Inhalte
Das Wichtigste in Kürze
- Ein Data Scientist analysiert große, oft unstrukturierte Datenmengen, um daraus Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen abzuleiten.
- Dafür braucht es neben technischem Know-how auch Kreativität, wirtschaftliches Verständnis und Kommunikationsstärke.
- Data Scientists sind branchenübergreifend gefragt – überall dort, wo datenbasierte Strategien und Innovationen im Mittelpunkt stehen.
Was ist ein Data Scientist?
Ein Data Scientist ist ein Spezialist für die Analyse großer und komplexer Datenmengen. Die Hauptaufgabe besteht darin, unstrukturierte Rohdaten so aufzubereiten, dass daraus verwertbare Informationen entstehen – als Grundlage für fundierte Entscheidungen im Unternehmen.
Dabei kommen moderne Methoden, ausgefeilte Algorithmen und bewährte Prozesse zum Einsatz. Ziel ist es, aus Daten echte Mehrwerte zu schaffen. Ein Data Scientist hilft Unternehmen nicht nur, ihre bestehenden Abläufe zu verbessern. Auch neue Geschäftsmodelle lassen sich auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse entwickeln und ausbauen.
Kurz gesagt: Ohne fundierte Datenanalyse bleiben viele Potenziale ungenutzt. Ein Data Scientist sorgt dafür, dass genau das nicht passiert.
Welche Aufgaben übernehmen Data Scientists?
Data Scientists analysieren große, häufig unstrukturierte Datenmengen – und erkennen darin Muster und Zusammenhänge, aus denen sich konkrete Vorhersagen und fundierte Entscheidungen ableiten lassen.
Dabei geht es nicht mehr nur darum, möglichst viele Daten zu sammeln. Entscheidend ist, wer diese Daten sinnvoll auswertet. Aus Big Data wird Smart Data.
Im Mittelpunkt steht dabei die sogenannte Advanced Analytics – eine Weiterentwicklung der klassischen Business Intelligence. Während BI vor allem historische Daten betrachtet, geht Advanced Analytics einen Schritt weiter: Sie erlaubt fundierte Prognosen und zeigt, welche Auswirkungen bestimmte Entwicklungen in der Zukunft haben könnten.
Ein bekanntes Beispiel dafür sind Predictive Analytics. Diese Methode kommt unter anderem im Gesundheitswesen oder im Risikomanagement von Versicherungen zum Einsatz. Aber auch in vielen anderen Branchen sind diese Analysen gefragt – denn wer wüsste nicht gern schon heute, was morgen passiert?
Doch bevor die Analyse beginnt, gilt es, die richtige Datenbasis zu schaffen. Denn nur mit hochwertigen, relevanten Daten lassen sich aussagekräftige Ergebnisse erzielen. Zunächst muss geklärt werden: Welche Daten sind entscheidend? Und vor allem – woher bekommt man sie?
Ein Beispiel: Die Eingaben in das Suchfeld einer Webseite. Sie liefern wertvolle Hinweise auf Kundenbedürfnisse und -verhalten. Gesucht wird etwa nach neuen Produkten oder nach Gründen für Rücksendungen – und genau diese Informationen helfen dabei, Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken.
Hat der Data Scientist die Rohdaten zusammengetragen, werden sie gezielt aufbereitet. Das bedeutet: Relevante Daten werden extrahiert, unwichtige entfernt, alles in das passende Format gebracht und gemappt – also strukturiert. Gerade zu Beginn eines Datenprojekts liegen viele Informationen noch unstrukturiert vor. Hier ist technisches Know-how gefragt.
Damit Muster wirklich zuverlässig erkannt werden können, braucht es in der Regel Daten über einen Zeitraum von mindestens drei Jahren. Kürzere Zeitfenster können zu starken Abweichungen führen. Die darauf aufbauenden Machine-Learning Modelle werden getestet und trainiert, bevor sie für Prognosen oder Entscheidungen genutzt werden.
Erst wenn all diese Schritte durchlaufen sind, liefert die Datenanalyse belastbare Ergebnisse – und damit einen echten Mehrwert für Unternehmen.
Diese Fähigkeiten sollte ein Data Scientist mitbringen
Ein Data Scientist vereint technisches Know-how mit analytischem Denken und unternehmerischem Verständnis.
Grundlage ist die sichere Beherrschung mindestens einer relevanten Programmiersprache – in der Regel Python oder R. Doch das allein reicht nicht aus. Wer in diesem Beruf erfolgreich sein möchte, braucht ein vielseitiges Kompetenzprofil.
Dazu gehören fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik, denn die Modelle, mit denen Data Scientists arbeiten, basieren auf statistischen Konzepten. Ebenso wichtig ist das Wissen im Bereich Machine Learning – selbstlernende Algorithmen sind ein fester Bestandteil moderner Datenanalysen und gewinnen stetig an Bedeutung.
Auch Kreativität ist gefragt. Nicht selten liegt der Schlüssel zur Lösung in einem unkonventionellen Ansatz – besonders dann, wenn die Daten unvollständig oder fehlerhaft sind.
Ebenso entscheidend: ein gutes Verständnis für die wirtschaftlichen und technischen Abläufe im Unternehmen und die Kenntnis der relevanten Einflussfaktoren. Denn die Analysen sollen konkrete Handlungsempfehlungen liefern und zur Optimierung der Business Performance beitragen.
Darüber hinaus braucht ein Data Scientist Kommunikationsstärke und Überzeugungskraft. Die Ergebnisse müssen verständlich vermittelt werden – gerade an Entscheidungsträger, die nicht tief im Thema Data Science stecken. Nur so können datenbasierte Erkenntnisse im Unternehmen den gewünschten Mehrwert entfalten.
In welchen Bereichen sind Data Scientists tätig?
Data Scientists sind heute branchenübergreifend gefragt – überall dort, wo große Datenmengen entstehen und genutzt werden sollen.
Der Grund ist klar: Mit der zunehmenden Digitalisierung wächst auch das Datenvolumen und die Anzahl der relevanten Datenquellen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Daten sinnvoll zu strukturieren, zu analysieren und daraus konkrete Entscheidungen abzuleiten.
Ob Produktion, Dienstleistung oder Forschung – Data Scientists leisten einen wichtigen Beitrag zur datenbasierten Unternehmenssteuerung. Sie helfen, Prozesse zu optimieren, Kundenverhalten zu verstehen, Risiken zu minimieren und neue Geschäftschancen zu identifizieren.
Typische Einsatzbereiche sind unter anderem die Logistik, das Gesundheitswesen, die Medizintechnik, das Banken- und Versicherungswesen sowie der Handel.
In welcher Branche ein Data Scientist tätig ist, kann sich auch auf das Gehalt auswirken. Grundsätzlich gilt: Je datengetriebener und technologieorientierter das Unternehmen, desto größer ist in der Regel die Nachfrage – und damit auch die Wertschätzung für diese Qualifikation.
FAQ
Warum spielt der Data Scientist eine zentrale Rolle?
Daten sind der Treibstoff der digitalen Welt – und ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Sie liefern die Grundlage für strategische Entscheidungen und eröffnen völlig neue Möglichkeiten.
Ein gutes Beispiel ist das autonome Fahren. Hier müssen riesige Mengen an Echtzeitdaten erfasst, ausgewertet und interpretiert werden – und das in Sekundenschnelle. Ohne die Arbeit von Data Scientists wäre eine solche Technologie undenkbar.
Was sollte ein Data Scientist an Know-how mitbringen?
Der direkteste Weg in den Beruf führt über ein Studium der Data Science. Aber auch Abschlüsse in Mathematik, Statistik, Informatik oder verwandten MINT-Fächern bieten eine solide Basis.
Wichtig ist vor allem die Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und datenbasierte Lösungen zu entwickeln. Dafür braucht es tiefgehende Kenntnisse in Big Data Analytics, Programmierung, Datenbankmanagement mit SQL, Datenmodellierung, ETL-Prozessen und Datenvisualisierung. Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure, Frameworks wie Hadoop sowie Machine-Learning-Tools runden das technische Profil ab. Ebenso entscheidend sind Businessverständnis, Kommunikationsstärke, Kreativität und ein gutes Gespür für interdisziplinäre Zusammenarbeit.
