Wer kümmert sich eigentlich um unser wertvolles Datengold?

Wir begeben uns auf Spurensuche nach dem “sexiest Job des 21. Jahrhunderts”

Im vorangegangenen Artikel unserer monatlichen Serie “Wem oder was vertrauen wir?” richteten wir den Blick auf Big-Tech Unternehmen und stellten uns die Frage wie gewinnorientiert diese arbeiten und wo die ethischen Grenzen zwischen Wirtschaft und digitalem Menschsein liegen. Heute legen wir den Fokus auf Menschen, deren Beruf es ist Daten aus verschiedensten Quellen zu sammeln, aus riesigen Massen an Datensätzen relevante Zusammenhänge bilden, sie verständlich interpretieren und visualisieren, um damit für Unternehmen bestmögliche Entscheidungsgrundlage — je nach Unternehmensziel, zu liefern.

Datenzauberei: Magie oder Expertise? Wie man aus einzelnen Daten eine ganzes Puzzle zusammensetzt

Wer ahnt es bereits? Diese Menschen werden auch manchmal Datenzauberer oder Big Data-Experten genannt. Aktuell wird der Beruf sogar hochgehypt zum “The Sexiest Job of the 21st Century”. Die Rede ist vom Data Scientist oder von dem/der Datenwissenschaftler:in. Als Data Scientist hast du diverse und breite Einsatzmöglichkeiten. Generell lässt sich sagen, dass alle Unternehmen, die mit Big Data zu tun haben intrinsisch ein Interesse haben die gesammelten Datensätze zu verwerten, sie zu verstehen, um diese dann bestmöglich für die eigenen Unternehmenszwecke — und -ziele zu nutzen. Dazu bedient sich der Data Scientist an analytischen Methoden aus der Informatik, Statistik und Mathematik, um saubere und fundierte wissenschaftliche oder betriebswirtschaftliche Erkenntnisse zu erhalten. Data Scientists zeigen uns, was mithilfe von Daten alles möglich ist und veredeln diese Daten, indem sie aus der wahnsinnig großen Masse genau die Informationen herausfiltern, die den Unternehmen dienen. Das Motto: Turn Big Data into Smart Data. Kurzgefasst: Das Berufsfeld ist ziemlich breit. Beispielsweise kommt ein Data Scientists zum Einsatz, wenn Kundenverhalten ausgewertet werden soll, damit das Unternehmen ihren Kundinnen und Kunden individuell maßgeschneiderte Angebote machen zu können. Werbung kann dadurch personalisierter gestaltet und im situativ passenden Moment an potentielle Kund:innen ausgespielt werden. Ein Beispiel für Personalisierte Werbung ist das sogenannte Retargeting. Damit werden User:in, die auf einer Webseite surfen im Anschluss weiterhin gezielt auf anderen Seiten mit Werbung angesprochen, in der z.B. genau die Produkte beworben werden, die man sich zuvor angesehen, aber nicht gekauft hat. Durch die ständige Wiederholung des Angebots soll das Verlangen nach dem Produkt steigen, die Kaufentscheidung beschleunigt und somit der Unternehmensumsatz angekurbelt werden.

Wenn man sich nun die Frage stellt nach den Potentialen, Risiken und Gefahren von Big Data kann man dies mit den unterschiedlichsten Sichtweisen wie beispielsweise der ökonomischen, soziologischen, anthropologische oder ethischen Sicht darauf tun und die Vor- und Nachteile durchspielen.

Do you speak Data Science?

Das Thema Big Data und das Berufsbild eines Data Scientist ist ein breites, dennoch begegnen einem immer wieder die gleichen Begriffe. In diesem Abschnitt setzen wir uns ganz oberflächlich mit der Terminologie im Bereich Data Science auseinander und listen die Basisbegriffe in alphabetischer Reihenfolge für dich auf:

Big Data ist ein wichtiger Bereich und Grundlage der Datenwissenschaft. Unter dem Begriff Big Data versteht man immens große Datenmengen, die sich zusammensetzen aus elektronischen Geschäftsprozessen, die automatisch erhoben werden von Maschinen und eigens generiert werden von Internet-Nutzer:innen, beispielsweise durch Nutzung von Social Media & Co.

Data Lake Ein Data Lake ist ein großer Pool mit Rohdaten, für die noch keine Verwendung festgelegt wurde.

Data Science liefert Wissen und Methoden, um umfangreiche strukturierte oder unstrukturierte Daten zu erheben, zu sammeln, zu speichern und mithilfe paralleler Prozesse performant zu verarbeiten und sie zu analysieren.

Data Warehouse Bei einem Data Warehouse handelt es sich um ein Repository* für strukturierte, gefilterte Daten, die bereits für einen bestimmten Zweck verarbeitet sind.

*Ein Repository, auch — direkt aus dem Lateinischen entlehnt — Repositorium, ist ein verwaltetes Verzeichnis zur Speicherung und Beschreibung digitaler Objekte für ein digitales Archiv

https://de.wikipedia.org/wiki/Repository

Der Duden hält die Definition zu Repository kürzer: Ort zur Speicherung von Daten in der EDV und im Internet

https://www.duden.de/rechtschreibung/Repositorium

Was soll ein Data Scientist können? Ein Überblick

- ein ausgeprägtes mathematisch-analytisches Talent

- gute Kenntnisse von statistischen Methoden,

- ein tiefes Verständnis für digitale Methoden,

- Zusammenhänge in Daten identifizieren können,

- Visualisierung der Erkenntnisse und Präsentationsgeschick.

In diesem Sinne: Augen auf bei der Berufswahl. Im nächsten Artikel, der genau in einer Woche erscheinen wird, beschäftigen wir uns damit wie wir unsere Vergangenheit und digitale Spuren im Internet loswerden. Ist das überhaupt möglich? Was muss man dazu wissen und was kann man tun? Wir werden dazu wertvolle Tipps aufbereiten und mit euch teilen. Seid gespannt, wir sind es auch.

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Mit unserer brandneuen monatlichen Serie “Wem oder was vertrauen wir?” möchten wir unsere Leser:innen für das Thema Datenschutz sensibilisieren und ihnen mit einfachen Beispielen aufzeigen, welche Daten unbewusst preisgegeben werden und wie die Big Tech Unternehmen mit diesen Daten umgehen und handeln.

Inspiriert wurden wir hierbei von dem Dokumentarfilm “Made to measure” der Künstler:innen-Gruppe “Laokoon”, der so eindringlich aufzeigt was wir uns nicht vorstellen können und damit wichtige Aufklärungsarbeit betreibt.

Weitere spannende Artikel erwarten dich hier wieder in neuer Frische, im Januar 2022! Wir freuen uns drauf.

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