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Kommentar "Ein Strom talentierter Leute"

Wie kommt ein deutsches Unternehmen an qualifizierte Datenwissenschaftler? Jean-Paul Schmetz, Chief Scientist bei Hubert Burda Media, benötigt Hunderte von ihnen und findet sie auf ungewöhnliche Weise.
aus Harvard Business manager Edition 4/2014
Foto: Eugene Mymrin / Moment RF / Getty Images

Unsere Welt wird zunehmend durch Daten bestimmt. Daten sorgen dafür, dass wir von A nach B finden, sie ermöglichen neue Kontakte und leichtes Einkaufen. Für Unternehmen spielen Daten eine noch wichtigere Rolle. Denn wer weiß, wie man mit ihnen umgeht, sie richtig verknüpft und aus ihnen lesen kann, ist viel besser in der Lage, seine Produkte zu verbessern oder neue zu entwickeln.

Aus dieser Erkenntnis heraus haben wir bei Hubert Burda Media 2011 begonnen, den Beruf des Data Scientists in unseren rund 50 Beteiligungen wie Tomorrow Focus oder Xing sehr ernst zu nehmen. Eine meiner Aufgaben als Chief Scientist ist, für ein möglichst hohes Niveau in diesem Fachgebiet zu sorgen. Der Bedarf an qualifiziertem Personal ist hoch: Es geht hier um mehrere Hundert Arbeitsplätze. Denn Data Scientists verknüpfen Daten und die Erkenntnisse aus deren Analyse mit der Entwicklung neuer, besserer Produkte.

Wir brauchen diese Leute, um bei dem Computerhändler Cyberport herauszufinden, welche weiteren Produkte den Kunden empfohlen werden sollen; sie analysieren, welche Kritiken bei unserem Reiseportal Holidaycheck glaubwürdig sind; bei Xing erkennen sie, welche Kontakte einem Nutzer als potenzielle Bekannte angeboten werden; sie empfehlen dem Marketing von Unternehmen, welche Aktionen die Nutzer einer Seite am ehesten motivieren, sie ein zweites Mal zu besuchen oder welche Anzeige einen individuellen Betrachter mit der größten Wahrscheinlichkeit interessiert.

An für diese Aufgaben geeignete Leute zu kommen fällt mir an Deutschlands Hochschulen eher schwer. Zum einen halten viele Professoren ihre besten Studenten in enger Abhängigkeit, indem sie sie über Doktorandenstellen in ihren eigenen Beratungsunternehmen beschäftigen.

Zum anderen fehlt aber auch die Kultur praktischer Arbeit. Es gibt zwar teilweise ein recht hohes theoretisches Niveau. Aber die praktische Anwendung kommt zu kurz, etwa die konkrete Frage: Was mache ich, wenn von einer Million parallel arbeitender Festplatten eine kaputtgeht? Das ist an Universitäten wie Stanford anders: Da gehören solche Überlegungen als Hausaufgabe einfach dazu. Deshalb gehe ich bei der Suche nach Data Scientists anders vor. Wir knüpfen Kontakte zu internationalen Universitäten und suchen dabei auch neue Wege. So ist Burda neben Google  eines der Partnerunternehmen der Internetplattform Udacity. Dort können Interessierte weltweit kostenlos auf dem Niveau von Eliteunis studieren. Udacity wurde von zwei Stanford-Professoren gegründet, die Kurse werden von international anerkannten Experten von Universitäten wie MIT, Stanford und Princeton betreut.

Der Vorteil für mich ist: Es studieren dort in einem Kurs mehrere 10 000 Teilnehmer gleichzeitig aus allen möglichen Ländern der Welt. Dort werden unter anderem auch die einschlägigen Data-Science-Fächer unterrichtet. Udacity leitet die Lebensläufe der Teilnehmer an die Partnerunternehmen weiter. Auf diese Weise bekomme ich einen ständigen Strom talentierter und hoch motivierter Leute, aus denen ich die besten Kandidaten auswählen kann.

Dabei fiel mir auf, dass sich die Teilnehmer vor allem in zwei Gruppen aufteilen. Die einen sind schon älter, haben vor Jahren studiert, häufig Computerwissenschaften, und besitzen ein sehr gutes theoretisches Fundament. Sie haben bereits viele Jahre gearbeitet und ergänzen nun bei Udacity oder ähnlichen Angeboten wie Coursera ihr Wissen und bringen sich so auf den neuesten Stand.

Die zweite Gruppe sind Studenten, die mit den Kursen an ihrer eigenen Universität nicht zufrieden sind. Sie gehen dort zum Beispiel in die Vorlesung "Machine Learning" und belegen auf Coursera denselben Kurs. Der Unterschied ist: Im Internet lehrt Andrew Ng. Er leitet den Bereich Künstliche Intelligenz an der Stanford University und gehört zu den weltweit besten Experten seines Fachs.

Um unsere Expertise auf hohem Niveau zu halten, setze ich diese Kurse auch gezielt bei den Mitarbeitern ein. Zum Beispiel wenn wir ein ganz bestimmtes Problem lösen müssen. Dann soll das zuständige Team zum Beispiel drei bis zehn Stunden Zeit je Woche investieren und einen Programmierkurs belegen. Wir vermeiden so, externe Berater engagieren zu müssen, und haben von Anfang an ein hohes Maß an Wissen im Team - und behalten es auch in Zukunft.

Mein Rat an angehende Datenwissenschaftler lautet deshalb: Wer sich auf diesem Gebiet etablieren will, kommt an diesen Plattformen nicht vorbei. Manager nehme ich übrigens von diesem Rat nicht aus. Das Thema ist so wichtig, dass ein grundlegendes Verständnis darüber zum Allgemeinwissen gehören sollte. Wer sich heute als gebildet bezeichnen will, sollte eben nicht nur Shakespeares Werke und naturwissenschaftliche Grundlagen kennen. In unserer technisierten Welt gehört auch dazu, über die unser Leben bestimmenden Netzwerke Bescheid zu wissen.

Manager müssen diese blinden Flecken loswerden, denn sie entscheiden über neue Produkte und den Erfolg ihres Unternehmens. Normalerweise kaufen sie sich das Wissen durch Berater ein. Aber dieses Vorgehen hat sich zu oft als falsch erwiesen. Auch bei einem Medienunternehmen wie Burda war die Entwicklung der vergangenen Jahre nur möglich, weil Hubert Burda persönlich von der neuen Technik so begeistert war. Nichtwissen ist ein Risiko für jedes Unternehmen. © 2012 Harvard Business Manager

Dieser Artikel erschien erstmals in der November-Ausgabe 2012 des Harvard Business managers.

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