Es heißt heutzutage oft, Daten seien das neue Gold. Doch bevor sie effektiv nutzbar sind, ist es meist ein weiter Weg. Deshalb sind Data Scientists etwa in der Finanzbranche gefragter denn je. Doch was genau sind die Aufgaben von Datenwissenschaftler:innen und welches Wissen benötigen sie?
Immer mehr Unternehmen müssen sich heute digital neu aufstellen, ganze Branchen wie die Finanzindustrie befinden sich im Umbruch – hier sind Data Scientists mittlerweile nicht mehr wegzudenken. Oftmals hängen der Erfolg und die Weiterentwicklung eines Unternehmens maßgeblich von ihnen und ihren Prognosen und Empfehlungen ab.
Was macht ein Data Scientist generell?
Ob Optimierung von Gewinn- und Umsatzzahlen, Risikoberechnung oder Websiteanalyse –Datenwissenschaftler:innen haben viele Einsatzgebiete. Schließlich bilden valide Daten die Grundlage einer jeden strategischen Unternehmensentscheidung. Dafür braucht es allerdings vermehrt Expertinnen und Experten, die die in den verschiedenen Datenbanken versteckten Informationen sichten, strukturieren, miteinander kombinieren, analysieren und aufbereiten. Das Ziel solcher Data Scientists ist es, Muster in den Daten zu erkennen. So sollen beispielsweise kommende Trends vorhergesagt und dem Unternehmen dadurch geholfen werden, Leistungsportfolio oder Vertriebsaktivitäten rechtzeitig anzupassen. Im Finanzbereich geht es daneben oft um Risiko- und Chancenanalyse von Engagements.
Data Scientists – Allrounder vs. Spezialisten
Je nach Größe und Ausrichtung eines Unternehmens können die spezifischen Aufgaben ganz unterschiedlich sein. In kleineren Firmen verantworten Datenwissenschaftler oder Datenwissenschaftlerinnen oft sämtliche Arbeitsschritte allein – vom Festlegen der benötigten Kennzahlen über die Verwaltung der Systeme und Datenbanken bis hin zur Trenderkennung und der Analyse. Entsprechend sind umfassende allgemeine Kenntnisse gefragt. In größeren Unternehmen gibt es hingegen oft mehrere Data Scientists, die jeweils auf ganz unterschiedliche Aufgabenbereiche spezialisiert sind. Dann kann aus der Berufsbezeichnung „Data Scientist“ zum Beispiel „Data Analyst“ werden, wenn die Person vor allem für das Auswerten der Informationen zuständig ist.
Das sollte ein Data Scientist können
Spezialisierungen in den jeweiligen Branchen und Unternehmen setzen zwar unterschiedliche Schwerpunkte – dennoch sollte jeder Datenwissenschaftler und jede Datenwissenschaftlerin grundlegende Kenntnisse in allen Arbeitsbereichen aufweisen. Dazu zählen:
- Überblick über bereichsrelevante Software und Programmiersprachen (in der Finanzbranche vor allem: Python, R, SQL)
- Knowhow zum Thema maschinelles Lernen und KI
- Statistik-Wissen
- Gute Kommunikationsfähigkeiten
Hinzu kommen branchenspezifische Kenntnisse: So müssen Data Scientists in der Finanzbranche neben Fähigkeiten im Umgang mit Daten beispielsweise auch entsprechendes betriebswirtschaftliches Wissen vorweisen. Dies ist unter anderem Grundlage dafür, um die Kennzahlen zu identifizieren, die für Erfolg und Risiken eines Unternehmens ausschlaggebend sind.
Data Scientist in der Finanzbranche – ein Beruf mit Zukunft
Es gibt wenige Wirtschaftszweige, in denen Zahlen eine noch größere Rolle spielen als im Finanzsektor. Gerade für Unternehmen der Financial Technology, also Fintechs wie creditshelf, sind Daten der Dreh- und Angelpunkt. Entsprechend umfassend ist hier das Betätigungsfeld für Datenwissenschaftler:innen. An jeder Ecke warten Informationscluster, die ausgewertet werden wollen – wie stehen die Erfolgsaussichten für das betrachtete Geschäftsmodell, wie sieht die Prognose für ein Unternehmen aus, welches Risiko wartet bei einem möglichen Engagement. Online-Finanzierungsplattformen wie creditshelf setzen massiv auf die Trenderkennung durch Big Data, um für mittelständische Unternehmenskunden und Technologie-Scale-ups passgenaue und effiziente Lösungen arrangieren zu können. Da die Datendichte und mit ihr auch die Anwendungsmöglichkeiten und zugleich die Anforderungen weiter stark wachsen, ergibt sich für Data Scientists speziell bei einer Online-Finanzierungsplattform spannendes Entwicklungspotenzial.
Berufsbild Data Scientist – Chance für beide Seiten
So richtig herausgebildet hat sich das Berufsprofil erst in den letzten Jahren. Daher steckt auch die universitäre Ausbildung vielerorts noch in den Kinderschuhen – es gibt zwar erste Studiengänge mit der Bezeichnung Data Science, doch Unternehmen setzen im Moment noch überwiegend auf flexible Absolvent:innen benachbarter Bereiche wie Mathematik oder Informatik. Über die Hälfte der Data Scientists hat laut einer Studie des Softwareherstellers SAS weniger als drei Jahre Berufserfahrung. Daher müssen auch „Quereinsteiger“ keine Berührungsängste vor dem Job haben: Der „Data Scientist“ bietet sowohl Arbeitnehmer:innen als auch Arbeitgeber:innen die Möglichkeit, das jeweilige Engagement ganz nach spezifischen Bedürfnissen und Fähigkeiten individuell auszugestalten.
Teil der Innovation sein
Bei creditshelf bleiben wir immer am Ball und arbeiten ständig daran, die Finanzierungsmodelle noch besser zu machen. Wir analysieren jede Kundensituation individuell. Dabei sind die Erfahrungen und das Knowhow unserer Datenexpert:innen essenziell. Sie sind fest in unsere Arbeitsprozesse eingebunden und übernehmen Verantwortung auf ihrem Spezialgebiet. Flache Hierarchien, Lösungsorientierung, Optimismus und ein Sinn für Zusammenarbeit machen das besondere Arbeitsklima unseres Fintechs aus.
Daten sind Ihre erste Leidenschaft, Finanzen Ihre zweite? Schauen Sie gern einmal auf unserer Karriereseite vorbei oder kontaktieren uns direkt, wenn Sie mehr über creditshelf und den Beruf Data Scientist erfahren möchten.
