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LOGISTIK express Fachzeitschrift | 2017 Journal 4

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FACHZEITSCHRIFT

FACHZEITSCHRIFT LOGISTIK-EXPRESS AUSGABE 4-2017 | S50 Neue Anforderungen schaffen neue Berufsbilder Was sollte ein Data Scientist können? Data Scientist & Chief Data Officer – die Informationsmanager von morgen. GASTBEITRAG: ROBERT SCHMITZ ROBERT SCHMITZ ROBERT SCHMITZ verantwortet als General Manager Central & Eastern Europe den Vertrieb in DACH, Eastern Europe und Russia/CIS bei Qlik. Schmitz blickt auf eine langjährige Management-Erfahrung im IT-Bereich zurück: In den Jahren 2015 und 2016 war er bereits Country Manager DACH bei Qlik, vorher hatte er dort seit September 2011 die Position des Director Alliances DACH inne. Immer mehr Unternehmen haben erkannt, welch großes Potential in ihren Daten steckt und dass ein verantwortungsvoller Umgang mit großen Datenmengen wichtig ist. Das Thema Big Data geht alle an – vom Vorstand bis hin zu den Mitarbeitern, die die Daten eingeben. Richtig ausgewertet, liefern diese den Schlüssel für neue Geschäfte und optimierte Prozesse. Nicht mehr nur die IT, sondern auch Mitarbeiter in den Fachabteilungen führen oftmals die Analysen großer Datenmengen durch. In vielen Unternehmen sind für solche Tätigkeiten zwei Job-Titel entstanden – Data Scientist und Chief Data Officer (CDO). Im Jahr 2012 hat der Harvard Business Review den Beruf des Data Scientist als „attraktivsten Beruf des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet. Am amerikanischen Markt bereits etabliert, ziehen auch hierzulande einige Hochschulen für spezielle Studiengänge nach. Mit einer neuen Stiftungsprofessur an der TU Graz und dem Know-Center möchte Graz zu einem europaweiten Hotspot für die Ausbildung von Data Scientists werden. Die Professur wird von AVL List, Infineon Technologies, Magna Steyr und Voestalpine gestiftet. Strukturierte Analyse und Aufbereitung, um Datenpotential auszuschöpfen Wer besitzt die Daten und wer ist verantwortlich für die Ermittlung ihres Wertes? Unternehmen sollten hier Datenrollen und Verantwortlichkeiten aufstellen und folgende Aspekte im Blick behalten: 1. Hoheit über die Daten: Legen Sie Verantwortlichkeiten und Zugangsrechte klar fest, um die Qualität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Ein praktikabler Ansatz ist es, IT- beziehungsweise Business Intelligence oder Analytics-Teams und Fachabteilung eng zu verzahnen, wobei die Detailabstimmung zwischen den Teams wie geschmiert funktionieren sollte. 2. Ein verantwortungsvoller Umgang mit Daten setzt eine hohe Datenqualität voraus. Dafür braucht es das Bewusstsein der Mitarbeiter, welchen Einfluss minimalste Eingabefehler auf die Ergebnisse haben. Bei der Datenpflege helfen mitunter Software-Lösungen, um fehlerhafte Daten zu entdecken. Je sauberer die Daten, umso besser können sich Anwender auf Analyseergebnisse verlassen. 3. Der Schlüssel zum Big-Data-Erfolg liegt meist nicht darin, viele Daten zu sammeln und vorzuhalten. Vielmehr geht es darum, die relevanten Daten zu sammeln. Kunden sind mittlerweile sehr kritisch, was die Weitergabe von persönlichen Daten angeht. Nicht zuletzt durch die ab 25. Mai 2018 in Kraft tretende EU-Datenschutz-Grundverordnung. Ist ihnen allerdings bekannt, wozu ihre Daten verwendet werden und sehen sie den Mehrwert, sind sie den Möglichkeiten von Big Data gegenüber durchaus aufgeschlossen. 4. Grundvoraussetzungen seitens der Mitarbeiter? Sie müssen keine Statistik-Genies sein und auch keine ausgebildeten Data Scientists. Eine Affinität zu Zahlen schadet natürlich nicht. Außerdem sollten Anwender KPIs (Key Performance Indicators) eigenständig definieren können – und zwar so, dass sie einen direkten Nutzen für das Business liefern. Machen Sie ihre Mitarbeiter zu kompetenten Analysten!

Was sollte ein Data Scientist können? Der Data Scientist ist in erster Linie die Ansprechperson in der Abteilung für alle Datenangelegenheiten. Es ist empfehlenswert, einen erfahrenen und datenaffinen Mitarbeiter mit dieser Aufgabe zu betrauen. Statistische und analytische Fähigkeiten und logisches Denken sind notwendige Skills. Als Vermittler zwischen Fachabteilungen und IT kann der Data Scientist dann den Prozess der Informationsgewinnung aus Daten wesentlich beschleunigen. Schließlich sind Informationen wie Kundendaten für Fachbereiche wie Vertrieb, Marketing und Support gleichermaßen relevant. Hier muss der Data Scientist flexible Lösungen finden, die den unterschiedlichen Anforderungen gleichermaßen gerecht werden. Er/sie sollte daher über ein hohes Maß an interdisziplinärem Wissen verfügen und zum vernetzten Denken neigen. Zugleich muss er/sie die IT-Abteilung als Datenaufbewahrer und -lieferant mit den Qualitätsanforderungen vertraut machen, die von den einzelnen Unternehmenseinheiten Der Chief Data Officer (CDO) leitet die übergreifende Datenstrategie einer Organisation. Er/Sie sorgt dafür, dass die Informationen effektiv genutzt und verwaltet werden. Diese Rolle spielt in Industrien, die stark reguliert sind, wie z. B. Finanzdienstleistungen oder Arzneimittel, eine besondere Bedeutung. Angesichts des weitreichenden Umfangs dieser Rolle müssen CDOs regelmäßig mit anderen Führungskräften zusammenarbeiten. Im Vergleich dazu sind Data Scientists, also Datenwissenschaftler, für die Datenerforschung, -analyse und -modellierung verantwortlich. Ihr Ziel ist es, versteckte Einsichten zu entdecken, die dazu genutzt werden können, geschäftliche Herausforderungen zu lösen und Unternehmen Wettbewerbsvorteile zu bieten. erwartet werden. In seiner täglichen Arbeit ist der Data Scientist anschließend auch für die Anpassung an sich ändernde Rahmenbedingungen verantwortlich. Er oder Sie agiert als Manager der Daten! Einblicke in Wissensgenerierung – und vermittlung sind erwünscht. Der ideale Data Scientist verfügt deshalb auch über die entsprechenden Soft Skills um zwischen den verschiedenen Interessengruppen den nötigen Ausgleich zu erzielen. Im Idealfall kennt der Data Steward die Verantwortlichen des Unternehmens mit Blick auf offizielle und informelle Informationskanäle sehr gut und kann dieses Know-how in seine Arbeit einbringen. Welches Berufsbild kommt als nächstes auf uns zu? Durch die digitale Transformation werden Unternehmen Mitarbeiter brauchen, die die Entwicklung digitaler Prozesse und Services für Kunden, Lieferanten, Partner und interne Prozesse vorantreiben. Als zentrale Schlüsselfigur werden die Chief Digital Officers (CDO) die Strategie zur Digitalisierung eines Unternehmens erarbeiten und fortlaufend umsetzen. In Folge der europäischen Datenschutzverordnung werden so manche Unternehmen einen Datenschutzbeauftragten bestellen müssen. Bleiben Sie also dran! (RS/RED) Data Scientist – Informationen verknüpfen, entschlüsseln und auswerten

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