Vom Fachkräftemangel liest man immer wieder – Mythos entgegnen dann einige. Daniel Fallmann hat selbst erlebt, dass es an qualifizierten Leuten fehlt, die Daten nicht nur analysieren, sondern auch interpretieren können: Sein Unternehmen Mindbreeze entwickelt Lösungen für Datenquellen in Unternehmen – gut ausgebildete Leute für sein Team zu gewinnen war schwer.

Fallmann trat deshalb an seine ehemalige Uni, die Johannes-Kepler-Universität in Linz, heran, um die in der Wirtschaft gefragten Qualifikationen in eine neue Ausbildung einfließen zu lassen. Das Resultat: ein Master in Wirtschaftsinformatik mit Schwerpunkt auf "Business Intelligence and Data Science".

STANDARD: Warum braucht es Big-Data-Scientists, und was müssen solche Experten können?

Fallmann: Was wir in den letzten zehn Jahren beobachten konnten, ist, dass es sich vom einfachen Suchen und Finden von Daten hin zu kompliziertem Datenmanagement entwickelt hat. Es fehlt aber an zwei Seiten: Unternehmen haben oft nicht die richtigen Tools und keine dementsprechend ausgebildeten Mitarbeiter.

Den Data-Scientist gibt es in Europa eigentlich erst sehr selten. Die Leute werden vor allem an der ETH Zürich und am Fraunhofer-Institut ausgebildet. Zentral ist bei solchen Spezialisten nicht nur das technische Know-how, sondern vor allem auch das Verständnis kommerzieller Aspekte für die Unternehmen und von komplexen mathematischen Modellen.

STANDARD: Daten also als neue Währung. Deshalb ein wirtschaftliches Studium?

Fallmann: Es sollten auf jeden Fall wirtschaftliche Grundzüge vermittelt werden. Data-Scientists sollen schließlich wissen, wie sie die ganzen Daten gewinnbringend für die Un ternehmen einsetzen können. Dazu brauchen sie schon auch Tools, aber die Interpretation liegt bei ihnen. Eigentlich sind sie so etwas wie ein Sprachrohr.

STANDARD: Wie ist das Studium angelaufen?

Fallmann: Wir haben viel positives Feedback bekommen. Den Studierenden gefällt vor allem der Praxisbezug. In meiner Vorlesung habe ich zum Beispiel erzählt, wie große Unternehmen, etwa die Lufthansa, mit Informationen umgehen, was aufgrund der der Interpretation der Daten eigentlich alles erst möglich wird für den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens. Das ist natürlich spannend für die Studierenden.

STANDARD: Und Sie sind einfach an die Uni herangetreten und haben gesagt: "Wir brauchen dieses Studium"?

Fallmann: Das war tatsächlich so ähnlich. Mir war es ein Anliegen, dass meine ehemalige Ausbildungsstätte hier eine Vorreiterrolle einnimmt. Auch ich habe damals Praxisbezug vermisst, das war also eine Motivation. Außerdem haben wir einfach gemerkt, dass diese Kompetenzen in den Curricula bislang nicht genug berücksichtigt wurden. Vonseiten der Uni gab es von Anfang an viel Verständnis. Daher ging alles auch sehr schnell. Mittlerweile kommt auch an anderen Unis Schwung in die Sache.

STANDARD: Mit gutem Grund – die Anwendungsfelder von Big Data scheinen ja nicht endend wollend.

Fallmann: Das stimmt. Man denke an die Human Resources und was im Bereich Recruiting passiert. Oder an die Forschung und Entwicklung – kein großes Unternehmen kann da ohne eine anständige Datenanalyse mehr arbeiten. Oder aber der Servicebereich, etwa für Kunden. Heute ist es theoretisch möglich, ein 360-Grad-Bild über die Kunden zu haben.

Früher war Software einfach Software. Jetzt geht es darum, Informationen zu verknüpfen. Und auch bei den Unternehmen gibt es viel Spielraum: Vor zehn Jahren suchten nur Spezialunternehmen, wie etwa Mindbreeze, solche Spezialisten, jetzt brauchen das aber alle.

STANDARD: Was passiert, wenn die Analyse unzureichend ist oder gar nicht stattfindet? Momentan fehlen die Fachkräfte ja.

Fallmann: Man trifft Entscheidungen dann auf der Basis von nicht vorhandenen Informationen, und das ist natürlich nicht ideal. Schließlich wären die Daten ei gentlich da, es braucht aber die Leute, die sie sehen. Der Datenfluss ist jetzt enorm, und gerade in einer zunehmend automatisierten Arbeitswelt sind diese Berufsfelder natürlich gefragt. (lhag, 28.7.2015)