(ots) - "Was macht einen guten Data Scientist aus?"
Diese Frage hat SAS im Rahmen einer Online-Erhebung den Vertretern
dieser heute stark nachgefragten Berufsgruppe gestellt. Erste
Ergebnisse der Umfrage, die auf Aussagen von rund 750 Teilnehmern in
Deutschland, Österreich und der Schweiz basiert, liegen jetzt vor -
und lassen eine Einteilung in klare Charakterprofile zu. Eine der
wichtigsten Erkenntnisse: 37 Prozent sind "Geeks", verfügen also über
"traditionelle" (analytische, logische, fachspezifische) Fähigkeiten.
Am zweithäufigsten vertreten ist der Typ "Deliverer" mit 17
Prozent. Diese Personengruppe ist proaktiv und kann gut im
Projektmanagement sowie in der Mitarbeiterführung eingesetzt werden.
An dritter und vierter Stelle folgen dicht aufeinander mit 14
beziehungsweise 13 Prozent die "Driver", die sich als hochgradig
pragmatische Individuen mit großer Bestimmtheit auf die Umsetzung
ihrer Ziele konzentrieren, und die "Cruncher" - überwiegend reaktive
Persönlichkeiten, die Routine und Beständigkeit mögen.
Eine Diskrepanz zeigt sich, wenn man den Anspruch an einen Data
Scientist mit der Realität vergleicht: Vorausgesetzt werden
unterschiedlichste Kompetenzen wie technisches und mathematisches
Verständnis, unternehmerisches Denken und Kommunikationsstärke.
Allerdings weisen fast zwei Drittel der Data Scientists weniger als
drei Jahre Erfahrung in ihrem Berufsfeld auf und können schon deshalb
nicht alle der genannten Kompetenzen mitbringen.
Eine ähnliche Diskrepanz im Hinblick auf Anspruch und Realität hat
kürzlich eine Studie der Publikation MIT Sloan Management Review
postuliert. "The Talent Dividend" hat die Herausforderungen im
Zusammenhang mit Rekrutierung, Ausbildung und der Integration von
Data Scientists auf weltweiter Ebene unter die Lupe genommen. Zwar
erkennen 43 Prozent der befragten Unternehmen ihren Mangel an
analytischen Fähigkeiten als eine ernstzunehmende Hürde an, jedoch
unternehmen nur rund 20 Prozent etwas dagegen, indem sie ihre
Strategie zur Akquise und Bindung analytischer Talente ändern.
"Unsere Studie zeigt die anspruchsvollen Anforderungen, die an den
Data Scientist gestellt werden. Analytische und logische Fähigkeiten
alleine reichen längst nicht mehr aus, gefordert werden auch
Kreativität, unternehmerisches Verständnis und Kommunikationsstärke",
erklärt Norbert Seibel, Education Manager DACH bei SAS Deutschland.
"Damit die Zusammenarbeit funktioniert, müssen Unternehmen jedoch
auch ein besonderes Augenmerk auf die Teambildung legen und
gewährleisten, dass sich Kompetenzen ergänzen. Dafür wiederum ist es
notwendig, eigene Ansprüche an die zu besetzende Position vorher
genau zu definieren."
Die vollständigen Ergebnisse sind zu finden unter
http://www.sas.com/gms/redirect.jsp?detail=GMS16265_22010.
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