Zusammenfassung

 
Überblick
  • Big Data bietet Unternehmen große Potenziale zur Verbesserung von Entscheidungen. Deren Nutzung wird aktuell stark mit der Rolle des Data Scientists in Verbindung gebracht. Fehlendes Fachpersonal und Know-how werden als die wesentlichen Einführungsbarrieren der Big Data-Nutzung in Unternehmen angesehen.
  • Der Beitrag zeigt, welche Rollen der Data Scientist im Unternehmen hat und welche Kompetenzen er zu deren Erfüllung benötigt. Insbesondere werden die entstehenden neuen Aufgabenprofile aufgezeigt.
  • Abschließend wird das Verhältnis zur Rolle des Controllers untersucht werden. Es wird verdeutlicht, wie Big Data die Arbeit des Controllers beeinflusst, und welche neuen Potenziale sich dem Controller durch die Kooperation mit dem Data Scientist bieten.

1 Herausforderung Big Data

Die informationstechnologischen Entwicklungen der vergangenen Jahrzehnte haben zu einem enormen Anstieg des verfügbaren Datenvolumens geführt. Diese Daten liegen in einer Vielfalt unterschiedlichster Datenformate vor und werden mit hoher Geschwindigkeit, meist in Echtzeit generiert. Neu entwickelte Methoden der automatisierten Erkennung und Nutzung von Mustern, Bedeutungen und Zusammenhängen (sog. Advanced Analytics, wie Data Mining, Text- und Bildanalytik) erlauben die Analyse und Interpretation dieser Daten. Daten, welche diese Merkmale aufweisen, werden unter dem Sammelbegriff Big Data zusammengefasst.[1]

Big Data können zu einer "Management Revolution" führen

Die reine Existenz gigantischer, stetig wachsender Datenmengen in verschiedensten Datenformaten und die Möglichkeit, diese verarbeiten und analysieren zu können, erklärt noch nicht die "Goldgräberstimmung", welche der Begriff Big Data aktuell in unserer Unternehmenswelt auslöst. Erst wenn Unternehmen es schaffen, einen wirtschaftlichen Nutzen mit Big Data zu erzielen, ist diese Stimmung berechtigt. Gelingt dies, prophezeien Andrew McAfee und Erik Brynjolfsson vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) eine neue "Management Revolution".[2] Die Hoffnung: Manager werden durch Big Data mehr relevante Informationen über ihr Unternehmen erhalten und dadurch bessere Entscheidungen treffen können.

Data Scientist, der "Zauberlehrling" der Datenanalyse

Allerdings sind diese Erkenntnisgewinne nicht ohne zusätzliche Personalressourcen möglich. Unternehmen brauchen Mitarbeiter, die über die hierzu erforderlichen analytischen und technischen Fähigkeiten verfügen. Zudem müssen diese in der Lage sein, die "richtigen" Fragen zu stellen, welche mit Hilfe der Daten beantwortet werden können. Seit einigen Jahren hat sich die Bezeichnung "Data Scientist" für diese Zauberlehrlinge der Daten gebildet.

Die Verbesserung und Rationalitätssicherung der Entscheidungen ist seit jeher Kernaufgabe des Controllers. Er war bisher für die Entscheidungsunterstützung des Managements, vor allem auf der Basis betriebswirtschaftlicher Daten aus dem Rechnungswesen, verantwortlich. Ist der Data Scientist also Konkurrenz oder Ergänzung des Controllers (Abb. 1 links)? Oder hat der Controller zu lernen, mit Big Data umzugehen und selbst Data Scientist zu werden (Abb. 1 rechts)?

Der Beitrag arbeitet heraus, wer dieser Data Scientist ist, welche Fähigkeiten und Fertigkeiten er für seine Arbeit benötigt und wie er im Verhältnis zum Controller steht. Insbesondere ist zu klären, ob der Controller selbst diese Aufgaben wahrnehmen soll.

Abb. 1: Möglichkeiten des Verhältnisses von Controller und Data Scientist

[1] Vgl. ICV – Internationaler Controller Verein, 2014, S. 4–5.
[2] McAfee/Brynjolfsson, 2012, S. 4.

2 Der Data Scientist – Profil und Aufgaben

Nutzungsbarrieren von Big Data, fehlendes Fachpersonal und Know-how

Eine aktuelle Studie des "Institut für Business Intelligence" zeigt die grundlegende Bedeutung des Data Scientists. Der Data Scientist bzw. sein Fehlen ist für die wesentlichen Umsetzungsbarrieren von Big Data in Unternehmen verantwortlich. An der Studie beteiligten sich 310 Unternehmen, größtenteils aus Deutschland, aber auch der Schweiz und anderen europäischen Staaten. Über 50 % der Befragten gaben an, dass fehlendes Fachpersonal und die unklare organisatorische Verantwortlichkeit hohe Barrieren für einen Big Data-Einsatz sind. Der Nutzen von Big Data wird indes kaum infrage gestellt (vgl. Abb. 2).

Der Aufbau geeigneter Kompetenzen und eine sinnvolle organisatorische Einbindung dieser in die Unternehmen werden erfolgskritisch für einen wertschöpfenden Beitrag von Big Data angesehen. Die erforderlichen Kompetenzen, zusammengefasst in der Rolle des Data Scientist, sollen daher zunächst im Fokus dieser Betrachtung stehen.

Abb. 2: Barrieren für den Einsatz von Big Data aus Sicht der Unternehmenspraxis[1]

[1] In Anlehnung an Institut für Business Intelligence, 2013.

2.1 Das Rollenprofil des Data Scientists

Data Scientist: "Sexiest Job of the 21st Century"

Der Bezeichnung "Data Scientist" wohnt die Intention inne, eine Abgrenzung zu verwandten Aufgabenprofilen wie denen des Business Analysten, Statistikers oder Softwareentwicklers zu schaffen.[1] Geadelt wurde der Data Scientist im Jahr 2012, als Harvard Professor Thomas H. Davenpo...

Das ist nur ein Ausschnitt aus dem Produkt Controlling Office. Sie wollen mehr? Dann testen Sie hier live & unverbindlich Controlling Office 30 Minuten lang und lesen Sie den gesamten Inhalt.


Meistgelesene beiträge