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Das aufstrebende Berufsbild des Data Scientist

Vom Kompetenzwirrwarr zu spezifischen Anforderungsprofilen

The emerging image of the data scientist

From job confusion to specific requirement profiles

Zusammenfassung

Um die Vielzahl an heterogenen Datenströmen im Zeitalter von Big Data in für Unternehmen entscheidungsrelevante Informationen zu transformieren, wurden in den letzten Jahren nicht nur Business-Analytics-Ansätze entwickelt. Auch ein neues Berufsbild wurde Mittelpunkt zahlreicher Diskussionen: der Data Scientist. Die Vielzahl an Kompetenzen, die diese neue Berufsgruppe mit sich bringen sollte, wurde in verschiedenen Fachbeiträgen beschrieben und wird in diesem Artikel durch ein systematisches Literature Review zusammengefasst. Dabei werden die einzelnen, durch die Inhaltsanalyse ermittelten Kompetenzen nicht nur aufgezählt, sondern erstmalig in ein Kompetenzmodell eingeordnet. Der Data Scientist sollte zahlreiche Fachkompetenzen, wie Kenntnisse in Statistik oder den KDD-Prozess betreffende Kompetenzen zur Datenselektion-, -aufbereitung, -analyse und Interpretation, aber auch Sozialkompetenzen, wie Team- und Kommunikationsfähigkeit, sowie Selbstkompetenzen, wie Neugier oder Kreativität, mit sich bringen. Hierbei wird ersichtlich, dass ein Data Scientist allein nicht alle Kompetenzen erfüllen kann. Es bedarf vielmehr an die Aufgaben und Rollen im Unternehmen angepasste Typen von Data Scientists mit unterschiedlichen Kompetenzschwerpunkten. Folglich werden ausgehend von den Erkenntnissen der Literatur- und Inhaltsanalyse Handlungsempfehlungen zur Entwicklung von spezifischeren Anforderungsprofilen ausgesprochen.

Abstract

To transform the variety of heterogeneous data streams into enterprise decision-relevant information, not just modern business analytics approaches have been developed in recent years. In addition, a new job profile called for attention within the rising era of Big Data: the Data Scientist. The variety of skills that come along with this new profession has been described in various technical papers and is now summarized in this article through a systematic literature review. For this purpose, the identified competences are not only enumerated, but also classified within a competency model using a content analysis. The result of this examination is that according to the literature a Data Scientist should provide an extensive skill set – including professional skills such as statistics or KDD-relevant skills for the selection, preprocessing, analysis and interpretation of data, but also social skills such as teamwork and communication, as well as personal skills such as curiosity or creativity. Here it becomes evident that a Data Scientist alone cannot meet all these competencies. Rather, it requires individual types of Data Scientists with different major focus depending on the roles and duties within the enterprise. For this purpose the article provides recommendations for the development of specific Data Scientist profiles based on the results of the literature and content analysis.

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Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5

Notes

  1. Der zuvor verwendete Begriff „Humankompetenz“ wurde durch den Begriff „Selbstkompetenz“ ersetzt.

  2. Die drei integralen Bestandteile Methodenkompetenz, kommunikative Kompetenz und Lernkompetenz wurden an dieser Stelle auf Grund von Komplexitätsgründen vernachlässigt.

  3. Miller (2014) fordert in diesem Zuge bspw. eine stärkere Abgrenzung zwischen datenzentrierten Berufsprofilen, die insbesondere aus den aufkommenden Big-Data-Herausforderungen resultieren, wie z. B. Data Architects, Data Governance Professionals oder Chief Analytics Officers.

  4. Brennan und Bakken (2015) betrachten z. B. den Bereich der Krankenpflege; Lusher et al. (2014) untersuchen die Chemiebranche und Schoenherr und Speier-Pero (2015) sowie Waller und Fawcett (2013) eruieren Data-Science-Kompetenzen im Bereich des Supply Chain Management.

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Correspondence to Conny Schumann, Patrick Zschech or Andreas Hilbert.

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Schumann, C., Zschech, P. & Hilbert, A. Das aufstrebende Berufsbild des Data Scientist. HMD 53, 453–466 (2016). https://doi.org/10.1365/s40702-016-0214-0

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  • DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-016-0214-0

Schlüsselwörter

  • Data Science
  • Kompetenzprofil
  • Handlungskompetenz
  • Business Analytics
  • Knowledge Discovery in Databases (KDD)
  • Big Data