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

Thèse de Master , 2019 , 116 Pages , Note: 2,0

Gestion d'entreprise - Controlle de gestion

Diese Masterarbeit widmet sich der Frage, welche Rolle Data Scientists in Unternehmen einnehmen. „Data Scientist“ ist eine relativ neue Berufsbezeichnung und ist noch nicht vollständig erforscht. Es wurde zunächst die Literatur aufgearbeitet, indem die Entstehung und Einordnung des neuen Berufsbildes des Data Scientists näher analysiert wurde.

Es wird daher in der Literatur Bezug zu der Digitalisierung, der Entstehung von Data Science und dem Data Scientist als auch zu knowledge work und der Rollentheorie in Organisationen aufgebaut. Jedoch beruhen diese Erkenntnisse nicht auf empirischen Befunden. Der Beitrag stützt sich auf empirische Daten, die im Rahmen einer Analyse von 145 Stellenanzeigen verschiedener Unternehmen, die Data Scientists anwerben, durchgeführt wurde. Dabei lag der Fokus der Untersuchung auf den unterschiedlichen Kenntnissen und Fähigkeiten, die von den Unternehmen gefordert werden.

Der Zweck dieser Forschung ist es, die Rolle von Data Scientists innerhalb von Unternehmen zu untersuchen. Als Ergebnis dieser Untersuchung wurde festgestellt, dass viele Unternehmen aus allen Branchenbereichen Data Scientists einstellen wollen, um ihren Bedarf an großen Datensätzen zu decken und die darin enthaltenen Informationen zu entschlüsseln und daraus einen Mehrwert für die Organisation zu generieren. Durch das Erstellen von Kompetenzprofilen von Data Scientists konnten verschiedene Rollen innerhalb der Branchen identifiziert werden. Gestützt auf den Typologien von unterschiedlichen Data Scientists lassen sich diese anhand von Dimensionen, wie der von fachlichen und sozialen Anforderungen sowie der von Aufgabengebieten, den Branchen zuweisen. Darüber hinaus zeigt diese Analyse, dass die Rolle von Data Scientists von der jeweiligen Branche und dem darin geforderten Domänenwissen abhängig ist.

Inhaltsverzeichnis

• I. Abstract
• 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 und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Masterarbeit analysiert Stellenanzeigen für Data Scientists, um die Rolle des Data Scientists in Unternehmen zu verstehen. Die Arbeit zielt darauf ab, die wichtigsten Aufgabenfelder, fachlichen und persönlichen Anforderungen sowie branchenspezifische Besonderheiten des Berufsbildes zu identifizieren. Die Arbeit befasst sich mit folgenden zentralen Themen:

• Die Entwicklung der Digitalisierung und ihre Auswirkungen auf Unternehmen
• Das Berufsbild des Data Scientists im Kontext der Digitalisierung
• Die Analyse von Stellenanzeigen als Methode zur Erforschung des Berufsbildes
• Die Identifizierung von Aufgabenfeldern und Anforderungen an Data Scientists
• Branchenspezifische Unterschiede im Kompetenzprofil von Data Scientists

Zusammenfassung der Kapitel

• Kapitel 1: Diese Einleitung stellt das Ziel und die Forschungsfrage der Arbeit vor. Es wird die methodische Vorgehensweise erläutert und die Relevanz des Themas im Kontext der digitalen Transformation aufgezeigt.
• Kapitel 2: Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Megatrend der Digitalisierung und seinen Auswirkungen auf Unternehmen. Es werden die Entwicklung der Industrie 4.0 und die Veränderung der Berufsbilder im Kontext der Digitalisierung beleuchtet. Außerdem werden Data Science und das Berufsbild des Data Scientists im Detail vorgestellt. Es wird die Abgrenzung des Data Scientists zu anderen Berufsprofilen wie Data Analyst und Business Intelligence Analyst erläutert und der Data Scientist als eine neue Form von Knowledge Worker eingeordnet.
• Kapitel 3: Dieses Kapitel beschreibt die Forschungsmethode der Arbeit. Es werden Stellenanzeigen als empirische Datenbasis vorgestellt und die Kategorisierung, Codierung und das Forschungsdesign erläutert.
• Kapitel 4: In diesem Kapitel erfolgt die Analyse von Data-Scientist-Stellenanzeigen. Es werden die typischen Aufgabenfelder des Data Scientists identifiziert und in verschiedene Kategorien eingeteilt. Die fachlichen und persönlichen Anforderungen des Berufsbildes werden analysiert und branchenspezifische Unterschiede im Kompetenzprofil werden untersucht.

Schlüsselwörter

Die Arbeit befasst sich mit den Schlüsselbegriffen Data Science, Data Scientist, Digitalisierung, Industrie 4.0, Knowledge Worker, Stellenanalyse, Aufgabenfelder, Anforderungen, Kompetenzen und Branchenspezifische Unterschiede.

• Université: University of Innsbruck (Institution für Organisation und Lernen - Bereich Controlling)
• Note: 2,0
• Auteur: Maximilian Riedel (Auteur)
• Année de publication: 2019
• Pages: 116
• N° de catalogue: V461487
• ISBN (ebook): 9783668916548
• ISBN (Livre): 9783668916555
• Langue: allemand
• mots-clé: Data Scientist