Daten in Unternehmen auswerten Data Analytics: Mitarbeiter brauchen analytische Fähigkeiten

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In Unternehmen fallen die unterschiedlichsten Daten an. Doch Informatiker allein helfen nicht, die Datenberge auszuwerten. Für Data Analytics braucht es ganz besondere Talente. Und die müssen gefördert werden.

Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen hat nach Angaben der Deutschen Industrie- und Handelskammer (DIHK) aufgrund des Fachkräftemangels derzeit Probleme bei der Stellenbesetzung. In Zahlen bedeutet das: zwei Millionen offene Stellen und Produktionsausfälle von knapp 100 Mrd. Euro. Wie können Unternehmen bei so vielen offenen Stellen ihre globale Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern?

Wenn deutsche Unternehmen im globalen Wettbewerb bestehen wollen, ist eines klar: Die nächste Generation deutscher IT-Talente muss an deutschen Schulen, Hochschulen und in den Unternehmen selbst ausgebildet werden. Doch gerade hier hat Deutschland Nachholbedarf: Wie eine Studie des Stifterverbandes für die deutsche Wissenschaft zeigt, gehört Deutschland zu den neun von 37 europäischen Ländern, die derzeit keine informatische Grundbildung in den Schulen gewährleisten können. Die Diskrepanz zwischen dem Bedarf an IT-Fachkräften und den in der formalen Bildung vermittelten Kompetenzen stellt eine große Herausforderung dar – gerade im Hinblick auf Data Analytics.

Datenkompetenz ist ein mächtiges Werkzeug

Wir befinden uns mitten in einer der größten Perioden der Datengenerierung in der Geschichte. Die Diskrepanz zwischen der aktuellen Technologielandschaft und den in der formalen Bildung vermittelten Fähigkeiten stellt jedoch eine ständige Herausforderung für die Verarbeitung von Daten zu Erkenntnissen dar. Datenkompetenz und die Fähigkeit, Analysen effektiv zu nutzen, sind der Schlüssel zur Wertschöpfung aus Daten.

Datenkompetenz ist dabei eines der mächtigsten Werkzeuge bei der Entwicklung der nächsten Generation von Talenten im Data Science, denn sie kann einen großen Unterschied bei der Interpretation von Daten oder beim Training von KI-Algorithmen machen. Die Nachfrage nach Entscheidungsintelligenz und Datenanalysen wird allerdings nicht durch die Anzahl von datenkompetenten Fachkräften gedeckt, die neu auf den Arbeitsmarkt kommen oder auf den Arbeitsmarkt zurückkehren.

Daten sind allgegenwärtig und jede Abteilung in jedem Unternehmen versucht, mit ihnen zu arbeiten. Vor diesem Hintergrund besteht die Herausforderung darin, dass es eine große Nachfrage nach hochqualifizierten Data Scientists gibt, aber ein ebenso großer Mangel an ihnen vorliegt.

Spezialisierte Mitarbeiter für analytische Entscheidungen

Die Bereitstellung von Entscheidungsintelligenz in großem Maßstab erfordert analytische Fähigkeiten in der gesamten Organisation und spezialisierte Mitarbeitern. Diese müssen in der Lage sein, Probleme zu hinterfragen, zu verstehen und zu lösen. Gleichzeitig sollten sie über analytische Werkzeuge verfügen, um schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen zu können. Dabei handelt es sich nicht unbedingt um Mitarbeiter mit fortgeschrittenen Programmierkenntnissen, sondern um Fachexperten.

Die Wissensarbeiter in den Unternehmen sind die oft ungenutzte Ressource. Mit ihrem hart erarbeiteten Fachwissen und der Fähigkeit, dieses Wissen effektiv mit codebasierten und/oder codefreien Self-Service-Tools zu kombinieren, können sie Datenprobleme kreativ angehen.

Ein Beispiel: Wenn wir die beste Route für eine Strecke finden möchten, sind wir bei Taxifahrern besser aufgehoben als bei Data Scientists. Sie haben das unersetzliche Wissen, wie man sich im Alltag fortbewegt. Genauso ist es in Unternehmen – in verschiedenen Abteilungen wie Marketing, Personal, Buchhaltung und Logistik.

Programmierer allein helfen nicht

Die aktuellen Herausforderungen bei Data Analytics können nicht allein durch die Vermittlung von Programmierkenntnissen bewältigt werden. Die Lösung für den Mangel an MINT-Fachkräften (MINT = Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) sind eben nicht die Programmierer. Es sind die Fachkräfte, die nicht aus dem MINT-Bereich kommen, die neugierig auf Daten sind und mit ihnen umgehen können.

Denn noch so viele Daten sind nutzlos, wenn sie nicht von den richtigen Personen abgerufen und analysiert werden können. Die Mitarbeiter, die am nächsten an den Geschäftsproblemen dran sind, sind am besten in der Lage, Fragen zu beantworten, Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprobleme schnell zu lösen. Unabhängig davon, ob die Daten vor Ort, in der Cloud oder irgendwo dazwischen gespeichert sind, kann ein kombinierter Ansatz aus zugänglichen Self-Service-Datenplattformen und Knowledge Workern dazu beitragen, eine datenkompetente Belegschaft zu schaffen.

* Peter Fuhrmann ist Regional Vice President, Central Europe, Alteryx.

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