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Data Scientist und Data Analyst: Das Video zum Thema Job-Profil, Aufgaben und Anforderungen

Das Interview mit Renate Hanke zum Thema Data Scientist, Data Engineer und Data Analyst, alle wichtigen Informationen in einem Video zusammengefasst.

Das Thema heute: Job-Profil, Aufgaben und Anforderungen für Data Analysts bzw. Data Scientists

Was sind die Aufgaben und Anforderungen für Data Analyst und Data Scientist?

Ein neues spannendes Video mit den Speakern:

Renate Hanke

Geschäftsführerin bei hbkPartner: https://hbkpartner.de/

und

Georg Blum

Geschäftsführer der 1A Relations GmbH: https://www.1a-relations.com/

Diese interessante Fragen werden im Video beantwortet:

  • Was macht ein Data Analyst?
  • Was ist der Unterschied zwischen einem Data Analyst und einem Data Scientist?
  • Welche Anforderungen muss ein Data Analyst oder ein Data Scientist erfüllen?
  • Welche Aufgaben hat ein Data Analyst?
  • In welchem Bereich braucht man einen Data Analyst oder einen Data Scientist?
  • Was sind die Gehälter eines Data Analyst?

Reinschauen lohnt sich 🙂

Aufgaben und Anforderungen für Data Analyst und Data Scientist

Folgende Fragen werden besprochen bzw. beantwortet:

  • Welche Fähigkeiten zeichnen einen Data Scientist aus?
  • Wie sieht der Alltag eines Datenwissenschaftlers aus?
  • Welches Know-how braucht er im Alltag?
  • Welche Fähigkeiten muss der Data Scientist für seine Position im Unternehmen mitbringen? Welche Fertigkeiten lernt er im Job?
  • In welchen Bereichen, bei welchen Themen und an welcher Stelle innerhalb der Organisationsstruktur wird der Data Scientist eingesetzt?
  • Wie sieht die Zusammenarbeit mit der IT-Abteilung aus?
  • Welche Schlüsse zieht die Geschäftsführung aus der Arbeit des Datenwissenschaftlers?

Was gibt es noch zu diesem Thema „Aufgaben und Anforderungen für Data Analysts und Data-Scientists“ bei uns auf www.crm-tech.world?

Auch Scott Brinker hat dazu eine ausführliche Abhandlung geschrieben und besprochen. Diese können hier nachgelesen und nachgehört bzw. gesehen werden.

Alles in allem ist es für alle Firmen ab 5 Mio. Euro Umsatz wichtig, sich um ihre Daten bzw. Kundendaten zu kümmern. Ob man das immer mit eigenem oder geliehenem Personal macht, ist am Anfang egal. Auf lange Sicht muss es zur Kernkompetenz innerhalb der Firma werden. Dann wird es auch ein Erfolgsfaktor. Das zeigen die Studienergebnisse des DDV in Kooperation mit der Uni Kassel.

Was macht dann ein Data Scientist?

Das beschreiben die Kollegen von der CIO.de bzw. Computerwoche.de in einem Interview  mit Dr. Achim Strunk, Leiter Digital Business QUADRA Energy, und Dr. Holger Clever, Geschäftsführer der QUADRA Energy GmbH in Düsseldorf, einem Tochterunternehmen der ENERCON Unternehmensgruppe.

In a nutshell:

Er nutzt die Daten, um die Fragen und Probleme eines Unternehmens zu lösen.

Also bereitet er unstrukturierte Daten in ein Know-how für das Unternehmen auf.

Ganz einfach! Hier eine weitere Erklärung in englischer Sprache (wobei es nach ca. 1 Min. erst richtig losgeht).

Das ganze Interview als Text:

Georg Blum
So, liebe Renate, das war jetzt unser Startsignal! Ich begrüße dich recht herzlich zu unserem kleinen Talk über das Thema Data Base CRM-Fachkräfte, wo wir uns ein paar Minuten Zeit genommen haben, mal ein paar Sachen zu besprechen. Wir reden auch im Rahmen der Digital Excellence Group. Das ist eine Kooperation von Fachleuten, die sich dem Thema Digitale Transformation widmen und auch als Kooperationspartner jedem Kunden helfen können, mit Spezialisten das Bestmöglichste herauszuholen. Und in dem Kontext haben wir gesagt: Komm, lass uns mal über dieses Thema: „Fachkräfte suchen, Fachkräfte entsprechend finden“ sprechen. Jetzt vielleicht ganz kurz zu dir. Hbk ist ja auch eine Marke, die schon länger auf dem Markt ist. Kannst du ganz kurz zu dir und euch was sagen?

Renate Hanke
Sehr gerne. Also Renate Hanke, bin Gründerin und Mitgesellschafterin der Hbk Partner in Hamburg. Wir haben das Unternehmen vor neun Jahren gegründet, damals noch mit einem anderen Setting. Heute sind Ursula Steinmetz und ich die Gesellschafter des Unternehmens und Personalberatung und wir haben uns spezialisiert auf die Themen Sales, Marketing und Customer Service. Und das hauptsächlich für die Branchen, in denen wir beide, du Georg, und wir auch, schon seit vielen Jahren unterwegs sind, nämlich alles rund um Handel, Versandhandel, alle Services, die man dazu braucht, wie z. B. Marketing-Services, Logistik-Services, Finanzdienstleistungen.

Das ist unser Feld, da kennen wir uns aus. Da besetzen wir dann eben diese entsprechenden Fach- und Führungskräfte.

Georg Blum
Was mir ja auch Spaß gemacht hat, gebe ich ganz offen zu, ist auch, dass wir uns immer wieder die Bälle zuspielen, wo du mal sagst, bei uns ist vielleicht mal was drin. Und neulich haben wir ja mal euch wieder den Ball zu spielen können. Insofern habt ihr da einen schönen Abschluss machen können. Das ist, glaube ich, auch das Spannende an der DEG, also der Digital Excellence Group, dass wir uns da die Bälle zuspielen und genau mit eurer Expertise perfekt komplementäre Dienstleistungen anbieten können.

Und ich selber bin ja auch schon seit 30 Jahren in dem CRM Markt, wie man es heute nennt. Früher hat man es Data Base Marketing genannt. Ich war damals 1993 das erste Mal von einem Headhunter oder bzw. von einem Suchenden angesprochen worden. Den Jan Thieme kennst du ja auch noch sehr gut. Und seither hab ich das Gefühl all die Jahre danach, es hat sich nie geändert. Der Markt ist extrem eng an solchen Fachleuten. Ist es so?

Renate Hanke
Absolut, absolut. Also ich bin ja selber auch vor 30 Jahren in dem Feld gestartet und zwar exakt in dem Thema, worüber wir heute sprechen, in dem Thema Data Analytics. Damals wurde das sehr eng verstanden vom Handel und vor allem vom Versandhandel, Kunden-Strukturanalysen, Standort- Analysen in der Richtung. Heute ist das ja alles ein bisschen breiter aufgestellt. Ich hab damals auch inhaltlich in diesem Thema gearbeitet, nicht als Statistikerin, aber im Vertrieb, in der Präsentation und in der Beratung der Kunden. Was kann man denn da machen mit den Erkenntnissen? Also ähnlich wie du.

Georg Blum
Deswegen ist es ja für mich das Thema, warum wir uns heute auch hier unterhalten. Der Markt ist sehr, sehr, sehr schwierig, da die richtigen und passenden Leute zu finden. Und ihr habt ja erst jüngst für uns, für einen unserer Kunden, jemanden gefunden. Es waren, glaube ich, neun Kandidaten. Wenn du jetzt mal einfach so überlegst, was ist denn derzeit so der Data Analyst? Den wir da besetzt haben. Was ist da so ein typisches Profil? Was wird von den meisten gesucht?

Renate Hanke
Ja, was ich eben schon eingangs sagte, wir beiden haben ja auch schon mal trefflich philosophiert darüber, was ist ein Unterschied zwischen Data Scientist und Data Analyst. Da gibt’s, habe ich inzwischen mich schlau gemacht, auch noch diverse andere Bezeichnungen im Umfeld von Data. Wenn man sich die Definitionen anguckt, ist der Unterschied nicht so groß. Es sind Menschen, die Daten sammeln, strukturieren, darauf Analyse-Modelle aufsetzen, Analysen durchführen, die Erkenntnisse dann wiederum in verstehbaren Reportings und Dashboards umsetzen und vor allen Dingen ihren Kollegen und ihren Vorgesetzten zur Verfügung stehen, um dann das Ganze auch mal zu erklären.

Was haben wir jetzt für Erkenntnisse daraus gewonnen? Das machen beide. Aber das Besondere, was wir jetzt beide auch eben sehen beim Data Analyst, warum wir das so genannt haben oder auch der Kunde es so genannt hat? Wir kommen ja aus dem addressbezogenen Analyse-Umfeld und der Data Scientist, das haben wir auch im Zuge der Suche sehr gut gelernt, der Data Scientist hat mit Adressen häufig gar nichts zu tun. Das heißt, es beginnt in der Regel damit, überhaupt erstmal die Adressen zu strukturieren bzw. sie müssen strukturiert werden. Dann müssen die typischen Managementaufgaben erfüllt werden, Dubletten-Check, richtige Schreibweise, Abgleich gegen einschlägige Datenbanken, damit man diese Adressen überhaupt nutzen kann. Das ist die erste Aufgabe, die so ein Data Analyst im Bereich Handel/Versandhandel, also auch Finanzdienstleistung oder Versicherungen, wo es um personenbezogene Analysen geht, zu erledigen hat. Das nächste, was ansteht, ist, sich Gedanken zu machen: Diese Daten, die wir haben aus Vertrieb, aus Marketing, aus Einkauf, Finanzen und so weiter, der kompletten Logistik, welche Erkenntnisse können wir aus ihnen gewinnen? Das Ziel dahinter ist ja immer, das Geschäft zu optimieren und mehr zu verkaufen.

Georg Blum
Mein früherer Chef hat mal gesagt: „Herr Blum, wenn Sie mir eine Million Umsatz bringen, dann stelle ich gerne nochmal jemand da mit ein.“ Und das ist genau wie du sagst, also es geht darum, Umsatz zu generieren oder auch Deckungsbeitrag entsprechend herauszuarbeiten. Das ist damals bei mir der Spaß gewesen. Und vermutlich auch bei dir und das ist auch heute die Aufgabe dieser Menschen.

Renate Hanke
Genau, also das ist im Wesentlichen das Berufsbild, die Aufgaben, die da anstehen. Und deswegen sind es in der Regel Mathematiker, Statistiker, also Menschen, die ein Studium abgeschlossen haben, die gesucht werden. Es können auch Informatiker sein, es können auch Wirtschaftsinformatiker sein oder BWL mit einer speziellen Ausrichtung. Da gibt’s eine vielfältige Grundausbildung, sag ich mal, und dann entwickeln sich die Leute damit je nach Neigung weiter.

Georg Blum
Ich hatte früher eine Kollegin und deswegen, ich glaube, das ist auch ein Ausbildungsfeld, wo ihr bestimmt den ein oder anderen schon gefunden habt, nämlich in den Sozialwissenschaften oder auch in den Agrarwissenschaften. Also wir haben viele, viele Leute kennengelernt, die z. B. an der Uni Hohenheim Agrarwissenschaften studiert haben und meistens dann auch irgendwie eine empirische Studie hingelegt haben. Und dann musste man ja ein bisschen Statistik kennen und können und mit solchen Expertisen haben wir dann auch den einen oder andere zum Data Base-ler oder eben heute zum Data Analysten entsprechend rekrutiert. Also ich glaube auch, solche Berufsausbildungsgänge sind da eine ganz spannende Möglichkeit, Leute zu finden.

Renate Hanke
Sicher, natürlich. Also wie gesagt, die Vorbildung ist sehr vielfältig.

Georg Blum
So hab ich auch Scott Brinker in Amerika bei unserer Boston Konferenz gesprochen. Ich selber denke auch, es sind Leute, die eher generalistisch denken sollten. Also das sind nicht die klassischen „Zahlenknechte“, die man vermeintlich dafür erst mal vorsieht, sondern es sind Menschen, die mit den Zahlen auch Interpretationen machen können, wie du es vorhin gesagt hast. Um der Geschäftsführung, dem Bereichsleiter, ich sag mal nicht zu erklären, im Sinne von was sie besser machen sollen, sondern Transparenz zu bringen und zu sagen: „Ok, das ist eine Entscheidungsgrundlage in die Richtung oder das sollte man vielleicht mal testen in der Richtung.“ Also von daher glaube ich auch, es sind ganz kreative Leute. Ist das richtig?

Renate Hanke
Absolut, absolut. Und die müssen auch in der Lage und Willens sein und Spaß daran haben, sich immer wieder Gedanken zu machen: Was können wir denn jetzt aus diesen Datentöpfen, die wir haben, noch rausholen? Also die klassischen Analysen sind natürlich soziodemografisch. Was hab ich für Geschlechtshäufungen, was habe ich für Altershäufung. Aber auch die sogenannten RFMR. Also diese Kauf frequency, frequency monetary ratio Analysen, welcher Kunde hat also wann, wieviel mit welchem Umsatz gekauft? Das sind ja die klassischen Analysen, die bei unseren Kunden nötig sind. Dann kommen die ganzen Marketing-Themen hinzu. Die Werbe-Erfolgskontrolle über die diversen Kanäle. Das ist sehr, sehr wichtig geworden. Also MarTech ist ja eine Riesen-Disziplin gerade geworden. Man hat ja bei Marketing früher hauptsächlich an bunte Bilder gedacht, sagen wir immer Text, an Kommunikation gedacht. Aber heute ist es ja sehr stark und da werden auch viele Analysten gesucht. Dieses Pricing-Thema, die dynamische Aussteuerung von Online Ads, überall fallen dort sehr, sehr viele Daten an. Heute spricht man ja auch von diesem Big Data Ansatz, ja eben gerade in dieser Kundengruppe bewegt sich viel, bei manchen Unternehmen sind es 10 000, bei manchen 100, bei manchen Millionen, ja, aber das sind ja noch nicht die großen Töpfe. Dann kommen ja noch die ganzen Themen wie Standort-Analysen oder auch das Thema Verfügbarkeiten, Waren-Verfügbarkeiten in der Logistik, in der Produktion. Das ist nochmal ein ganz eigenes Feld.

Georg Blum
Da sprichst du ein ganz spannendes Thema an. Ich darf’s nicht ganz so laut kommunizieren, weil es noch nach wie vor eine Firma ist, die auf dem Markt existiert, gerade auch deshalb vielleicht auch existiert. Aber wir haben es bei einem Handelsunternehmen mit CRM und Sortimentsdaten geschafft, das Einkaufsvolumen um 20 Prozent zu senken, ohne an Umsatz zu verlieren. Das ist zwar schon ein bisschen her, diese Geschichte, aber die Firma, die war damals, es war so um das Jahr 2000 /2001 herum, ein Handelsunternehmen. Wir mit unserem Team konnten da echt tolle Sachen machen und wie du sagst: RFMR war der Einstieg, aber eben dann in Kombination mit mit Sortiments-Starts, Category Management, solche Dinge haben eine große Rolle gespielt. Also es ist auch so ein Spielfeld, wo ich sage, da ist viel Potential für diese Mitarbeiter, die wir da gerade besprechen. Und wenn da einer, die eine oder der eine, da Bock drauf hat, und ich glaube, das ist echt ein weites Feld, wo man richtig was beackern kann. Ich hatte vor unserer Telko noch einen Termin mit einem Anbieter, der im Social Media Bereich aktiv ist. Macht do digital Ads Steuerung, Social Media Posts, Social Listening. Da entstehen ja auch wahnsinnig viele Daten und auch da ist, glaube ich, jetzt nach wie vor ein Riesenfeld, weil in den allermeisten Fällen wird Klickzahl, wird Posting Anzahl analysiert, aber man kann da ja auch eine ganze Menge Conversions analysieren, eben auf diese Lead-Erfolgsquote vorbereiten, wie es dann vielleicht nachher im CRM endet. Ich glaube das ist auch ein wahnsinniges Feld, erstmal die Daten aufzubereiten und dann zum Erfolg, zu einer Erfolgskennzahl zu bringen.

Renate Hanke
Also zwei Punkte dazu. Es gibt, er wird sehr viel auch gesucht, den sogenannten Lead Generation Manager. Klar, weil wir alle brauchen Leads, um verkaufen zu können. Warum auch immer. Offline. Online. Auch die haben in der Regel eine gute Kenntnis von Data Analytics, entsprechend von den Zahlen dann auch. Die brauchen die KPIs, ja die Key Performance Indicators um zu sehen, wenn ich jetzt Menschen anspreche, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Kunden werden und welche Umsätze verbergen sich dahinter? Das nächste ist ein ganz weites Feld, Georg, im Moment ist Payment und Fraud Prevention und Versicherungsausfälle, Zahlungsausfall, Analysen, Bestimmungen, um festzustellen, wenn ich jetzt dem Kunden verkaufe mit einem Lead, wie wahrscheinlich ist es denn, dass ich mein Geld bekomme? Nicht auf einen einzelnen Fall in der Regel berechnet, sondern dann gebündelt. Aber rund um Payment, was jetzt im Moment ja gerade, wir wissen es, wieder ein sehr großes Thema ist, weil das Payment ja von Bargeld und Überweisung hin zu online sich bewegt.

Da werden sehr, sehr viele Data Analytics Leute gesucht, gebraucht. Teilweise nennen sie sich dann wie gesagt Data Scientists. Muss mal gerade gucken, es gibt noch zwei so andere interessante Begriffe, die ich da gelernt habe, aber die ich bislang nicht kannte: The Data Engineer z. B.

Georg Blum
Ja, das ist der Data Engineer. Das ist sozusagen die europäische Variante von Scott Brinkers Definition. Er hat ja auch so ein paar Sachen für sich aufgestellt. Insofern das sind dann öfters die Leute, die die ganzen Daten aufbereiten und vorbereiten, die ganzen Schnittstellen arbeiten, definieren. Das ist ja heutzutage bei der großen Menge an Produkten, die man in der Regel im Einsatz hat, auch ein ganz, ganz wichtiges Feld. Ich wollte noch einen letzten Punkt ansprechen, bevor wir zum Thema kommen: Was kosten solche Leute, was dürfen die bekommen? Also mein Bruder sagt ja immer, was verdient man also im positiven Sinne. Was dürfen die verlangen? Wollte ich noch einen Punkt reinbringen, weil du hast Payment gebracht, das Thema Retouren ist ja auch ein ganz wichtiges Thema. Also wer ist potenzieller Retournierer. Wer bestellt fünf Sachen und schickt vier zurück? Das ist ja auch so ein Klassiker, ein klassisches Thema im Bereich der Versandhandels-Branche oder überhaupt in der eCommerce-Branche. Also von daher, wir haben es gesehen, haben jetzt glaube ich sieben, acht Minuten lang über verschiedenste Aktionsfelder gesprochen. Ja, und wir könnten wahrscheinlich aus dieser Stichwortliste nochmal eine ganze Stunde reden. Was es im Detail alles gibt, also von RFMR über Sortiment über Category, über Fraude, über Risiko, über Retouren, über Segmentierung. Also es ist ein tolles Feld, ich fand es immer. Und deswegen jetzt auch die Frage sind diese eierlegenden Wollmilchsäue, wie ich es jetzt mal nenne, die so ein bisschen kreativ, bisschen analytisch, bisschen kommunikativ, ein bisschen prozessual unterwegs sind.

Was ist da so der Einstiegslohn, den man so bezahlen muss und in welcher Bandbreite liegt der? Was sind so die drei bis vier Jahre Berufserfahrung? Was ist da zu erwarten? Was? Was kann da einer anfragen?

Renate Hanke
Ja, also erst einmal noch ein kleines Add on. Also zu dem, was du jetzt gerade genannt hast, was der Mensch können muss, soll er in der Regel auch mal ein bis zwei Programmiersprachen können, um Queries-Abfragen überhaupt selber auch vielleicht mal programmieren zu können. Nicht die tiefe Kenntnis, aber doch ja und statistische Methoden muss man drauf haben, also um überhaupt was machen zu können. So die Einstiegsgehälter, Georg, liegen bei ungefähr 45 / 50 000 pro Jahr Gehalt/Jahreszielgehalt. Wie gesagt, wir reden von Menschen, die dann ein Studium mitbringen. Mit Master und Bachelor Unterschied, man spricht von 50 000 Euro Jahresstartgehalt. Und es geht dann weiter. Nach unserer Erfahrung mit so 5 bis 10 Jahren Berufserfahrung sind wir dann bei 70/80 000 angekommen. Jetzt ist der große Unterschied, wenn wir im Handel und Versandhandel unterwegs sind, bewegen wir uns ungefähr bei den Gehältern. Gucken wir aber auf die vielen Beratungsunternehmen, also die Dienstleister, die in irgendeiner Form Data Analytics anbieten. Wir brauchen dann ja auch noch die Consulting Expertise, noch etwas ausgeprägter als die kommunikative Seite, die der Mensch eh mitbringen muss, das ist ja noch mal etwas mehr. Es gibt Data Analysten bei den einschlägigen großen Unternehmensberatungen. Die sind dann die ganze Woche unterwegs, wie jeder Berater. Und die liegen durchaus bei 85 /90 000 müssen dann ja noch mehr Berufserfahrung haben oder auch Führungserfahrung haben. Dann sind wir auch schnell über 100 000. Aber die große Masse, schätzen wir, liegt bei etwa 70/85 000.

Georg Blum
Wenn wir gefragt werden, wie viele Leute braucht denn ein Unternehmen? Also ich sage immer dem Unternehmen, das so einen Schritt geht, sich so jemand holt oder jemand ausbildet in der Richtung. Aber jetzt sind wir beim Thema holen und z. B. durch euch organisieren. Dann sollte man schon zwei Leute haben, weil wenn mal einer Urlaub hat, ist es das Thema, dass man jemand hat, der das Ganze vertreten kann als zusätzliche Person. Und auf der anderen Seite, wenn du jetzt diese Gehaltsniveaus definiert hast, ich sag mal mit mit Nebenkosten 200/ 250 000 Euro für zwei Leute. Vielleicht ein Senior, ein Junior. Das holen die Jungs und Mädels ganz schnell rein, wenn die mal eingearbeitet sind. Und da ist noch viel Luft im Sinne von Umsatz und Deckungsbeitragsgewinn drinnen. Da sind wir, glaube ich, uns beide ganz sicher. Also das zeigt die Praxis, es lohnt sich, auch zwei Personen dafür einzustellen.

Renate Hanke
Ja, ich sag mal so im E-Commerce und Versandhandel, die wir so kennen. Also die größeren Anbieter. Ich spreche jetzt nicht von Zalando. Ich spreche durchaus auch von von mittleren btb Anbietern, also die in der Büro-Ausstattung oder in der Verpackungsthematik unterwegs sind. Die haben in der Regel auch ein kleines Team, natürlich gerne zusammen dann diese Menschen im Team mit entsprechenden IT Spezialisten.

Georg Blum
Naja, dann kommen wir zum Schluss, Renate, also ich denke, wir haben ja gezeigt, welches spannende Tätigkeitsfeld hier vorliegt. Wir haben gezeigt, in welcher Größenordnung da auch entweder aus Sicht der Unternehmen etwas zu bezahlen ist, aus Sicht des Bewerbers natürlich auch zu verdienen ist. Und ich glaube, das ist zu Recht ein ordentliches Niveau. Und wenn, wenn ihr jetzt oder bzw. wenn ein Unternehmen überlegt, sich da schlau zu machen, wie soll es Kontakt zu euch aufnehmen, welche Fragen stellt ihr, damit ihr richtig gute Suchprofile bekommt? Das wäre jetzt so meine Abschlussfrage.

Renate Hanke
Also Kontakt aufnehmen ist ganz einfach: hbkartner.de ist zu finden im Internet. Wir sind ja auch nicht in dem, was wir jetzt gerade beschrieben haben, in dieser Industrie unbekannt. Und ja, was wir brauchen ist natürlich, wir stimmen mit dem suchenden Unternehmen das Profil ganz klar ab. Ich habe es eben schon gesagt. Es ist ganz, ganz wichtig zu wissen, was soll der Mensch tun? In welches Umfeld kommt er rein? Welche Voraussetzungen muss er mitbringen, reichen 3-5 Jahre Berufserfahrung? Muss er wirklich gute Englischkenntnisse mitbringen? Vielleicht noch eine weitere Sprache? Weil dieses Unternehmen auch noch in anderen Ländern mit Kollegen tätig ist? Ja, da muss man immer aufpassen. Dann natürlich diese Themen wie in welchen Datenbanken muss er sich auskennen? Geht es um Etl Prozesse, SQL Tabellen und Navision und was üblicherweise so eingesetzt wird? Das müssen wir alles abklären, um konkret suchen zu können. Da trennt sich das ganze Feld. Die einen sind auf diesen Tools, Software und Anwendungen unterwegs und die anderen sind auf anderen unterwegs. Das haben wir jetzt auch gerade kürzlich wieder bei der Suche, die du beschrieben hast, gelernt. Also es steht Data Analyst drauf. Aber es ist vielleicht ein Data Engineer oder ein Data.

Georg Blum
Naja, aber es ist ja wie bei jedem Briefing. Je präziser das Briefing und je genauer das Briefing ist, umso genauer könnt ihr natürlich suchen in eurem Pool bzw. im Netzwerk und um so schneller und erfolgreicher ist die Suche dann letztendlich auch.

Renate Hanke
Ja genau. Also nochmal zusammengefasst die Aufgaben, das Umfeld, die Anforderungen, die der Mensch mitbringen muss und natürlich auch das Unternehmen sollte sich Gedanken machen. Aber da stehen wir gerne beratend zur Seite, in welchem Gehaltsrahmen darf sich das Ganze, sollte sich das Ganze bewegen? Üblicherweise bekommen wir da mal die sportliche Herausforderung genannt. Also sprich es werden uns kleinere Gehälter genannt als nachher bezahlt werden. Aber das ist völlig legitim. Also ich würde ja den Dienstleister erstmal losschicken und sagen: Guck mal ob du nicht findest. Das ist völlig in Ordnung.

Georg Blum
Genau das ist so ein schönes Schlusswort. Am Anfang sind die Hürden ein bisschen höher bzw. die Schwelle ein bisschen niedriger. Im Zweifel wird es dann doch ein bisschen teurer. Was aber aus meiner Sicht, und das finde ich ganz, ganz wichtig, sich lohnt, weil dieses Invest, diese Menschen Data Scientist, Data Analyst oder engineers oder MarTech Spezialisten ein Berufsfeld ist, was, was noch lange nicht ausgeschöpft ist. Und wie gesagt, du mit deiner Kollegin Ulla Steinmetz, ihr seid ja Spezialisten für die Recherche.

Renate Hanke
Ich möchte noch eins dazu sagen, also es sind natürlich nicht nur Ursula und ich hier, wir sind zu sechst und wir haben dann noch ein paar Mitarbeiter, die uns frei unterstützen. Also wir können schon noch ein bisschen höhere Schlagzahl produzieren. Ich weiß ja nicht, lieber Georg, ob es eine Fortsetzung gibt zu anderen Berufsbildern, die jetzt im Moment gesucht werden. Aber wir sind natürlich nicht nur für die MarTech Branche tätig, sondern, wie ich schon sagte, alles, was rund um Vertrieb, Marketing, Customer Service zu besetzen ist, an ganz speziellen Fach- und vor allen Dingen Führungspositionen, das ist unser Feld.

Georg Blum
Na, ein schöneres Schlusswort kann man jetzt gar nicht mehr bekommen. Insofern sage ich jetzt mal an dieser Stelle „Dankeschön“ und, liebe Renate, du hast ja schon angedeutet, ich bin mir sicher, wir werden in den nächsten zwei, drei Wochen, sowohl wir beide als ja auch mit Kathrin, nochmal eine Session machen, wo es um diese Themen geht. Fachliche Seite einerseits. Aber wie? Wie finde ich die richtigen Leute andererseits? Wie bilde ich sie aus, was muss ich da beachten? Das machen wi, aber an anderer Stelle. Von daher für heute herzlichen Dank und ich glaube auch nochmal an unsere Zuschauer. Ein herzliches Dankeschön! Und wenn Sie Fragen haben, die Renate ist zu finden unter – sagst du es nochmal? Webseite ist:

Renate Hanke
HBKpartner.de wunderbar. Also in diesem Sinne. Dankeschön.

Georg Blum
Kontakt aufnehmen und ich danke dir nochmal und alles Gute und bis bald.

Renate Hanke
Bis bald Tschüss.

Georg Blum
Tschüss.

 

Industrie 4.0 – Artificial Intelligence

Auch im Bereich KI (Künstliche Intelligenz) sind Data Science Spezialisten ein wichtig, denn genau hier sind Big-Data-Analysen sehr wichtig, sowie das Deep Learning und Machine Learning.

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