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Data Scientist muss “ein Showmaster der Daten” sein

19.12.2014 – Täglich entstehen durch den weltweiten Datenverkehr immense Datenmengen. Data Scientists – oder Datenanalysten – sollen mit Hilfe von Algorithmen daraus nützliche Informationen extrahieren. Bernadette Fabits, Curriculumsmanagerin Analytics bei SAS, erläutert im VWheute-Interview das neue Berufsbild.

VWheute: Wie viele Absolventen zum Data Scientist gibt es bereits? Wie viele gibt es, die speziell für Versicherungen Lösungen erarbeiten??

Bernadette Fabits: Das Berufsbild des Data Scientists ist sehr facettenreich und die Aufgaben sind vielfältig. Dementsprechend bringen die Kandidaten auch unterschiedliche Profile mit. Diese reichen vom Psychologen bis hin zum Informatiker. Wir verfügen mittlerweile über 30 Jahre Erfahrung in der Konzeption und Durchführung von Schulungen im Tätigkeitsfeld eines Data Scientists und bilden pro Jahr etwa 3.500 Absolventen aus. Wir setzen zudem auf eine vernetzte Ausbildung, die einerseits individuell auf die Unternehmen ausgerichtet ist, aber auch methodische Kurse beinhaltet.

Was muss einer mitbringen, der Data Scientist werden will?

Das Fundament ist das Interesse an der Analyse von Daten. Er sollte zudem Neugier, Kreativität und Kommunikationsfähigkeit mitbringen. Er sollte sozusagen “ein Showmaster der Daten” sein – schließlich muss er diese nicht nur aufbereiten, sondern auch präsentieren können. Zudem spielen natürlich auch die Sensibilität und das Gespür für Datenschutz und Datensicherheit eine große Rolle.

Ist ein Data Scientist ein Must Have im Hause eines zukunftsorientierten Versicherers?

Gerade in der Versicherungsbranche ist die Rolle des Data Scientist nicht unumstritten. Die Fragestellung des Berufsbildes ist ja teilweise schon in anderen Bereichen des Unternehmens abgedeckt. Beim Data Scientist sollte der Fokus daher auf der Erhebung zukunftsweisender Geschäftspotenziale aus den Daten liegen und auf der Aufbereitung dieser Erkenntnisse als Entscheidungsvorlage für das Management. Dafür braucht er natürlich eine organisatorische Spielwiese.

Werden Data Scientists hausintern ausgebildet oder handelt es sich hierbei um einen klassischen Consultant einer externen Beratung?

Es gibt sicherlich nicht den einen Weg – allein schon aufgrund der unterschiedlichen internen Spezifika, Politik und Philosophie der Unternehmen und der Sensibilität der Daten macht eine breitgefächerte Ausbildung eines hausinterner Data Scientists mehr Sinn.

Welches sind die speziellen Herausforderungen, die ein Data Scientist in der Versicherungsbranche angehen muss?

Für Versicherungsunternehmen ist es von Bedeutung externe verfügbare (publizierte) Erkenntnisse z.B.: Informationen über Elementarereignisse wie Hochwasser oder soziodemographische Daten, mit dem eigenen Kundenbestand zu validieren, nachzuvollziehen und für die statistische Auswertung brauchbar zu machen. Bisher werden die Daten oft isoliert betrachtet. Auch Transaktionsdaten aus operativen Systemen werden immer häufiger für die Analyse interessant, In-Memory und In-Database Technologien gewinnen zunehmend an Bedeutung.

Versicherungen – und nicht nur der Daten Scientist – benötigen eine Infrastruktur, die als “Single Point of Truth” innerhalb des Unternehmens sämtliche Daten zentral für Datenanalyse und Prozessteuerung bereitstellt. Das ist die ideale Arbeitsgrundlage für den Data Scientist.

Mit welchen Schwierigkeiten muss ein Data Scientist abteilungsübergreifend arbeiten?

Als Data Scientist, dessen Aufgabe es ist, Geschäftspotenziale in den Daten zu finden und zu bewerten und damit wesentliche Information zur Gesamtsteuerung zu liefern, muss man natürlich auf alle Daten zugreifen können. In der Realität sind aber insbesondere die Datenstrukturen in Versicherungen dezentral ausgeprägt, was das Erkennen von Wechselwirkungen über Teile einer Organisation hinaus erschwert. Das Aufbrechen dieser Silos stellt sicherlich häufig eine Herausforderung dar. Der Data Scientist sollte nicht in das operative Geschäft eingebunden sein, er benötigt vielmehr Freiräume. Zudem sind Schnittstellen wichtig, um die richtigen Daten finden, analysieren und interpretieren zu können. (vwh/td)

Bild: Bernadette Fabits (Quelle: SAS)

Das Interview führte VWheute-Redakteur Tobias Daniel.

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