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Digitalisierung : Irgendwas mit Daten

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Auf der einen Seite werden Datenanalysten also in nahezu jeder Branche umworben, und die Einstiegsgehälter liegen selten unter 45.000 Euro. Auf der anderen Seite sind die Anforderungen vieler Arbeitgeber aber auch sehr hoch: „Neben exzellenten akademischen Leistungen setzen wir hervorragende Kenntnisse in Statistik, maschinellem Lernen, Geo-Analytics oder Optimierung voraus sowie gute Kenntnisse der einschlägigen Programmiersprachen wie ,R‘ oder ,Python‘“, sagt Carsten Baumgärtner, Personalfachmann der Beratungsgesellschaft Boston Consulting. Entscheidend sei allerdings das Rundumpaket - im Idealfall eine Kombination aus Branchenkenntnis, Analyse- und Teamfähigkeit. Die Datenwissenschaftler arbeiteten an der Schnittstelle von Domänenexpertise und reiner Analyse, zwischen Informationstechnologie und Strategie und müssten vor allem in der Lage sein, Daten in verständliche und zielführende Handlungsanweisungen zu übersetzen.

Funktioniert das, liegen die Vorteile für Unternehmen auf der Hand: Wer Muster und Abhängigkeiten findet, kann schneller und fundierter Entscheidungen treffen, Prozesse effektiver gestalten und Kosten sparen. Doch wie bei jeder neuen Entwicklung, bei der zunächst nur das positive Potential wahrgenommen wird, könnte auch Big Data bald im Tal der Ernüchterung ankommen. Viele Arbeitgeber sind schon jetzt desillusioniert - ihre Ansprüche decken sich oft nicht mit dem Ausbildungs- und Erfahrungsniveau der Bewerber.

Nicht immer sind viele Informationen auch gute Informationen

Die sprechen in ihrem Lebenslauf zwar von Big Data, meinen aber eigentlich normale Datensätze; sie geben fortgeschrittene Analysefähigkeiten an und beziehen sich damit auf den Statistikkurs in der Oberstufe und den Umgang mit Excel-Tabellen. Wer den Unterschied zwischen Mittelwert und Durchschnittswert kennt, weiß, was eine Nullhypothese ist, oder statistische Signifikanz definieren kann, bringt noch lange nicht die Fähigkeiten für die Auswertung großer Datenmengen mit. „Studenten sollten Vorsicht walten lassen vor Studienangeboten, die nicht ausreichend in die Tiefe gehen“, sagt Hannes Hartenstein, Dekan der Fakultät für Informatik am Karlsruher Institut für Technologie, einem der führenden Informatikinstitute Deutschlands. Programmierfähigkeiten und der souveräne Umgang mit der entsprechenden Software in den Bereichen Statistik oder Datenanalyse seien Pflicht.

Das wirklich nützliche Jonglieren mit den Zahlen ist darüber hinaus nicht nur eine Frage des Programmierens und der Statistikkenntnisse. Nicht immer sind viele Informationen auch gute Informationen, Zusammenhänge sind oft weniger eindeutig, als ein erster Blick vermuten lässt. Die Scheidungsrate in Maine zum Beispiel korrelierte zwischen 2000 und 2009 perfekt mit dem amerikanischen Pro-Kopf-Konsum von Margarine. Einen ursächlichen Zusammenhang gibt es selbstverständlich nicht. Doch der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität, der in dem absurden Beispiel auch für den Laien offensichtlich ist, ist bei komplexen Daten oft kaum zu erkennen. Hartenstein betont: „Es ist wichtig, sich klarzumachen, was für Daten man hat, wie sie erhoben wurden und wie belastbar sie sind.“ Das ist gerade bei Fremddaten aus dem Internet selten der Fall.

Auch Unternehmen lassen sich nicht einfach nach Zahlen führen. Viele Abläufe und Zustände sind nicht quantifizierbar - zum Beispiel das Arbeitsklima in einem Team, die Zufriedenheit der Mitarbeiter oder individueller Erfolg. Qualitative Analyse ist in solchen Fällen unumgänglich. Doch das bestreiten die meisten Datenfreunde auch gar nicht: Emmanuel Müller sieht sich als Wissenschaftler in der Pflicht, „eine neue methodische Brücke zwischen Menschen als Entscheidern auf der einen Seite und der statistischen Analyse von Daten auf der anderen Seite zu bauen“. Es muss eine ziemlich lange Brücke werden.

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