Etwa 700 Exabyte an Daten werden jeden Monat weltweit produziert. Exabyte? Das entspricht mehr als 730 Millionen Festplatten mit einer Kapazität von 1.000 Gigabyte, die monatlich mit Daten gefüllt werden. Tendenz steigend. Das Geschäft mit den Daten boomt – sie sind das Gold des 21. Jahrhunderts. Um diese Datenmengen zu erfassen und auswerten zu können, werden ganz besondere Informatiker benötigt. Nicole Magiera ist eine solche IT-Spezialistin. Sie arbeitet bei einem Automobilkonzern als Data Scientist also Datenanalystin. 

Datenanalysten suchen Daten, werten diese aus und bereiten sie auf. Je nach Auftrag müssen die Datenanalysten sich mit den unterschiedlichsten Themen beschäftigen. Sie können durch Daten die Logistikabläufe optimieren, erkennen, wie Unternehmen besser auf Kundenwünsche eingehen können oder Prognosen für Naturkatastrophen erstellen. "Ganz gleich ob Forschungseinrichtung oder Großunternehmen: Wo auch immer große Datenmengen gesammelt und ausgewertet werden müssen, kommt der Data Scientist ins Spiel", sagt Magiera.

Bei ihrem Arbeitgeber sind die Analysten eine Schnittstelle zwischen der IT-Abteilung und anderen Abteilungen. "Wir sind so etwas wie Dolmetscher. Wir formulieren die Datensätze in lesbare Ergebnisse um und stellen die wesentlichen Informationen in einfacher Sprache dar. Dies kann für die Produktion genauso hilfreich sein wie für die Finanz- oder Marketingabteilung." Die Dolmetschertätigkeit erfolgt aber nicht nur in eine Richtung. So muss ein Data Scientist auch in der Lage sein, die Anforderungen einzelner Abteilungen für die IT-Abteilung verständlich machen.

Wichtig sind daher genaue Vorgaben, bevor sie einen Auftrag bearbeiten. Für wen müssen die Daten übersetzt werden? Nach welchen Daten soll konkret gesucht werden? 

Anhand der extrahierten Daten können die IT-Experten anschließend für die jeweilige Abteilung Handlungsempfehlungen aussprechen. Dazu müssen sie die unterschiedlichen statistischen Auswertungsmethoden kennen. In der Regel spezialisieren sich Datenanalysten auf einen bestimmten Bereich, etwa auf die Datenaufbereitung oder die Datenbereinigung. 

Manchmal auch Dolmetscher

Um Datenanalyst zu werden, sollte man gut in Mathe und Informatik sein. Auch Statistik ist wichtig. Für die Arbeit braucht man außerdem viel Geduld, Präzision, Konzentrations- und Teamfähigkeit sowie Kommunikationsgeschick. "Man sollte sich schon gut ausdrücken und auch auf Menschen zugehen können", sagt Magiera.

Seit einigen Jahren gibt es bundesweit mehrere Data-Scientist-Studiengänge, angeboten etwa an der Technischen Universität Dortmund. Ansonsten kommt auch ein abgeschlossenes Studium der Informatik infrage, gerne auch in Wirtschaftsinformatik oder in Kombination mit einem abgeschlossenen Mathematikstudium mit Schwerpunkt Statistik.
"Das sind alles Felder, die einen soliden Background für die Arbeit liefern", sagt Magiera.

Wer sich den hohen Anforderungen stellt, die die Ausbildung zum Data Scientist mit sich bringt, der wird mit glänzenden Berufsaussichten belohnt. "Beinahe jede Branche ist derzeit auf der Suche nach gut ausgebildeten Datenanalysten", sagt Magiera. Gute Jobs gibt es derzeit bei Unternehmen, Start-ups, Universitäten und Forschungseinrichtungen. Die Vergütung ist abhängig von der Qualifikation und dem Arbeitgeber. In der Regel liegen die Einstiegsgehälter aber nicht unter 40.000 Euro Jahresbrutto.

  • Gehalt: abhängig von der Qualifikation und vom Arbeitgeber
  • Arbeitszeit: variiert, in der Regel um die 40 Stunden/Woche
  • Ausbildung: abgeschlossenes Data-Scientist- oder Informatikstudium, gerne in Kombination mit einem abgeschlossenem Mathematikstudium mit Schwerpunkt Statistik