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Data Science im Mittelstand

Data Sciente Im Mittelstand

Was Data Science ist, haben wir bereits erläutert. Doch ist diese Datenwissenschaft auch im Mittelstand praktikabel? Kevin Yam leitet den Stab für Mathematische Entwicklungen der Seghorn AG und behauptet, dass Data Science im Mittelstand bereits Einzug erhalten hat. Trotzdem befindet sich der Mittelstand noch am Anfang dieser Entwicklung.

Kevin Yam leitet den Stab für Mathematische Entwicklungen der Seghorn AG, einem mittelständischen Finanzdienstleister, spezialisiert auf das Forderungsmanagement von Banken, Versicherungen und Versendern.

Kevin Yam baute die Abteilung auf, die für die Entwicklung und Implementierung von Analysetools für verschiedene Unternehmensbereiche zuständig ist. Durch seine Erfahrungen auf dem Gebiet der Modellierung und Analyse komplexer Systeme als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Philips-Universität Marburg, pflegt Kevin Yam den stetigen Austausch zu Universitäten und Forschungseinrichtungen. Für die Seghorn AG leitet er unterschiedliche Kooperationen und Projekte im Bereich Data Science.

Data Science und Mittelstand – Wie passt das zusammen?

Data Science hat im Mittelstand bereits unter verschiedenen Begrifflichkeiten Einzug erhalten; sei es als Data Mining, Business Intelligence oder als Competitive Intelligence. Die Liste der Anglizismen ist lang, doch letztlich beschreiben alle das Gleiche.

Im Kern geht es bei Data Science um das mathematische Modellieren von Prozessen mithilfe großer Datenmengen. Dadurch sollen Entscheidungen automatisiert und optimiert werden. Auch mittelständische Unternehmen können davon profitieren, da sich geringere Prozesskosten, hier insbesondere auf das Geschäftsergebnis, auswirken. Aktuell werden viele Entscheidungen noch aufgrund von Bauchgefühl gefällt.

Im Berufsalltag kommen auf den Data Scientist noch ganz andere Aufgaben zu, beispielsweise als Mediator zwischen IT-Abteilungen und Geschäftsführung, als Ratgeber bei Datenbankproblemen, als Diskussionspartner mit dem Controlling oder als Unterstützer beim Reporting.

Das leisten Data Scientists

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Die Entwicklung von Data Science im Mittelstand in den nächsten Jahren

Was das Thema Data Science angeht, stehen wir im Mittelstand noch ziemlich am Anfang. Hier sehen viele Experten noch großes Entwicklungspotenzial.Besonders in konservativen Branchen zeigt sich eine Zurückhaltung bei dem Thema, sei es aus Angst vor hohen Investitionen oder aus Unwissenheit und Unsicherheit zu gewissen Datenschutzfragen.

Wo die Startup-Welt in Deutschland Pionierarbeit geleistet hat, wird der Mittelstand bald nachziehen. Die Scheu verschwindet immer weiter hinter ökonomischen Gesichtspunkten, da viele Unternehmen die sich ergebenen Chancen und die Notwendigkeit dieses Themas erkennen. Berührungsängste werden so schnell abgelegt. Es ist eine logische Konsequenz, dass Unternehmen, die auf einem großen, bisher ungenutzten Datenberg sitzen und sich in einem immer weiter digitalisierenden Markt befinden, sich durch Datenanalyse und künstliche Intelligenz quantitativer aufstellen.

Die ungenutzte Datenflut, mit der sich Unternehmen, auch viele Mittelständler, konfrontiert sehen, in Verbindung mit Sekundärdaten, beispielsweise aus sozialen Netzwerken, könnte ganz neue Geschäftsfelder und Sichtweisen auf manche Problemstellungen ermöglichen.

Der Data Scientist – das unbekannte Wesen für die Personalabteilung

Compliance OfficerBesonders für Personalabteilungen ist das Thema Data Science noch ziemliches Neuland. Die  Nachfrage nach Personal für diesen Bereich ist enorm und wird gemäß Prognosen weiter steigen.

Liest man Stellenausschreibungen für den Job eines Data Scientist, findet man verschiedenste Anforderungsprofile, die sich quer durch die Studiengänge der deutschen Hochschullandschaft ziehen. Über den akademischen Background des potentiellen Arbeitnehmers herrschen unterschiedliche Meinungen. Eine grundsätzlich quantitative Ausrichtung, primär mit mathematisch-naturwissenschaftlichem Background, findet sich häufig.

Wichtige Eigenschaften, unabhängig von der Ausbildung, sind auf jeden Fall: Ein analytisches Denkvermögen, eine hohe Methodenkompetenz, Eigeninitiative, technisches Verständnis, kommunikative Fähigkeiten und ein gewisses Maß an Kreativität.

„War for Talents“ um die klügsten Köpfe

Human Resources Management für den Bereich Data Science ist ein regelrechter Kampf um die klügsten Köpfe. Der deutsche Mittelstand steht in direkter Konkurrenz zu finanzstarken Globalplayern, dynamisch-hippen Startups und weltbekannten Großkonzernen. Der Bewerber wird hier schnell zum Beworbenen.

Gerade für einen Mittelständler ist es eine große Herausforderung, die sprichwörtliche „Eierlegende Wollmilchsau“ für das Unternehmen zu finden und von der Arbeit im Unternehmen zu überzeugen. Deshalb bietet sich gerade hier oftmals eine interdisziplinäre Teamlösung an.

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Marina Vogt

Bei Management Circle bin ich für die Digitalisierungs- und Immobilien-Themen sowie die Assistenz-Veranstaltungen zuständig. In den drei Blogs informiere ich Sie über neue Entwicklungen in diesen Bereichen. Vor meiner Tätigkeit bei Management Circle habe ich Germanistik in Frankfurt und Paderborn studiert. Ich freue mich über Fragen, Anregungen und einen
regen Wissensaustausch!

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