Was Sie für einen Job in Big Data benötigen

Big Data-Job ist nicht gleich Big Data-Job. Die Leute sprechen über Big Data-Jobs als ob es dafür nur ein ganz spezielles Anforderungsprofil gäbe. Doch das trifft nicht zu. Vielmehr gibt es eine Reihe von Anforderungen und eine Person mag daher zwar für einen Big Data-Job geeignet sein, nicht aber für den anderen.

Falls Sie sich fragen, wo Sie in das Big Data-Universum hineinpassen, kann Ihnen eine Methode weiterhelfen, die das Unternehmen Correlation One entwickelt hat. In dieser Art „Landkarte“ kann jeder ersehen, welche Jobs welche konkreten Anforderungen erfordern.

Was macht ein „Data Scientist“?

Bei einem Data Scientist handelt es sich um eine breite Bezeichnung, die sämtliche Jobs beschreibt, in denen es um die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen für Prognosen geht. Als Big Data Scientist müssen Sie Wege finden, Daten zu sammeln und diese zu interpretieren. Auch müssen Sie wissen, wie sich Thesen aufstellen und testen lassen.

Was macht ein „Data Engineer“?

Ein Data Engineer obliegt, Daten zu sammeln und zu organisieren, während sich andere um die Analyse kümmern.

Aus diesen Gründen müssen Sie sich mit der Datenbanksprache SQL sowie mit Nicht-SQL-Lösungen auskennen. Darüber hinaus sollten Sie Algorithmen schreiben können, mit denen sich die Daten verarbeiten lassen. Sie müssen den sogenannten „Extract, Transform and Load-Prozess“ ((ETL) beherrschen. Weiter müssen Sie wissen, wie sich Daten in Hierarchien organisieren und visualisieren lassen, damit sie sich leichter interpretieren lassen.

Was macht ein „Quantitative Researcher“?

Ein Quantitativer Researcher muss Daten recherchieren und aus den gefundenen Daten Prognosen erstellen. Um dies zu leisten, müssen Sie sich mit der Modellierung von Daten und die Validierung dieser Modelle auskennen. Dabei besteht das Risiko, dass die Modelle den vorhandenen Daten zu sehr oder auch zu wenig angepasst sind.

Was macht ein „Machine Learning Researcher“?

Machine Learning Researchers stellen laut Correlation One eine ganz eigene Kategorie dar. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Verarbeitung von Daten für Prognosen zu automatisieren.

Was ist ein „Business Intelligence ((BI) Analyst“?

BI-Analysten bereiten für die End-User die historischen Leistungskennzahlen des Geschäfts auf. BI sagt also weniger über die zukünftige als über die aktuelle Situation des Geschäfts aus.

Wer in BI arbeiten möchte, muss sich also gut im Finden, Beschreiben und Synthetisieren von Daten auskennen. Sie müssen in der Lage sein, Hypothesen zu entwickeln und zu testen und die Ergebnisse den übrigen Mitarbeitern zu kommunizieren. Aus diesem Grund müssen Sie sich gut mit dem Geschäftsmodell auskennen, was längst nicht bei allen Big Data-Jobs der Fall ist.

Was macht ein „Datenbank-Entwickler“?

Datenbank-Entwicklern obliegt die richtige Ablage und das Wiederauffinden der Daten. Dafür benötigen sie exzellente Kenntnisse in SQL und in nicht auf SQL basierenden Systemen.

Was macht ein „Product Manager“?

Ein Product Manager schließlich arbeitet eng mit den End-Usern zusammen wie z.B. dem Portfoliomanager eines Hedgefonds, um ihnen bei datenbasierten Produkten zu helfen. In den Worten des Hedgefonds Two Sigma heißt das: „Product Manager lieben es, Produkte zu schaffen, die die Verbraucher lieben“. Sie stellen die Verbindung zwischen den Usern, dem Geschäft und den Entwicklern dar. Ein Product Manager muss sich also ebenfalls sehr gut mit dem jeweiligen Geschäftsmodell auskennen.

Die meisten Big Data-Jobs benötigen breite Kompetenzen

Die unten stehenden Grafiken von Correlation One geben wieder, welche Anforderungen die unterschiedlichen Jobs in Big Data erfordern. Die dunklen und hellen Felder stehen für die Kompetenzen, die unabdingbar bzw. wünschenswert sind.