Advanced-Analytics-Fachkräfte: Die große Suche

Grafiken: Quelle Bain & Company

Laut einer Studie von Bain & Company ist es sogar eine Jagd nach den Analyseprofis, die begonnen hat. Zwar steige bis 2020 das Angebot an Advanced-Analytics-Spezialisten, dennoch fehlen weiterhin Experten für die intelligente Auswertung. Deshalb, so die Managementberatung, werden es Unternehmen nicht schaffen, eine ausreichende Zahl erfahrener Datenanalysten anzuwerben.

Die intelligente Auswertung großer Datenmengen wird für Unternehmen immer wichtiger, postuliert Bain & Company. Dafür benötigen sie Spezialisten - und das mehr, als zur Verfügung stehen. Auch wenn sich die weltweite Zahl der Advanced-Analytics-Experten von 2018 bis 2020 auf eine Million verdoppeln werde, reiche das Angebot nicht aus, um den rasant steigenden Bedarf zu decken. Nur wer zugleich intern aus- und weiterbilde sowie externes Wissen flexibel nutze, könne das gravierende Knappheitsproblem lösen.


Die weltweite Zahl der Datenanalysespezialisten steige rasant: in Westeuropa beispielsweise von 125.000 im Jahr 2018 auf 170.000 im Jahr 2020, in den USA von 180.000 auf 310.000, in China von 75.000 auf 190.000 und in Indien von 65.000 auf 210.000. Doch die Nachfrage steige noch weitaus schneller, „so dass rasche Fortschritte beim flächendeckenden Einsatz moderner Analysemethoden in Gefahr sind", warnt Dr. Florian Mueller, Partner bei Bain und Leiter der Praxisgruppe Advanced Analytics in EMEA.


Grafiken: Quelle Bain & Company


Engpässe drohen vor allem in den Berufsfeldern Data Architect und Data Scientist sowie Data Engineer und Machine Learning Engineer. Vielen der frisch ausgebildeten Talente mangele es noch an praktischem Wissen. Und der Wirtschaft fehlen erfahrene Experten sowie Teamleiter. Bisher sind in den meisten Branchen 1 bis 3 Prozent der Belegschaft im Bereich der Datenauswertung beschäftigt - digitale Vorreiterfirmen kommen im Schnitt auf 10 Prozent.


Nur wenigen Unternehmen werde es gelingen, erfahrene Datenanalysten von den globalen Tech-Firmen abzuwerben. Denn diese expandieren laut Managementberatung besonders schnell und sind attraktive Arbeitgeber für die umworbenen Spezialisten. Es bedürfe deshalb einer überzeugenden Strategie und Bemühung, die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen, um die besten Experten auch zu halten. Solche Maßnahmen könnten z.B. sein:


1. Aufbau von Kompetenzzentren. Die angeheuerten Analysespezialisten sollten in unternehmensweiten Kompetenzzentren organisiert werden. Um als Arbeitgeber interessant für Data Scientists oder Machine Learning Engineers zu sein, brauchen Unternehmen darüber hinaus attraktive Gehalts- sowie flexible Arbeitsmodelle samt der Möglichkeit remote zu arbeiten. Dies gilt es offensiv zu vermarkten.
2. Eigenes Personal weiterbilden. Vorausschauend agierende Unternehmen ermöglichen entsprechend talentierten Mitarbeitern, sich
zu Datenanalysten weiterzuentwickeln. Denn das eigene Personal kennt Firma und Branche besser als jeder externe Bewerber. Allerdings hat erst jedes vierte Unternehmen Advanced-Analytics-Trainingsprogramme aufgelegt.
3. Hybrides Modell entwickeln. Aufgrund der Personalknappheit in ihren Analyseteams müssen Unternehmen bestimmte Aufgaben auch an externe Dienstleister auslagern sowie Datahubs und Crowdsourcing nutzen. Sicherheitsrelevante Bereiche verbleiben dagegen im Unternehmen.


„Ein hybrides Modell für Advanced-Analytics-Expertise bedeutet für Unternehmen, mehr Datenanalysespezialisten einzustellen und gleichzeitig ein Ökosystem aus Drittfirmen aufzubauen, mit denen die eigenen Experten eng zusammenarbeiten", betont Bain-Experte Mueller. „Denn kein Unternehmen kann es sich leisten, dass der Mangel an entsprechenden Profis seinen Fortschritt bremst."

Quelle: Bain & Company, Solving the New Equation for Advanced Analytics Talent; Grafiken: Quelle Bain & Company; PM 23.7.2019

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