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Neun Thesen zu Smart Data

Welche Kompetenzen im Umgang mit Big Data momentan gefragt sind und welche Fähigkeiten in Zukunft gefragt sein werden, hat die Kurzstudie "Fachkräfte für Smart Data: Neun Thesen zum Bedarf heute und morgen" analysiert. Die Studie ist mit der Smart-Data-Begleitforschung gemeinsam mit dem Hasso-Plattner-Institut durchgeführt worden. Prof. Dr. Stefan Jähnichen, Leiter der Smart-Data-Begleitforschung vom FZI Forschungszentrum Informatik, sieht vor allem die Interdisziplinarität als ausschlaggebend an: "Unsere Untersuchung zeigt, dass sich die Anforderungen an die Fachkräfte von morgen angesichts des Bedeutungszuwachses datengetriebener Geschäftsmodelle drastisch verändern… sind bereits heute Logik und Abstraktionsfähigkeit im Umgang mit Big Data wichtiger als reines Technologiewissen. Das wird auch in Zukunft so sein. Ein Punkt ist aus meiner Sicht ganz zentral: Da die Wertschöpfung mit Hilfe von Big Data die gesamte Organisation betrifft und nicht die Grenzen der IT-Abteilung kennt, wird Interdisziplinarität immer wichtiger."

Die neun Thesen in der Studie:
  1. Logik und Abstraktionsfähigkeit mehr gefragt als reines Technologiewissen: Wichtiger als Spezialwissen zu Programmen, Modulen oder Tools sind die Fähigkeiten von Fachkräften, logisch und analytisch sowie abstrahiert denken zu können.
  2. Mathematische Kenntnisse werden wichtiger: Kenntnisse von Methoden der Statistik und Optimierung bilden auch in Zukunft Schlüsselkompetenzen für Fachkräfte im Umfeld von Smart Data.
  3. Branchenwissen wird zur Kernkompetenz für Smart Data: Neben technologischem Know-how ist praktisches Branchenwissen für die erfolgreiche Entwicklung und Etablierung von Smart-Data-Technologien von zentraler Bedeutung.
  4. Interdisziplinarität macht aus Big Data "Smart Data": Smart-Data-Experten müssen raus aus dem Silo, denn Smart Data entsteht durch die Zusammenführung von Fachwissen verschiedener Disziplinen und der Kollaboration mit anderen Experten.
  5. Datenschutz-Kenntnisse sind eine Kernkompetenz: Nur mit Kenntnissen im Bereich des Datenschutzes können sich Fachkräfte souverän im Smart-Data-Umfeld bewegen.
  6. Smart Data braucht Datensicherheitskompetenzen: Die sicherheitstechnisch-methodischen Kompetenzen werden von allen Kompetenzen den größten Bedeutungszuwachs erfahren.
  7. Fort- und Weiterbildungen entscheidend für Entwicklung und Sicherung qualifizierten Personals: Neben der Anwerbung junger Absolventinnen und Absolventen der relevanten Studiengänge spielt für Institutionen und Organisationen im Smart-Data-Umfeld die Fort- bzw. Weiterbildung der eigenen Fachkräfte eine entscheidende Rolle, um Qualifikationslücken zu begegnen.
  8. Corporate Digital Responsibility ist mehr als ein vorübergehender Trend: Soziale Verantwortung von Unternehmen gewinnt auch bei Fachkräften im digitalen Geschäft zunehmend an Bedeutung.
  9. Besonders Arbeitgeber sind in der Verantwortung: Institutionen und Organisationen aus dem Smart-Data-Umfeld müssen selbst einen Beitrag zur Nachwuchsförderung leisten, um ihren Fachkräftebedarf nachhaltig zu sichern.


In der vierten These steht: "Smart-Data-Expertinnen und Experten müssen raus aus dem Silo: Smart Data entsteht durch die Zusammenführung von Fachwissen verschiedener Disziplinen und die Kollaboration mit anderen Expertinnen und Experten…
Im Gegensatz zu anderen technologischen Bereichen der Digitalisierung werden insbesondere für die erfolgreiche Nutzung von Smart-Data-Technologien nicht nur unmittelbare methodische Fachkompetenzen benötigt. Auch ein grundlegendes Verständnis von angrenzenden Themen und die Fähigkeit, mit anderen Unternehmensbereichen zusammenzuarbeiten, werden wichtiger – beispielsweise bei der Zusammenarbeit mit der Rechtsabteilung zur Klärung datenschutzrechtlicher Fragen.
Der besondere Anspruch an Smart Data im Vergleich zu Big Data besteht im Umgang mit den Daten. Big-Data-Experteninnen und -Experten können technisch mit Datensätzen umgehen. Um diese im betrieblichen Kontext zusammenzuführen und Informationen aus ihnen abzuleiten, benötigt man jedoch Smart-Data-Expertinnen und -Experten. Diese müssen über das „thematische Silo” ihres Unternehmens oder ihrer Organisation hinausdenken und eng mit anderen zusammenarbeiten.
Expertinnen und Experten wünschen sich aus diesem Grund die Förderung einer  verstärkt interdisziplinären Ausbildung. So könnte beispielsweise für Softwareentwicklerinnen und -entwickler eine intensivere Ausbildung insbesondere in den Bereichen Betriebswirtschaftslehre und Mathematik sinnvoll sein, da für die Entwicklung von Smart-Data-Anwendungen ein Basisverständnis grundlegender Konzepte der Optimierung oder Statistik unabdingbar sind. Die befragten Expertinnen und Experten sprechen sich sogar für ein Zusatz-, Zweit- oder Nebenstudium fast jeden Inhalts zur Förderung alternativer Denkweisen und Kreativität aus."


Hintergrund:
Grundlage für die Studie war ein Expertenworkshop zum Thema "Fachkräfte für Smart Data", der im Juni 2016 im Rahmen der Arbeitskreissitzung Big Data des Bitkom stattfand, und eine Onlinebefragung, an der 43 ausgewählte Smart-Data-Expertinnen und -Experten teilnahmen. Befragt wurden Vertreterinnen und Vertreter von Unternehmen und Institutionen unterschiedlicher Größe, wobei knapp die Hälfte der Unternehmen weniger als 100 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter beschäftigt. Ein Drittel der Befragten ist in Unternehmen oder Organisationen aus dem Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien tätig und etwa jeder zehnte in den Bereichen Gesundheit, Metall/Maschinen- und Fahrzeugbau und der Finanz- und Versicherungswirtschaft.

 

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