Die Rolle des Data Scientists in Unternehmen. Eine Analyse von Stellenanzeigen

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Ziel und Forschungsfrage

1.2 Methodische Vorgehensweise

2. Digitalisierung und das Aufkommen des Data Scientists

2.1 Digitalisierung als Megatrend und Auswirkungen auf Unternehmen

2.1.1 Entwicklung der Industrie 4.0 innerhalb der Unternehmen

2.1.2 Veränderung der Berufsbilder im Kontext der Digitalisierung

2.2 Data Science und der Data Scientist

2.2.1 Ursprung von Data Science

2.2.2 Data Scientist: ein neues berufliches Profil

2.2.3 Typologien von Data Scientists

2.3 Data Scientists: Die Unterscheidung zu anderen Berufsprofilen

2.3.1 Data Analyst

2.3.2 Business Intelligence Analyst

2.3.3 Data Scientist

2.4 Eine neue Form von knowledge workern

2.4.1 Funktionen des knowledge worker

2.4.2 Rolle des knowledge worker

2.5 Rollentheorie in Organisationen

2.5.1 Rollentheoretisches Modell

2.5.2 Rollenattribute in Form von Stellenanzeigen

3. Forschungsmethode

3.1 Stellenanzeigen als empirische Datenbasis

3.2 Kategorisierung

3.3 Codierung

3.4 Forschungsdesign

4. Analyse von Data-Scientist-Stellenanzeigen

4.1 Typisierung der Aufgabengebiete des Data Scientists

4.1.1 Identifikation und Aufbereitung von Daten

4.1.2 Strategische und operative Entwicklung digitaler Infrastrukturen

4.1.3 Instandhaltung der digitalen Infrastrukturen

4.1.4 Programmiertätigkeiten und das Entwickeln von prognostischen Modellen

4.1.5 Durchführung von Analysen zur Entscheidungsvorbereitung

4.1.6 Beratung, Betreuung und Teamarbeit

4.1.7 Projektarbeit

4.2 Auswertung und Interpretierung der Aufgabenfelder

4.3 Typisierung des fachlichen Anforderungsprofils der Data Scientists

4.3.1 Ausbildung

4.3.2 Berufserfahrung

4.3.3 IT-Kenntnisse

4.3.4 BWL-Kenntnisse

4.3.5 Fremdsprachenkenntnisse

4.4 Auswertung und Interpretierung der fachlichen Anforderungen

4.5 Typisierung des persönlichen Anforderungsprofils der Data Scientists

4.5.1 Soziale Kompetenzen

4.5.2 Problemlösungskompetenzen

4.5.3 Individuelle Kompetenzen

4.6 Auswertung und Interpretierung der persönlichen Anforderungen

4.7 Branchenspezifische Analyse der Stellenanzeigen

4.7.1 Kompetenzprofil in der Branche Technik & Telekommunikation

4.7.2 Kompetenzprofil in der Branche Finanzen, Versicherungen & Immobilien

4.7.3 Kompetenzprofil in der Branche Dienstleistung & Handwerk

4.7.4 Kompetenzprofil in der Branche Handel

4.7.5 Kompetenzprofil in der Branche Metall & Elektrotechnik

4.7.6 Kompetenzprofil in der Branche Verkehr & Logistik

5. Diskussion

6. Zusammenfassung und Fazit

6.1 Zusammenfassung und Beantwortung der Forschungsfragen

6.2 Kritische Betrachtung und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Arbeit untersucht die neu entstehende Rolle des Data Scientists in Unternehmen aus einer empirischen Perspektive. Ziel ist es, ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie Data Scientists in Organisationen definiert werden, welche Fähigkeiten von ihnen erwartet werden und inwiefern sich diese Rollen zwischen verschiedenen Branchen unterscheiden.

• Empirische Analyse von 145 Stellenanzeigen zur Identifikation von Anforderungen.
• Entwicklung von Kompetenzprofilen für verschiedene Data-Scientist-Typen (Data Creative, Data Businessperson, Data Developer).
• Untersuchung der Bedeutung von fachlichen und sozialen Kompetenzen im Arbeitsalltag.
• Abgrenzung des Data-Scientist-Profils zu ähnlichen Rollen wie Data Analyst und Business Intelligence Analyst.
• Analyse der Branchenabhängigkeit des Anforderungsprofils.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1. Einleitung: Die Einleitung führt in die Relevanz von Data Scientists in einer digitalisierten Arbeitswelt ein und definiert das Ziel sowie die methodische Vorgehensweise der Untersuchung.

2. Digitalisierung und das Aufkommen des Data Scientists: Dieses Kapitel behandelt die theoretischen Grundlagen der Digitalisierung, definiert Data Science, den Data Scientist sowie Rollen innerhalb von Organisationen.

3. Forschungsmethode: Hier wird der methodische Ansatz der quantitativen Inhaltsanalyse von 145 Online-Stellenanzeigen beschrieben, inklusive der Datenerhebung und Codierung.

4. Analyse von Data-Scientist-Stellenanzeigen: Der Hauptteil analysiert empirisch die Aufgabengebiete, fachlichen und persönlichen Anforderungen sowie die branchenspezifischen Profile.

5. Diskussion: Die Ergebnisse werden mit bestehender Literatur verglichen und kritisch reflektiert, um die Rolle des Data Scientists besser einzuordnen.

6. Zusammenfassung und Fazit: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Ergebnisse zusammen, beantwortet die Forschungsfragen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsmöglichkeiten.

Schlüsselwörter

Data Scientist, Digitalisierung, Stellenanzeigen, Kompetenzprofil, Datenanalyse, Branchenanalyse, Knowledge Worker, Rollentheorie, Industrie 4.0, Maschinelles Lernen, Fachliche Anforderungen, Persönliche Anforderungen, Business Intelligence, Datenmanagement, Algorithmen.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht die Rolle des Data Scientists in Unternehmen, basierend auf einer empirischen Analyse von Stellenanzeigen.

Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?

Die Schwerpunkte liegen auf der Identifikation von Aufgabenfeldern, fachlichen Anforderungen und persönlichen Eigenschaften, die von Unternehmen an Data Scientists gestellt werden.

Was ist das primäre Ziel der Studie?

Das Ziel ist es, herauszufinden, welches Rollenbild Data Scientists in der heutigen Unternehmenspraxis einnehmen und wie sich dieses durch unterschiedliche Branchen und Anforderungsprofile unterscheidet.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Der Autor führt eine quantitative Inhaltsanalyse von 145 ausgewählten Stellenanzeigen durch, ergänzt durch eine induktive Kategorisierung der geforderten Kompetenzen.

Was wird im umfangreichen Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die Typisierung der Aufgaben und Kompetenzen (fachlich/persönlich) sowie in eine detaillierte branchenspezifische Untersuchung, um Unterschiede in den Anforderungsprofilen aufzuzeigen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?

Zu den wichtigsten Begriffen zählen Data Scientist, Kompetenzprofil, Digitalisierung, Datenanalyse, Rollentheorie und Branchenanalyse.

Gibt es spezifische Unterschiede bei der Rolle des Data Scientists in verschiedenen Branchen?

Ja, die Arbeit zeigt, dass je nach Branche unterschiedliche Schwerpunkte gesetzt werden, etwa ein stärkerer Fokus auf BWL-Kenntnisse in Finanz- und Handelsbranchen im Vergleich zu einem eher technischen Fokus in der Branche Technik & Telekommunikation.

Was unterscheidet den Data Scientist von einem Data Analyst oder Business Intelligence Analyst?

Obwohl es Überlappungen gibt, liegt der Fokus beim Data Scientist stärker auf der Verwendung fortgeschrittener statistischer Techniken, maschinellem Lernen und der Entwicklung prognostischer Modelle, kombiniert mit ausgeprägten Programmierkenntnissen.