Daten sind Macht. So ist es auch keine Überraschung, dass sich Data Science in den vergangenenJahrzehnten zu einer begehrten wissenschaftlichen Disziplin entwickelt hat.
Daten sind Macht. So ist es auch keine Überraschung, dass sich Data Science in den vergangenen Jahrzehnten zu einer begehrten wissenschaftlichen Disziplin entwickelt hat. Mittlerweile tummeln sich zahlreiche gut ausgebildete Profis in diesem Feld, und viele Unternehmen sind stetig auf der Suche nach fähigen Data Scientists. In unserer zunehmend digitalisierten Welt entpuppen sich Daten immer mehr als bedeutender Rohstoff – und die Zukunft für diejenigen, die ihre Daten im Griff haben, ist strahlend. Doch was machen Data Scientists eigentlich genau? Und welche Rolle spielt Data Science für die Strategie moderner Unternehmen?
Der Wirtschaftswissenschaftler Hal Varian – Chefökonom bei Google und ehemaliger Dekan der UC Berkeley School of Information – sagte bereits 2009 die kommende Bedeutung von Data Science voraus: „Die Fähigkeit, Daten zu erfassen – sie zu verstehen, zu verarbeiten, einen Wert daraus zu ziehen, sie zu visualisieren, sie zu kommunizieren – das wird in den nächsten Jahrzehnten eine äußerst wichtige Fähigkeit sein.“ Und er sollte recht behalten. Das rasante Voranschreiten der Digitalisierung hat zusätzlich als Katalysator für die Datenwissenschaften gewirkt. Denn der Begriff „Data Scientist“ etablierte sich zunehmend, als Unternehmen erkannten, dass sie Experten benötigen, die in der Lage sind, große Datenmengen zu organisieren und zu analysieren. Zudem unterstreichen die jüngsten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz – beispielsweise generative KI-Modelle – die zentrale Bedeutung datengetriebener Kompetenzen in Unternehmen.
Die Geschichte der Data Science erstreckt sich mittlerweile über mehrere Jahrzehnte und begann mit der erstmaligen Verwendung des Begriffs durch Peter Naur, einen dänischen Informatik-Pionier und Träger des Turing-Awards, im Jahr 1960. Vierzig Jahre später etablierte William S. Cleveland Data Science als eigenständige Disziplin in seinem Artikel „Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics“. Und 2002 veröffentlichte der internationale Rat für Wissenschaft (ICSU) das erste Data-Science-Journal, das sich mit der Beschreibung von Datensystemen, ihrer Veröffentlichung im Internet sowie Anwendungen und rechtlichen Aspekten beschäftigte. Schließlich erkannte das National Science Board 2005 die Bedeutung von Data Scientists für das Management digitaler Daten in seinem Bericht „Long-Lived Digital Data Collections: Enabling Research and Education in the 21st Century“. In den 2010er-Jahren gewann Data Science dann weiter an Fahrt: 2012 erklärte das Harvard Business Review den Beruf des Data Scientist zum „Sexiest Job of the 21st Century“ – ein Indikator dafür, wie begehrt diese Fähigkeiten in der Geschäftswelt inzwischen waren. Heute ist Data Science aus modernen Unternehmen nicht mehr wegzudenken und bildet einen Grundpfeiler vieler Unternehmensstrategien.
Data Scientists sind oftmals die stillen Helden moderner Unternehmen – unerlässlich in einer Welt, die von Daten angetrieben wird. Wir generieren täglich eine riesige Menge davon. Unabhängig davon, ob wir in sozialen Medien unterwegs sind, digitalen Content konsumieren oder schlichtweg den digitalen Alltag mit Shopping und Interaktionen verbringen: Die globale Datenflut wächst rasant. Im Jahr 2024 wurden weltweit schätzungsweise 153,5 Zettabyte an digitalen Daten erzeugt. Dieses Volumen wird laut Statista-Prognosen bis zum Jahr 2027 voraussichtlich auf beachtliche 284,3 Zettabyte anwachsen. (Ein „Zetta“ ist ein Dezimalpräfix im internationalen Einheitensystem und steht für 10^21. Ein Zettabyte entspricht also 10^21 Bytes. Diese schiere Masse an Daten ist für zahlreiche Unternehmen ein wertvoller Rohstoff – denn daraus lässt sich eine Strategie für eine gewinnbringende Zukunft ableiten.
Um die überwältigende Menge an Daten adäquat zu verarbeiten, benötigen Unternehmen und Organisationen Profis, die in Anbetracht des täglichen Daten-Tsunamis einen kühlen Kopf bewahren. Hier kommen die Data Scientists ins Spiel. Sie sind vielseitige, analytische Experten, die hochentwickelte technische Fähigkeiten mit der Kunst verbinden, riesige Informationsmengen zu organisieren und zu analysieren. Durch die Entwicklung komplexer Algorithmen und den Einsatz wissenschaftlicher Methoden aus der Data Science verwandeln sie rohe Daten in wertvolle Erkenntnisse. Genau diese technischen Fähigkeiten machen Data-Scientists für Unternehmen so wertvoll – ihre Erkenntnisse sind für die Kommunikation mit Stakeholdern und Kunden von unschätzbarem Wert.
Neugier und Ergebnisorientierung sind wesentliche Eigenschaften von Data Scientists. Sie verfügen oft über tiefgehendes Branchenwissen, das sie aus den vorliegenden Daten extrahieren. Ihr starkes Fundament in Statistik und linearer Algebra, kombiniert mit umfassenden Programmierkenntnissen in Bereichen wie Data-Warehousing, Data-Mining und -Modeling, befähigt sie, präzise Analysen zu erstellen.
Damit sich Data-Science nachhaltig positiv auf die Unternehmensstrategie auswirken kann, braucht es vor allem die Kultivierung einer robusten Datenkultur innerhalb des Unternehmens. Denn während viele Firmen weiterhin an den technischen Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz und fortgeschrittenen Analysen zu knabbern haben, zeigt sich immer deutlicher, dass der menschliche Faktor ebenso entscheidend ist. Eine aktuelle Umfrage unter Führungskräften bestätigt diesen Eindruck: Mehr als 70 % der Unternehmen geben an, bislang keine wirklich datengetriebene Kultur etabliert zu haben. Eine nachhaltige Data-Analytics-Strategie erfordert also nicht nur effektive Technologien und Plattformen, sondern auch ein Umdenken in der Fehlerkultur sowie klare Verantwortlichkeiten auf allen Ebenen. Die zentrale Aufgabe besteht darin, eine Datenkultur zu etablieren, die Innovation und Experimente fördert, statt Fehler zu stigmatisieren. Letztlich ist es entscheidend, die Ergebnisse der Datenanalysen nahtlos in die bestehenden operativen Prozesse zu integrieren. Denn nur wenn Prognosen und Optimierungen direkt in den täglichen Betrieb einfließen, können sie ihren vollen Nutzen entfalten.
