Unternehmen stellen die falschen Mitarbeiter ein

München. Um neue Technologien erfolgreich einzusetzen, sind oft auch neue Herangehensweisen erforderlich. Doch viele Unternehmen bleiben alten Mustern verhaftet: Fast 60 Prozent suchen für die Datenanalyse nach klassisch ausgebildeten Wirtschaftswissenschaftlern. Weniger als zehn Prozent bemühen sich um erfahrene Naturwissenschaftler, die mit Algorithmen und Analysemodellen Mehrwert aus den Daten generieren können. Zu diesen Ergebnissen kommen die Berater von Deloitte in der Studie ‚Datenland Deutschland: Talent meets Technology – Data Analytics und der menschliche Faktor‘.

Zudem sieht nur jede fünfte Firma überhaupt die Chance, auf Basis von Big Data und Data Analytics Geld zu verdienen. Nutzen erkennen die Unternehmen nur in traditionell datenaffinen Bereichen wie Finanzen, IT und Marketing. Bereiche wie Personal hinken weit hinterher. Doch nur durch den Einsatz gut ausgebildeter Data Scientists lässt sich dieser Kreis durchbrechen und die vollen Potenziale von Data Analytics können gehoben werden, meinen die Deloitte-Experten.

„Der richtige Einsatz von Big Data ist ein milliardenschwerer Zukunftsmarkt“, sagt Alexander Börsch. Der Leiter Research bei Deloitte Deutschland betont: „Zwar haben viele Unternehmen in Technik und Software investiert, jedoch fehlen oft die qualifizierten Experten für eine zielführende Nutzung. Diese Lücke muss geschlossen und Data Analytics konsequent über alle Unternehmensbereiche eingesetzt werden.“

In den letzten Jahren hätten die Unternehmen die technischen Voraussetzungen von Data Analytics geschaffen, betonen die Autoren der Studie. Für die nächste Investitionsphase stehe der Personalaufbau auf der Agenda – allerdings mit geringen finanziellen Mitteln. Viele suchen nach Einsteigern, die über statistisches und wirtschaftswissenschaftliches Know-how verfügen. Mehr als ein Viertel der Unternehmen wisse nicht, welche Ausbildungsprofile sie für Data Analytics suchen sollen.

Traditionelle, quantitative Kompetenzen genössen Vorrang vor Know-how im Entwickeln neuer Analyseperspektiven und -modelle. Erforderlich seien jedoch Fähigkeiten von Data Scientists wie sie promovierte Naturwissenschaftler haben: die richtigen Fragen stellen, relevante Zusammenhänge finden und komplexere Analysen auf Grundlage von passgenau entwickelten Algorithmen durchführen.

Um im internationalen Wettbewerb konkurrenzfähig zu bleiben, sei auch die Politik gefragt. Den größten Bedarf sehen Unternehmen der Studie zufolge im Auf- und Ausbau von Studiengängen, die Data-Analytics-Know-how vermitteln. Rund die Hälfte lege darauf den Fokus, über 40 Prozent forderten eine bessere Zusammenarbeit mit Universitäten und 40 Prozent setzten auf bessere Weiterbildung. Als eigene Hausaufgabe wird eine bessere Integration der Datenspezialisten wahrgenommen sowie mehr in diese Kapazitäten zu investieren.