Kommentar von Tine Schlaak, Udacity

Mit Kooperationen und Weiterbildung gegen den Fachkräftemangel

| Autor / Redakteur: Tine Schlaak / Nico Litzel

Die Autorin: Tine Schlaak ist Partnerships Manager bei der globalen Online-Lernplattform Udacity
Die Autorin: Tine Schlaak ist Partnerships Manager bei der globalen Online-Lernplattform Udacity (Bild: Udacity)

Der Mangel an IT-Fachkräften hat laut Bitkom einen neuen Höchststand erreicht – so werden etwa im Bereich Datenanalyse händeringend Experten gesucht. Digitale Lernangebote und strategische Partnerschaften können helfen, die Lücken zu schließen.

Ob Big Data, Fast Data oder Small Data – eines ist klar: Daten sind die Währung des digitalen Zeitalters. Inzwischen werden online und auch offline überall Daten gesammelt. Sie geben Aufschluss über unser Verhalten, unsere Vorlieben und unsere Absichten. Dies gilt für fast alle Branchen, sei es die Logistik, die Gesundheitsbranche, der Handel oder die Industrie – wer die vorliegenden Daten sinnvoll auswerten kann, hat einen klaren Marktvorteil. Ob im Customer-Relationship-Management (CRM), im Marketing oder im Product Development, die gezielte und umfassende Analyse und Auswertung der Daten hat großes Potenzial für Geschäftsentscheidungen, Innovationen und die weitere Produktentwicklung.

Mittlerweile sind Daten allerdings nur so wertvoll, wie die Menschen, die sie auswerten und entschlüsseln können: Data Scientists oder Analysts. Datenexperten werden auf dem Arbeitsmarkt immer begehrter und sind die Goldgräber des 21. Jahrhunderts. Laut Harvard Business Review ist der Data Scientist sogar der „Sexiest Job of the 21. Century“. Allerdings gibt es schon jetzt nicht genügend Fachkräfte, um den steigenden Bedarf zu decken. Eine Arbeitsmarktanalyse im Rahmen des Hochschul-Bildungs-Report 2017/2018 hat bereits im November 2017 gewarnt, dass mehr als 80.000 Datenspezialisten in Deutschland fehlen. Diese Situation wird sich zukünftig noch verschärfen.

Neues Studienfach: Data Sciences

Lange Zeit gab es an den Universitäten noch keine eindeutige Ausbildung in diesem Bereich. Ein Studienfach muss hier vor allem fächerübergreifend angelegt sein und eine Kombination aus quantitativen Methodenkompetenzen mit betriebswirtschaftlichem Wissen vermitteln. In den wirtschaftswissenschaftlichen Fächern fehlt oft die IT-Komponente, die Berufsanfängern die besten Chancen im Bereich „Data Scientist“ einräumen würde. Mittlerweile haben immerhin einige Universitäten einen entsprechenden Studiengang eingeführt, im letzten Jahr gab es so zumindest 25 Studiengänge rund um Data Science in Deutschland.

Studienangebote im Bereich Datenwissenschaften müssen vor allem aber praxisnah angelegt sein. Hier sind auch die Unternehmen gefragt und müssen sich einbringen. Darüber hinaus ist es besonders wichtig, dass sie die eigenen Mitarbeiter weiter- und zu Datenexperten ausbilden. Arbeitgeber müssen zunehmend in die Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren, damit ihr Unternehmen in einer sich immer schneller verändernden Welt mithalten kann. Gleichzeitig müssen Mitarbeiter erkennen, dass die eventuell schon länger zurückliegende Hochschulbildung heutzutage nicht ausreicht, um mit den technischen Entwicklungen und der digitalen Transformation Schritt zu halten. Arbeitnehmer müssen sich bewusst sein, dass ihre Ausbildung nicht mit dem Universitätsabschluss ein für alle Mal beendet ist, sondern sich vielmehr als lebenslanger Prozess darstellt.

Digitale Weiterbildung

Der Vorteil der digitalen Transformation ist, dass auch ein Großteil der Weiterbildung und des Lernens digital und ortsunabhängig stattfinden kann. E-Learning Angebote können direkt am Arbeitsplatz, zuhause, in der Bahn oder in der Mittagspause wahrgenommen werden. Dabei können die Lerninhalte auf die expliziten Anforderungen eines Betriebs angepasst werden und haben somit einen maximalen Mehrwert für Arbeitnehmer und Arbeitgeber. Der Automobilkonzern Audi hat beispielsweise bereits im letzten Jahr das „data-camp“, ein Weiterbildungsprojekt für Big Data und Künstliche Intelligenz, gestartet.

Weiterbildung, Workshops, Forschung & Lehre im Special „Campus & Karriere“

Special Campus & KarriereMehr zum Thema Fachkräftemangel vor allem im IT-Umfeld finden Sie auch in unserem Special „Campus & Karriere". Dort berichten wir über Aktuelles aus Forschung und Lehre, Initiativen und Nachrichten zu Workshops und Karriere. Neben Trends, Statistiken und Expertenmeinungen finden hier angehende Akademiker auch immer wieder Weiterbildungsangebote aus der Wirtschaft.  

Zum Special „Campus & Karriere“

Aber auch Unternehmen, die auf Datenanalyse spezialisiert sind, haben erkannt, dass Alternativen zu den klassischen Ausbildungswegen geschaffen werden müssen. Wie zum Beispiel das US-amerikanische Tech-Unternehmen Alteryx, die Self-Service-Software zur Datenanalyse entwickeln. Gemeinsam mit Udacity bietet Alteryx ein Nanodegree an, mit dem sich normale Mitarbeiter zu Datenspezialisten weiterbilden können, um so auch ihre eigenen Karrieremöglichkeiten auszubauen. Auf diese Weise decken Unternehmen den Bedarf an Datenspezialisten, während Mitarbeiter das eigene Profil schärfen, eine Zusatzqualifizierung erhalten und somit natürlich auch ihre Aufstiegschancen verbessern.

Profil: Data Scientist und Citizen Data Scientist

Da es entsprechende Studienfächer erst seit Kurzem gibt, stehen die Chance für einen erfolgreichen Quereinstieg als Data Analyst sehr gut. Mitarbeiter, die einen Hintergrund in Informatik oder Mathematik haben und sich gerne mit Zahlen, Daten und Programmieren beschäftigen, haben sehr gute Voraussetzungen sich als Datenexperte im Unternehmen zu profilieren. In diesem Fall reicht meist schon ein Onlinekurs mit konkreten Probeprojekten und Anwendungsbeispielen, um sich innerhalb der eigenen Firma fortzubilden.

Aber auch für Mitarbeiter fernab der IT-Abteilungen gibt es Möglichkeiten in Form der sogenannten „Citizen Data Scientists“. Der Begriff beschreibt Mitarbeiter, die Daten zwar auswerten, aber die Algorithmen nicht selbst programmieren, sondern mithilfe von Self-Service-Tools arbeiten. Diese Tools ermöglichen die Auswertung und visuelle Aufbereitung großer Datenmengen mit vorkonfigurierten Workflows. Der Vorteil liegt hier natürlich darin, dass die Mitarbeiter meist mehr zum Kontext der Daten wissen und diese besser in den Zusammenhang der eigenen Abteilung einbringen können.

Um in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben und die Kunden und interne Abläufe besser zu verstehen, führt kein Weg mehr an Daten vorbei. Ob Unternehmen dabei langfristig auf akademisch ausgebildete Datenwissenschaftler, auf interne Weiterbildungen oder auf Citizen Data Scientists und Self-Service Tools setzen, bleibt ihnen überlassen und obliegt der allgemeinen Geschäftsstrategie. Klar ist allerdings, dass in einer Welt, in der überall Daten gesammelt werden, in ihnen auch der Schlüssel für zukünftigen Erfolg liegt. Unumstritten ist auch, dass Unternehmen in die Fortbildung der Mitarbeiter investieren müssen, um mit der digitalen Transformation Schritt zu halten. Daher gilt, je mehr Mitarbeiter Daten analysieren, auswerten und in den Kontext einordnen können, desto besser. Teams können agiler auf neue Situationen, Veränderungen am Markt und Herausforderungen reagieren und schnell einordnen, ob neue Strategien erfolgsversprechend sind.

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