Fachkräfte für Smart Data: Thesen zum Bedarf heute und morgen

Von Smart Data Begleitforschung Vor 1 WocheKeine Kommentare
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Eine Kurzstudie der Smart-Data-Begleitforschung in Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut.

Das Ziel von Big-Data-Analysen ist häufig die Entwicklung von Handlungsempfehlungen und Entscheidungsvorlagen. Auch die 16 Leuchtturmprojekte des Technologieprogramms „Smart Data – Innovationen aus Daten“ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) beschäftigen sich mit der Unterstützung menschlichen und unternehmerischen Handelns durch Datenanalyse. Um diese jedoch informiert umsetzen zu können, müssen Menschen, die die betreffenden Empfehlungen erstellen bzw. erhalten, über bestimmte Fähigkeiten und passendes Kontextwissen verfügen. Doch um welche Kompetenzen handelt es sich hierbei genau? Die Begleitforschung des Technologieprogramms hat für eine Kurzstudie Expertinnen und Experten aus den Projekten, aber auch aus anderen Institutionen, die sich mit dem Einsatz von Big Data und Smart Data beschäftigen, um ihre Einschätzung gebeten. Die inhaltliche Grundlage hierfür boten einerseits ein Expertenworkshop zum Thema „Fachkräfte für Smart Data”, der am 15. Juni 2016 im Rahmen der Sitzung des Bitkom-Arbeitskreises Big Data stattfand, andererseits eine Onlinebefragung, an der 43 ausgewählte Smart-Data-Expertinnen und -Experten teilnahmen. Entstanden ist eine Kurzstudie mit neun Thesen zum Bedarf von Smart-Data-Fachkräften, von denen einige ausgewählte im Folgenden kurz vorgestellt werden. Alle prozentualen Angaben beziehen sich auf die Onlinebefragung. Die gesamte Studie mit allen Thesen sowie genaueren Informationen zur Methodik und zur Zusammensetzung der Stichprobe finden Sie hier.

 

These: „Wichtiger als Spezialwissen zu Programmen, Modulen oder Tools ist die Fähigkeit von Fachkräften, logisch und analytisch sowie abstrahiert denken zu können.“

Vor dem Hintergrund, dass sich Technologien im Bereich Big Data stetig weiterentwickeln und immer neue Lösungen auf den Markt drängen, ist ein generelles Grundverständnis von Konzepten dieser Art, gefördert durch logisches und analytisches sowie abstraktes Denkvermögen, wesentlicher für die Fachkräfte als die Beherrschung konkreter, auf eine Anwendung zugeschnittener Technologien. Arbeitgeberinnen und Arbeitgeber im Bereich Smart Data schätzen bei ihren Angestellten daher besonders Flexibilität und eine schnelle Auffassungsgabe hinsichtlich der Einarbeitung in neue Technologien.

Aktuelle Bedeutung der technisch-methodischen Kompetenzen in den Unternehmen und Organisationen

 

These: „Kenntnisse über Methoden der Statistik und Optimierung bilden auch in Zukunft Schlüsselkompetenzen für Fachkräfte im Umfeld von Smart Data.“

Während in der öffentlichen Debatte der letzten Jahre besonders der fehlende Praxisbezug im Informatikstudium in Deutschland betont wurde, schätzen die befragten Expertinnen und Experten zusätzlich die Qualifikationen im Bereich der Smart-Data-Analyse als sehr wichtig ein, insbesondere statistische und algorithmische Fachkenntnisse, die zu den Grundlagen  informationstechnischer Theorien gehören. Dies gilt sowohl hinsichtlich des aktuellen Bedarfs als auch hinsichtlich der zukünftigen Bedeutung von Kompetenzen: Hier verzeichnet die statistische Datenanalyse und -interpretation den größten Zuwachs.

Bedeutungszuwachs der technisch-methodischen Kompetenzen in den kommenden fünf Jahren gegenüber heute

 

These: „Neben technologischem Know-how ist praktisches Branchenwissen für die erfolgreiche Entwicklung und Etablierung von Smart-Data-Technologien von zentraler Bedeutung.“

Aus Sicht der Befragten müssen Fachkräfte neben mathematischen und programmiertechnischen Fachkenntnissen auch über die Fähigkeit verfügen, die Analyseprogramme in die konkreten Wertschöpfungsketten der jeweiligen Unternehmen einzubinden. Dies setzt jedoch ausreichendes Branchenwissen und Deutungskompetenz voraus. Aus diesem Grund wird neben klassischen betriebswirtschaftlichen Qualifikationen, wie Projekt- und Qualitätsmanagement sowie Kommunikationsstärke, insbesondere das Wissen über die eigene Branche in den kommenden Jahren zu einer zunehmend wichtigen Kompetenz im Big-Data-Umfeld. Denn Smart-Data-Technologien halten Einzug in den unterschiedlichsten Anwendungsfeldern.

Die Herausforderungen, die sich bei der Entwicklung innovativer Technologien und deren Einführung in den Markt für Unternehmen stellen – etwa in Bezug auf die Beschaffenheit von und Anforderungen an die zu verarbeitenden Daten oder rechtliche Hürden – können sich von Branche zu Branche stark unterscheiden. Erst das entsprechende Fachwissen, auch in Abgrenzung von anderen Branchen, ermöglicht daher eine kommerziell erfolgreiche Umsetzung statistischer Modelle bzw. Analysen in die operative Praxis der eigenen Organisation. Zudem ist Branchenwissen bereits heute dringend erforderlich, um sich in die jeweiligen Problemstellungen bei der Entwicklung von Smart-Data-Technologien und der Datennutzung hineinversetzen zu können. Die häufige Nennung dieser Anforderung an die Smart-Data-Fachkräfte von morgen weist auf Defizite der heutigen Praxis in diesem Bereich hin.

Experteneinschätzung zur aktuellen Bedeutung wirtschaftlich-methodischer Kompetenzen im Umgang mit Smart Data

 

These: „Smart-Data-Expertinnen und Experten müssen raus aus dem Silo: Smart Data entsteht durch die Zusammenführung von Fachwissen verschiedener Disziplinen und die Kollaboration mit anderen Expertinnen und Experten.“

Eine zentrale Frage im Bereich der Smart-Data-Kompetenzen ist, ob in Bezug auf den Umgang mit Big Data eher technische Spezialisten oder eher Generalisten erforderlich sind. Hierbei stellt sich heraus, dass aufgrund der vielfältigen Anforderungsbereiche im Zusammenhang mit einer erfolgreichen Entwicklung und Umsetzung von Smart-Data-Technologien beide Qualifikationsprofile benötigt werden.

Spezialistinnen und Spezialisten werden für spezifische Probleme bei der Smart-Data-Technologieentwicklung benötigt, da sie diesbezüglich ein tiefergehendes Wissen und Verständnis mitbringen. So sehen die Expertinnen und Experten einen großen Bedarf an sogenannten Schnittstellenarchitektinnen und -architekten, da es bei der Entwicklung neuer Smart-Data-Lösungen häufig an einheitlichen Schnittstellen mangelt. Gefragt sind Spezialistinnen und Spezialisten für Schnittstellenentwicklung und Datenintegration, die die Kompatibilität von Daten unternehmensweit gewährleisten. Wichtig wird künftig sein, solche Schnittstellen sowohl für den internen als auch für den externen Gebrauch zu definieren und zu nutzen. Entwicklerinnen und Entwickler müssen daher entsprechendes Know-how für die Definition und Implementierung solcher Schnittstellen aufbauen.

Im Gegensatz zu anderen technologischen Bereichen der Digitalisierung werden insbesondere für die erfolgreiche Nutzung von Smart-Data-Technologien nicht nur unmittelbare methodische Fachkompetenzen benötigt. Auch ein grundlegendes Verständnis von angrenzenden Themen und die Fähigkeit, mit anderen Unternehmensbereichen zusammenzuarbeiten, werden wichtiger – beispielsweise bei der Zusammenarbeit mit der Rechtsabteilung zur Klärung datenschutzrechtlicher Fragen.

Der besondere Anspruch an Smart Data im Vergleich zu Big Data besteht im Umgang mit den Daten. BigData-Experteninnen und -Experten können technisch mit Datensätzen umgehen. Um diese im betrieblichen Kontext zusammenzuführen und Informationen aus ihnen abzuleiten, benötigt man jedoch Smart-Data-Expertinnen und -Experten. Diese müssen über das „thematische Silo” ihres Unternehmens oder ihrer Organisation hinausdenken und eng mit anderen zusammenarbeiten.

 

These: „Die sicherheitstechnisch-methodischen Kompetenzen werden von allen Kompetenzen den größten Bedeutungszuwachs erfahren.“

Die im Rahmen der vorliegenden Kurzstudie befragten Expertinnen und Experten sehen in den kommenden Jahren für fast alle sicherheitstechnisch-methodischen Kompetenzbereiche einen Bedeutungszuwachs. Die einzige Ausnahme bildet der Bereich der Datensicherheit, da dieser bereits aktuell fast einstimmig als sehr wichtig eingeschätzt wird.

Der Bereich der Anonymisierung spielt innerhalb der Debatte um Smart Data eine hervorgehobene Rolle, da er als die entscheidende technisch-methodische Lösung für bestehende Datenschutzherausforderungen im Umgang mit den Daten wahrgenommen wird. Um im jeweiligen Fall entscheiden zu können, welcher Anonymisierungsgrad der Daten angemessen ist und welche Methode notwendigerweise angewendet werden sollte, benötigen Fachkräfte jedoch zunächst Know-how hinsichtlich der Datenklassifizierung, um die vorliegenden Daten in ihrem Verwendungskontext in gesteigerte Sensitivitäts-Cluster untergliedern zu können. Dies ist den Befragten zufolge eine notwendige Voraussetzung, um effektiv datenschutzrechtliche und wirtschaftliche Interessen zusammenbringen zu können.

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Herstellung von Datensicherheit ist die Verschlüsselung von Daten. Wichtig sind hierbei Kenntnisse darüber, welche Methoden wie eingesetzt werden können und welche Rahmenbedingungen gegeben sein müssen, um die Vertraulichkeit der Verschlüsselung zu sichern. Sicherheitsexpertinnen und Experten betonen, dass zum besseren Verständnis von kryptografischen Algorithmen zukünftige Fachkräfte über Kenntnisse der Funktionsweise verschlüsselter Infrastrukturen, wie z. B. einer PKI, verfügen sollten, um so die Fehleranfälligkeit der kryptografischen Algorithmen zu reduzieren. Die Fähigkeit zur Implementierung von Verschlüsselungsalgorithmen ist für die Fachkräfte nicht notwendigerweise erforderlich. Wichtiger ist es, ein Verständnis von den kryptographischen Eigenschaften einer Verschlüsselung zu besitzen, um so entscheiden zu können, ob diese für einen gegebenen Zweck geeignet ist.

Der Status quo und der Bedarf an sicherheitstechnisch-methodischen Kompetenzen in den kommenden fünf Jahren sowie der Zuwachs des Bedarfs an den jeweiligen Kompetenzen

 

Im Kontext von Big bzw. Smart Data wird eine klare Abgrenzung zwischen Daten mit Personenbezug und reinen Sachdaten zunehmend schwieriger und gleichzeitig wichtiger, um Datenschutzherausforderungen zu meistern. Die Fachgruppe Sicherheit der Smart-Data-Begleitforschung hat in gebündelter Form die Kernaspekte zum Thema Anonymisierung sowie die relevantesten Techniken zu ihrer Umsetzung in einem Leitfaden zusammengefasst, den Sie hier finden können.

Die gesamte Studie der Smart-Data-Begleitforschung und des Hasso-Plattner-Instituts mit allen Thesen zum Fachkräfte-Bedarf für Smart Data finden Sie hier.

 

Smart-Data-Expertinnen und -Experten müssen über das „thematische Silo” ihres Unternehmens oder ihrer Organisation hinaus denken und eng mit anderen zusammenarbeiten. https://url.fzi.de/smarte-fachkraft Klick um zu Tweeten

 

Kategorien:
  Allgemein, Begleitforschung, Datenanalyse, Gesellschaft, Künstliche Intelligenz

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