Data Scientist – Data Artist – Data Journalist – wie bitte, wer?

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Blog von Christine Komander von SAS zum Data-Scientist
Blog von Christine Komander von SAS zum Data-Scientist

Nachdem der Data Scientist mittlerweile bei allen Digitalisierungsthemen und der damit einhergehenden Analytik in aller Munde ist, geistern nun auch etliche andere Rollendefinitionen durch die Positionierungen der verschiedenen Anbieter. Ein paar dieser neuen Bezeichnungen würde ich gerne aufgreifen und erklären, zusätzlich ein paar Denkanstöße mitgeben.

Neben dem Data Scientist, der ja der erklärte Analytics-Spezialist mit erstklassigem Know-how und umgreifenden Skills rund um die Analyse und der dafür notwendigen Aufbereitung der Daten ist, hat sich in den vergangenen Monaten auch der Begriff „Citizen Data Scientist“ in die Begriffswelt eingeschlichen. Gemeinhin versteht man unter dieser Spezies den „normalen Nutzer“ entsprechend leistungsfähiger und auch benutzerfreundlicher Software, dem es gelingt, auch ohne tiefer greifende Kenntnisse von Statistik und Stochastik quasi „technisch befähigt“ wertvolle Erkenntnisse aus den ihm zur Verfügung stehenden Daten zu ziehen. Dazu gehört z. B., Entscheidungsbäume zu erstellen und zu interpretieren, Korrelationsanalysen durchzuführen etc.

Die für mich neuen Rollenbezeichnungen „Data Artist“ oder „Data Journalist“ habe ich aus Veranstaltungen und Blog-Beiträgen meiner amerikanischen Kollegen mitgebracht. Stark vereinfacht kann man das so zusammenfassen:

Die beiden Rollen sind sich sehr ähnlich und haben beide zum Ziel, dem wohl als eher introvertiert und kommunikationsarm betrachteten Data Scientist Menschen zur Seite zu stellen, die entsprechende Skills mitbringen, mithilfe derer erstens die wertvollen Erkenntnisse der Analytik grafisch aufbereitet und präsentabel gemacht (Data Artist) und/oder zweitens professionell moderiert in eine für ein breites Publikum verständliche Story verpackt (Data Journalist) werden.

Aha! – Brauchen wir all diese Rollen wirklich so explizit oder verkomplizieren diese die Welt eher?

Wie ist es um die Realität in den Unternehmen gestellt? Ist es nicht eher so, dass sich ganze Berufsbilder oder neudeutsch Job Descriptions im Zuge der Digitalisierung der Arbeitswelt ändern werden? So wie der in meiner Jugend noch weitverbreitete Kfz-Mechaniker heute Kfz-Mechatroniker heißt und zu dessen „Skillset“ ganz selbstverständlich der Umgang mit der in Automobilen implementierten Software gehört, werden sich in den nächsten Monaten und Jahren rasante Veränderungen in vielen Berufen ergeben.

Industrie 4.0 steht letztendlich für die vierte industrielle Revolution, das erfordert ein rasches Umdenken in den Unternehmen. Für die Software-Hersteller bedeutet das, dass die Technologie, die den Benutzern an die Hand gegeben wird, um neue Aufgaben zu bewältigen, so intuitiv bedienbar und selbsterklärend sein muss, wie nur irgendwie möglich. Neue Technologien müssen dafür sorgen, dass jeder Anwender analytischer Verfahren die Informationen so aufbereitet bekommt, dass er daraus Entscheidungen ableiten kann. Entscheidungen, die softwarebasiert getroffen wurden, müssen jederzeit transparent sein, und schließlich müssen komplexe Zusammenhänge erklärbar gemacht werden. Der „Citizen Data Scientist“ ist also eher ein neuer Teilaspekt vieler traditioneller Berufsbezeichnungen.

Der Data Scientist wird nur dann erfolgreich in seiner Rolle sein, wenn er seine Ansätze innerhalb des Unternehmens verständlich kommunizieren kann, die Skills dazu bringt er möglicherweise selbst mit, dann kann Technologie helfen, die Ideen zu moderieren. Ist das nicht der Fall, muss er entsprechend unterstützt werden, und da kann es je nach Umfang des Digitalisierungsvorhabens durchaus sinnvoll sein, über neue Rollen wie den Data Artist oder den Data Journalist nachzudenken. Kommunikation ist der wichtigste Aspekt in unserer neuen digitalen Arbeitswelt.

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About Author

Christine Komander

Sr Solutions Architect

Ich arbeite seit diesem Jahr als Senior Business Expert im PreSales Team Analytics Plattform, wo ich mich vorrangig mit Fragen rund um Business Intelligence beschäftige. Dabei unterstütze ich unsere Kunden bei der Integration unserer Lösungen in ihre existierende Architektur sowie beim optimalen Einsatz der Software. Mein Lieblingsthema ist definitiv Visual Analytics, die explorative Datenanalyse und die konsumentengerechte Darstellung der Informationen in Berichten. Für SAS arbeite ich mit einer Unterbrechung von zwei Jahren, während der ich als SAS Anwenderin beim Deutschen Krebsforschungsinstitut in Heidelberg war, seit 1994.

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