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Data Science ist nicht nur ein neues Buzzword, sondern auch eine Chance für Jobsuchende. 300.000 Dollar Jahresgehalt ist die Summe, die Data Scientists beim Berufseintritt zumindest in den USA ohne weiteres verlangen können. Schon seit einem Jahr gibt es das Berufsbild des Data Scientist. Er soll nicht nur Daten sammeln, sondern verbinden. Big Data ist der Ansatz, die gesamten Datenströme des Internet auszuwerten. Um diese riesigen Datenmengen auszuwerten, kommt es darauf an, die richtigen Fragen zu stellen. Hier gibt es ein ergiebiges Feld für Studenten etwa der Fachrichtungen Meteorologie oder Astronomie, die es gewohnt sind, in enormen Dimensionen zu denken, aber mit einer eher mauen Arbeitsplatzsituation zu kämpfen haben.

Robin Prosch, Client Solution Architect beim Storage-Hersteller EMC, ist sich sicher: „Ein Data Scientist wird niemals arbeitslos werden. Der Krieg um die Talente ist entbrannt. Der Data Scientist wird die Art verändern, wie Geschäfte abgewickelt werden.“ Es kommt darauf an, Spuren im Internet analysieren und die Verschränkung der Technologien zu erreichen sowie das Kundenverhalten zu analysieren durch Segmentierung. Die Wertschöpfung aus der Datenanalyse ist dabei kein Einzelsport, nur im Team gibt es einen Erkenntnisfortschritt.

Es muss auch gesagt werden, dass die Data Science in einem Konflikt zum Datenschutz steht, gerade in Deutschland. Von daher ist die Frage, was kann man, darf man und will man. Es gibt bereits einige deutschsprachige Data Science Labs an verschiedenen Universitäten. Studiengänge gibt es zum Beispiel in Dortmund, Magdeburg und Konstanz. Gefördert wird dies durch EMC mit dem Academic Alliance und Associate Curriculum. Neben einem regelrechten Studium gibt es auch die Möglichkeit, an Kursen teilzunehmen. So bietet beispielsweise Fraunhofer IAIS die Ausbildung zum Data Scientist in zweitätigen Schulungen in St. Augustin zum Preis von 1900 Euro an.

Auch IBM investiert in Ausbildung und hat das Accelerated Discovery Lab im IBM Forschungszentrum Almaden bei San Francisco eröffnet. Ein Zentrum, in dem Unternehmen beispielsweise aus Handel, Medizin oder Finanzwelt ihre Datenschätze mit dem Wissen anderer Datenquellen und -basen abgleichen, erweitern, auswerten und für ihre eigenen Entwicklungen und strategischen Entscheidungen nutzen können. Mit der Analyse enormer Datenmengen – kurz Big Data genannt – lassen sich schneller als bisher wissenschaftliche wie wirtschaftliche Erkenntnisse gewinnen, die zu neuen Patenten oder Produkten führen. Im IBM Accelerated Discovery Lab steht den Unternehmen eine intelligente und kognitive IT-Umgebung zur Verfügung, die auf der Technik des IBM Computersystems Watson basiert und Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten verarbeiten kann.
SAP hat ebenfalls ein Studienprogramm eingerichtet: SAP HANA for Humanity soll Big Data fördern, indem Data Scientists mit Studenten, Regierungen und der Öffentlichkeit interagieren, um globale Probleme zu lösen.

Sabine Bendiek, Geschäftsführerin, EMC Deutschland GmbH, und Mitglied des Hauptvorstands BITKOM, erwartet, dass die Zukunft den Data Scientists, aber auch den Datenschützern, gehört: „Data Scientists gehören derzeit zu den meistgesuchten Fachkräften. Denn Unternehmen haben längst erkannt, welche Datenschätze sie mit ihrer Hilfe heben können. Das macht den Data Scientist zu einem der attraktivsten Berufsfelder für Young Professionals. Nicht nur Techniker haben hier Chancen: Wir brauchen eine neue Generation von Datenschützern, die Technik und Ethik miteinander in Einklang bringt. Denn nicht alles, was Big-Data-Technologien bereits heute leisten können, ist auch wünschenswert und akzeptabel. Nur wenn sich Unternehmen dieser Diskussion professionell stellen, werden wir alle vom vollen Potenzial von Big Data profitieren könne.“

Oliver Padmaperuma vom Beratungsunternehmen Cap Gemini sieht Data Scientists so: „Nicht nur Entscheidungsunterstützer, sondern in erster Linie
Impulsgeber für die Realisierung neuer Geschäftspotenziale oder Prozessoptimierungen. Dies erfordert zumeist die Kenntnis über viele analytische Tools (z.B. SAS, SPSS, R, etc.), da Kundendaten aus bestehenden Unternehmensdatenbanken (z.B. CRM- oder ERP-Systeme) zusammengeführt und geschickt mit Informationen aus anderen Systemen verbunden werden müssen, sodass im Nachgang bisher unentdeckte Aussagen oder Trends identifiziert werden können.“

Donald Feinberg, Vice President von Gartner, erklärt: „Big Data besteht aus hohen Volumen an Geschwindigkeit, Verschiedenheit und Komplexität. Es braucht neue Anwendungen um dies zu bewältigen, aber es gibt keine Big Data Produkte. Bei Data Scientists wird es 4,4 Millionen Arbeitsplätze geben, davon 29 Prozent in Europa. Die Nachfrage übersteigt das Angebot um das vier- oder fünffache.“

Steve Brazier, Vorstand des Marktforschungsunternehmens Canalys, gibt aber Data Scientists auch eine Warnung mit auf den Weg: „Nach dem Hype für Big Data kommt jetzt die echte Analyse. Es gibt aber bisher nicht genug Fachkräfte und oft werden falsche Daten abgefragt. Die IT versteht nicht die Geschäftsanforderungen und die Menschen wollen sich bestätigt sehen.“

Um allzu enthusiastischen Data Scientist Schranken aufzuzeigen, gibt es auch neue Rollen. Neben dem bereits erwähnten neuen Typ des Datenschützers gibt es etwa die Data Stewards, die sich um die Qualität der Daten kümmern sollen und dafür sorgen sollen, dass Unternehmensrichtlinien (Governance) im Umgang mit Daten eingehalten werden und diese korrekt und einheitlich verwendet werden. Sie entwickeln Datendefinitionen und priorisieren die Datenqualität.