Data Science Skills and Enabling Enterprise Systems

Zusammenfassung

Betriebliche Informationssysteme bilden das Rückgrat moderner Wertschöpfungstätigkeiten. Durch den flächendeckenden Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnik sowie die fortschreitende Digitalisierung von Geschäftsprozessen entstehen dabei unzählige Datenmengen, die vielfältige Nutzenpotentiale zur Generierung neuer Mehrwerte versprechen. Häufig mangelt es jedoch an Fachpersonal, welches die erforderlichen Kompetenzen aufweist, um aus den anfallenden Datenbeständen die versteckten Potenziale zu bergen. Aus diesem Defizit heraus entwickelte sich in den letzten Jahren unter dem Titel „Data Scientist“ eines der gefragtesten Berufsbilder des 21. Jahrhunderts. Gleichzeitig entstehen zahlreiche Weiterbildungsangebote, die darauf abzielen, die notwendigen Qualifikationsbedarfe zu decken. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich der vorliegende Beitrag mit der Gegenüberstellung von Data-Science-Kompetenzanforderungen und der Abdeckung durch aktuelle Weiterbildungsangebote, um den Status quo zu skizzieren und Differenzen zwischen Nachfrage und Angebot zu eruieren. Während aus Nachfragesicht existierende Kompetenzprofile systematisiert und konsolidiert werden, erfolgt aus Angebotssicht eine inhaltsanalytische Untersuchung aktuell auf dem Markt befindlicher Weiterbildungsangebote. Ausgehend von den Ergebnissen beider Erhebungen werden Handlungsempfehlungen für die betriebliche Praxis sowie anknüpfende Forschungsarbeiten abgeleitet.

Abstract

Enterprise information systems are the backbone of modern business activities. Due to the extensive use of information and communication technology as well as the increasing digitization of business processes, vast amounts of data are generated that promise a wide range of potentials for generating new insights. However, there is a lack of specialists, who have the necessary skills to conquer this situation and unveil hidden potentials from those vast amounts of data. As a result, the profession of the so-called “data scientist” has evolved as one of the most wanted job profiles of the 21st century. At the same time, numerous qualification programs have been developed in order to address the necessary skill requirements. Against this background, this paper deals with the comparison of data science competence requirements and the coverage of current qualification programs in order to outline the status quo and identify differences between demand side and supply side. For the identification of data science skill requirements from a demand perspective, existing competence profiles are systematized and consolidated into a generic scheme. The resulting categories are then used to carry out an in-depth content analysis of qualification programs currently available on the market from a supply perspective. Based on the results of both surveys, recommendations are derived for business practice and related research.