Unternehmen suchen Experten für Datenanalysen

Daten und deren Analysen kommt eine Schlüsselrolle in der digitalen Transformation zu. Dazu werden Data-Analytics-Spezialisten gebraucht und gesucht. Allerdings fehlen Experten für die intelligente Auswertung großer Informationsmengen. Unternehmen müssen daher auch andere Wege gehen.

Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten auch für Banken und Sparkassen relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.

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Die intelligente Auswertung großer Datenmengen wird für Unternehmen immer wichtiger. Dies gilt im Besonderen für die Kundendaten von Banken und Sparkassen. Dafür benötigen sie Spezialisten und diese stehen nicht in ausreichender Anzahl zur Verfügung, wie die Strategieberatung Bain & Company in einer aktuellen Studie analysiert hat. Auch wenn sich die weltweite Zahl der Advanced-Analytics-Experten von 2018 bis 2020 auf eine Million verdoppeln wird, reicht das Angebot nicht aus, um den rasant steigenden Bedarf zu decken. Nur Unternehmen, die zugleich intern aus- und weiterbilden sowie externes Wissen flexibel nutzen, können das gravierende Knappheitsproblem lösen.

Nachfrage nach Datenexperten übersteigt Angebot

Den Berechnungen zufolge steigt die weltweite Zahl der Datenanalysespezialisten rasant:

• in Westeuropa von 125.000 im Jahr 2018 auf 170.000 im Jahr 2020,
• in den USA von 180.000 auf 310.000,
• in China von 75.000 auf 190.000 und
• in Indien von 65.000 auf 210.000.

Allerdings wachse die Nachfrage noch weitaus schneller, so dass rasche Fortschritte beim flächendeckenden Einsatz moderner Analysemethoden in Gefahr sind. Engpässe drohen vor allem in den Berufsfeldern Data Architect und Data Scientist sowie Data Engineer und Machine Learning Engineer.

Vielen der frisch ausgebildeten Talente mangelt es zudem noch an praktischem Wissen. Und der Wirtschaft fehlen erfahrene Experten sowie Teamleiter. Langfristigen Bedarf haben vor allem die Branchen Handel, Medien und Technologie, aber auch Konsum- und Industriegüterunternehmen, die ihre Analytics-Kapazitäten deutlich ausbauen. Bisher sind in den meisten Branchen 1 bis 3 Prozent der Belegschaft im Bereich der Datenauswertung beschäftigt – digitale Vorreiterfirmen kommen im Schnitt auf 10 Prozent.

Die richtigen Rahmenbedingungen schaffen

Nur wenigen Unternehmen wird es gelingen, erfahrene Datenanalysten von den globalen Tech-Firmen abzuwerben. Denn diese expandieren besonders schnell und sind attraktive Arbeitgeber für die umworbenen Spezialisten. Unternehmen aller Branchen benötigten deshalb eine überzeugende Strategie, um die dringend benötigten Datenanalyseprofis für sich zu gewinnen. Darüber hinaus gelte es, die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen, um die besten Experten zu halten.

Maßnahmen für mehr Datenspezialisten

Unternehmen müssten insbesondere einen Talentpool für erweiterte Datenanalysen aufbauen. Diese umfasse insbesondere die in der folgenden Grafik beschriebenen acht Schlüsselrollen:

Ein effektiver Talentpool für erweiterte Datenanalysen umfasst acht Schlüsselrollen.

Drei Maßnahmen erhöhen die Erfolgsaussichten im Kampf um die begehrten Datenanalysten:

1. Aufbau von Kompetenzzentren. Die angeheuerten Analysespezialisten sollten in unternehmensweiten Kompetenzzentren organisiert werden. Um als Arbeitgeber interessant für Data Scientists oder Machine Learning Engineers zu sein, brauchen Unternehmen darüber hinaus attraktive Gehalts- sowie flexible Arbeitsmodelle samt der Möglichkeit remote zu arbeiten. Dies gilt es offensiv zu vermarkten.
2. Eigenes Personal weiterbilden. Vorausschauend agierende Unternehmen ermöglichen entsprechend talentierten Mitarbeitern, sich zu Datenanalysten weiterzuentwickeln. Denn das eigene Personal kennt Firma und Branche besser als jeder externe Bewerber. Allerdings hat erst jedes vierte Unternehmen Advanced-Analytics-Trainingsprogramme aufgelegt.
3. Hybrides Modell entwickeln. Aufgrund der Personalknappheit in ihren Analyseteams müssen Unternehmen bestimmte Aufgaben auch an externe Dienstleister auslagern sowie Datahubs und Crowdsourcing nutzen. Sicherheitsrelevante Bereiche verbleiben dagegen im Unternehmen.

Nur 30 Prozent der Unternehmen arbeiten heute im Bereich Advanced Analytics voll integriert, die Mehrheit verfolgt das hybride Modell. Dies ist oft sinnvoller als der Versuch, alle Aspekte der Datenauswertung intern zu bewältigen da der Umfang der erforderlichen Expertise zu gewaltig ist.

Dies bedeutet für Unternehmen, mehr Datenanalysespezialisten einzustellen und gleichzeitig ein Ökosystem aus Drittfirmen aufzubauen, mit denen die eigenen Experten eng zusammenarbeiten.

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