In einem vor langer Zeit angeblich äußerst beliebten TV-Format fragten Menschen mit außergewöhnlichen Berufen ein Rate-Team „ Was bin ich ?“. Und um den Ahnungslosen zumindest einen Clue zu geben, vollführten die Kandidaten eine für den unbedarften Beobachter meist nichtssagende, für ihre Tätigkeit aber typische Handbewegung.
Die typischen Handbewegungen würden sich dieser Tage wohl in vielen Jobs sehr ähneln: mehr oder weniger virtuoses Fingerklopfen auf einer imaginären Tastatur. Das ist vermutlich aber nicht der Grund dafür, dass dieses atemberaubend langsame TV-Format seit Jahrzehnten nicht mehr existiert.
Die Frage „Was bin ich?“ tauchte kürzlich zumindest in meinem Kopf dennoch wieder auf: nämlich im Zusammenhang mit dem Beruf des Data Scientist, der von den New York Times bekanntlich als „sexiest“ des 21. Jahrhunderts bezeichnet wurde. Vom Weißen Haus bis hin zu Energieversorgern, Handelsunternehmen und der Finanzwirtschaft – sie alle beschäftigen Data Scientists oder sind auf der Suche nach ihnen. Die Anforderungen an die „Hotties“ des Jobmarkts sind vielfältig aber klar: Data Scientists kombinieren die analytischen Fähigkeiten eines Wissenschaftlers mit den technischen Skills eines Ingenieurs, sie denken unternehmerisch und sind obendrein noch ausgewiesene Kommunikationsprofis. Schließlich erwartet man von ihnen nicht weniger, als endlich Licht und Erkenntnis ins tiefe Meer der Daten zu bringen.
Existieren diese Prachtexemplare überhaupt? Und wie sexy ist diese junge Disziplin tatsächlich, wenn Erwartungen und Rahmenbedingungen am Arbeitsplatz nicht mit den Fähigkeiten oder Persönlichkeitsprofilen der Data Scientists zusammenpassen? Wir wollten es genau wissen und haben Data Scientists aus Deutschland, Österreich und der Schweiz eigeladen, an einer Online-Befragung teilzunehmen. Die Ergebnisse dieser Befragung liegen nun vor.
Und siehe da: Technisch vorbelastete Data Scientists mit „traditionellen“ – also analytischen, logischen und fachspezifischen - Fähigkeiten stellen mit 37% noch die größte Gruppe der vorliegenden Stichprobe. Wir nennen sie „Geeks“. Weil sie vor allem „schwarz-weiß“ denken, mögen sie klare Ansagen und haben nichts für emotionale Argumente übrig. Ihre Stärken: Systemanforderungen festlegen, Prozesse aufsetzen und programmieren.
Mit 17% bereits abgeschlagen folgt die Gruppe der „Deliverer“ bzw. die der „Driver“ mit 14%. Beide Typen sind proaktiv und können gut im Projektmanagement und in der Mitarbeiterführung eingesetzt werden. Ihnen dicht auf den Fersen sind mit 13% die „Cruncher“, zurückhaltende reaktive Persönlichkeiten, die Routine und Beständigkeit schätzen und wohl am besten für technisch orientierte Aufgaben geeignet sind. Mit 10 bzw. 4% weit abgeschlagen hingegen die extrovertierten und kommunikationsstarken „Gurus“ und „Voices“, die Data Science mit viel Begeisterung und diplomatischem Geschick wohl eher auf der konzeptuellen Ebene in der Organisation verankern können. Die restlichen 5% entfallen auf weitere Profile wie „Seeker“, „Groundbreaker“, „Teacher“ oder „Lynchpins“.
Die Studienergebnisse belegen es: Der eine, alle Anforderungen abdeckende Data Scientist existiert in der Realität nicht. Das Geheimnis des Erfolgs liegt wie so oft im richtigen Mix: Führungskräfte sind gut beraten, Teams zu bilden, die als Gesamtheit alle Anforderungen des Unternehmens erfüllen. Dazu werden nicht nur Data Scientists, sondern auch datenaffine Manager benötigt, die die Erkenntnisse interpretieren und in Handlungen umsetzen können. Und nicht zu vergessen: Es bedarf vor allem einer Topmanagement-Riege, die den Mehrwert datenunterstützter Entscheidungen und Steuerung erkannt hat.
Weitere Informationen zum Thema: www.sas.de/ds
