Von Daten und Algorithmen: Dozentin Ana Moya leitet Data Science beim Handelsblatt

Ich bin dafür zuständig, die Zahlen im Unternehmen aufzuarbeiten, die einerseits die künftige Entwicklung eines Unternehmens mitbestimmen, andererseits helfen, die Weichen zu stellen für die Strategie des Hauses. Es geht konkret um Kunden und deren Verhalten in Bezug auf Produkte oder Dienstleistungen.

In meinem Fall sind es die Abonnenten von Handelsblatt, dieser größten bundesweit wochentäglich erscheinenden deutschen Wirtschafts- und Finanzzeitung in deutscher Sprache. Hierbei besteht die Aufgabe darin, aus dem Datenmeer an Zahlen das herauszulesen, was auf die Bedürfnisse der Kunden schließen lässt.

Früher hatten wir nur die Statistik als Instrument dazu. Heute stehen uns verfeinerte Instrumente dafür zur Verfügung. Damit wollen wir nicht nur neue Klienten finden, sondern in erster Linie die gewonnenen halten. Wir wollen ihre Zufriedenheit sicherstellen. Die gewonnenen Daten und Analysen helfen uns z. B. E-Mails mit personalisierten Inhalten zu erstellen, die auf den Lesegewohnheiten und Interessen der Abonnenten basieren.

Dazu analysieren wir, welche Artikel gelesen werden, wie lange Leser auf bestimmten Seiten verweilen und welche Themen besonders beliebt sind. Internationen mit dem Kundendienst-werden ausgewertet, ebenso der Verlauf von Abonnements: Verlängerungen, Kündigungen, Wechsel zu anderen Abonnementmodellen und auch demografische und geografische Daten der Leser.

Entsprechend hat sich der Beruf gewandelt: Wir sprechen mittlerweile vom „Dateningenieur“, „Datenarchitekten“, Datenwissenschaftler und Datenanalysten. In der Tat veredeln wir die Daten

Der Dateningenieur entwickelt Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und bereinigen. Der Datenarchitekt entwirft die Infrastruktur, die eine effiziente und skalierbare Speicherung ermöglicht. Der Datenwissenschaftler analysiert komplexe Datensätze und entwickelt Vorhersagemodelle, während der Datenanalyst die Daten interpretiert und Berichte erstellt.

Man muss sich unternehmerisch mit dem Haus beschäftigen, für das man solche Daten aufbereitet, man muss das Business und die unterschiedlichen Geschäftsfelder kennen, sich auch empathisch in die Kunden hineinversetzen. Wir arbeiten deshalb auch an Schnittstellen mit Strategen, Vertrieblern, Produktentwicklern, Marketingexperten und mit der Redaktion zusammen.

Datenwissenschaftler müssen von daher auch Soft Skills haben, Daten sensibel handhaben, Interessen der Befragten im Blick behalten und entsprechend sensibel darüber kommunizieren.

Dazu muss man letztlich auch die Algorithmen kennen sowie die dahinterstehenden Methoden.

Innovationen interessieren sie sehr und Erfahrungen damit. Sie sind wirklich neugierig. Ich liebe es, mit Ihnen Forschungsfragen nachzugehen. Wir haben uns z. B. neulich gefragt, wie sich KI auf verschiedene Branchen auswirken wird und welche Chancen und Herausforderungen damit verbunden sind.

Im Bezug auf die schwebende Frage, wie wird uns die KI betreffen, kann ich beruhigen: Das fundierte Datenwissen wird bestehen bleiben. KI kann uns dabei unterstützen, Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, aber die Interpretation und Entscheidungsfindung sollte nicht allein der KI überlassen werden. Menschliche Reflexion und kritisches Denken sind unerlässlich, um die Ergebnisse der Datenanalyse zu verstehen und sinnvoll anzuwenden. Dies ist ein Bereich, in dem die menschliche Intelligenz unersetzlich ist und die KI nie vollständig ersetzen kann.

Die Frage bleibt immer: Was geschieht mit diesen Daten kurz- und langfristig? Datenablage und -lagerung müssen ethisch geregelt sein.

Viele Unternehmen sammeln und lagern die Daten und glauben damit: wir sind schon „datadriven“.

Dabei kommt es auf ein Rollenkonzept an: Es regelt den Zugang und was damit geschehen darf. V. a. der Zugang zu Rohdaten muss sehr restriktiv gestaltet sein. Man muss die absolute Datenschutzkonformität einhalten.

Die letzte Etappe der Datenverarbeitung ist die Überlegung, welche Maßnahmen auf Basis der Dateninformationen ergriffen werden sollen. Dies erfordert nicht nur die Einhaltung bestehender gesetzlicher Vorgaben, sondern auch die Berücksichtigung ethischer Grundsätze. Manche Handlungen sollten sich von selbst verbieten, da Gesetze den übergeordneten Geist regeln und nicht jeden einzelnen Schritt.

Mehr über das Berufsfeld im Bereich Datenwissenschaft ist auch im Podcast „Perspektives on…“ in der Folge 38 zu hören.

Du interessierst Dich für Studiengänge zu Datenwissenschaft? Du hast drei Studiengangsformen zur Auswahl dazu: Hier (Vollzeit Bachelor) und ebenso hier (Vollzeit Master) sowie außerdem hier (berufsbegleitend) findest Du weitere Informationen.