erster Linie mit der Auswertung von Daten. Allerdings ist das nur die halbe Wahrheit. Denn mindestens ebenso müssen sie betriebswirtschaftliche Zusammenhänge verstehen und die Ergebnisse ihrer Analysen kommunizieren können.

Ein Data Scientist trägt darum eine große Verantwortung. Von den Ergebnissen der Datenanalysen kann zum Teil viel abhängen, weil weitreichende Entscheidungen von ihnen abgeleitet werden. Ein Fokus der Arbeit von Data Scientist ist darum die Sicherstellung der Datenqualität – sprich die Überprüfung der Daten auf Plausibilität, Vollständigkeit, Korrektheit und Relevanz.

Der Data Engineer – Oft vergessen, aber wichtiger denn je

Data Engineering ist ein Bereich, dessen kritische Bedeutung in den letzten Jahren erst in vollem Umfang erkannt wurde. Dabei spielt Data Engineerin in Datenprojekten eine zentrale Rolle: Der Data Engineer kümmert sich um alle Prozesse rund um die Generierung, Speicherung, Pflege, Aufbereitung, Anreicherung und Weitergabe von Daten.

Data Engineering beschäftigt sich ganz zentral mit dem Aufbau, der Überwachung, dem Erhalt und der Erweiterung der gesamten Hardware- und Software-Infrastruktur. Dazu gehören auch die Auswahl, Anschaffung und Aufbau der richtigen Tools, Services und Datenbanken. Neben dem Management und Monitoring der Daten und Datenquellen besetzt der Data Engineer zudem die Schnittstelle zwischen den Daten und allen weiteren Instanzen, die für die Datenanalyse und Weiterverwendung zuständig sind. In diesem Rahmen ist er für die Wahl der richtigen Data-Sets verantwortlich und optimiert Algorithmen. Nicht zuletzt kümmert sich der Data Engineer auch um die Sicherheit und Stabilität des gesamten Systems sowie die Einhaltung von Datenschutz und Datensicherheit.

Die Vielfalt dieser Aufgaben macht aus HR-Perspektive eines klar: Insbesondere in kleinen Unternehmen, in denen nur ein Data Engineer für diese Aufgaben zuständig ist, muss dieser ein guter Allrounder sein. In größeren Unternehmen sind die einzelnen Aufgaben jedoch so komplex und aufwändig, dass eine Person allein nicht ausreicht, um sie alle gleichermaßen zu übernehmen.

Der Data Strategist – damit aus Ideen Wirklichkeit werden

Damit sich Data Engineer und Data Scientist überhaupt an die Arbeit machen können, ist ein weiterer, wichtiger Beruf entstanden: der Data Strategist. Dieser ist dafür verantwortlich, Ideen für relevante Use Cases und damit verbundene Chancen zu identifizieren und konzeptionieren. Die Entwicklung einer Datenstrategie und darin befindlichen Datenprojekten ist die Kernaufgabe des Data Strategist. Damit hört das Aufgabenspektrum des Data Strategist längst nicht auf. Vielmehr begleitet er alle Datenprojekte und prüft regelmäßig, ob Anpassungen wie beispielsweise die Erweiterung durch externe Datenquellen zur besseren Analyse notwendig sind.

Um eine Datenstrategie, die wir auch Data Journey nennen, zu konzeptionieren sind spezielle Methoden nötig wie beispielsweise Design Thinking. In solchen Formaten entstehen Roadmaps für die Datenstrategie insgesamt sowie konkrete Einzelprojekte. Das Ziel ist jedoch immer dasselbe: Aus den vorhandenen Daten einen echten Mehrwert zu erzielen.

Um dieses hoch gesteckte Ziel optimal zu erreichen, sind grundlegende Programmierkenntnisse nötig, ohne die es nicht möglich wäre, Datenstrategien vollständig zu verstehen, zu konzeptionieren und zu kommunizieren. Da die Kommunikation und Storytelling jedoch die zentrale Bedeutung im Berufsalltag eines Data Strategist einnehmen, sind ausgeprägte rhetorische Fähigkeiten sowie Überzeugungskraft die wichtigsten Skills, die es bei der Einstellung zu beachten gilt.

Data Roles – Datenprojekte richtig besetzen und zur datengetriebenen Organisation werden

Jeder der drei hier vorgestellten neuen Berufe des Datenzeitalters sind unverzichtbar, wenn es darum geht, die Transformation zu einem wahrhaft datengetriebenen Unternehmen zu vollziehen. Allein aufgrund der unterschiedlichen und hochspezifischen Schlüsselqualifikationen, die für den Erfolg von Datenprojekten nötig sind, gehören diese Data Roles zur Grundausstattung einer modernen Data Unit. Doch längst geht es in den Unternehmen nicht mehr ausschließlich darum, einzelne Datenprojekte ausreichend und umfassend zu besetzen. Das Ziel ist die datengetriebene Organisation.

Die hier vorgestellten neuen Berufe sind aus dieser Perspektive nur ein kleiner Ausschnitt einer ganzen Reihe von essentiellen Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten, die heute in einem datengetriebenen Unternehmen besetzt sein müssen. Hinzufügen ließe sich auch noch der Data Stuart, der Data Analyst, der Data Artist und der Data Architect sowie an der Spitze des Unternehmens ein CD(igital)O oder ein CD(ata)O. In den Bereichen Recruiting und Weiterbildung sind dementsprechend heute Weichenstellungen vorzunehmen, um den Bedarf der Zukunft frühzeitig zu erkennen und abdecken zu können. Nur wenn alle Unternehmen die Chancen des Datenzeitalters nutzen, werden die Befürchtungen über Massenarbeitslosigkeit eine Fußnote der Geschichte der Digitalisierung bleiben.