Nachwuchsforscher an der Bauhaus-Universität werden sich mit Big Data Analytics auseinandersetzen.
Juniorprofessor Matthias Hagen leitet in den nächsten Jahren eine Gruppe von Nachwuchsforschern, die Datenanalyse- und Mining-Techniken entwickeln und skalieren wird. Diese sollen mit Themen wie Visualisierung, Retrieval und Algorithm Engineering kombiniert werden. Mit Experten aus Anwendungsbereichen sollen Werkzeuge und Algorithmen zur Unterstützung des Analyseprozesses für Big Data entstehen. Die Professur wird von sieben regionalen Unternehmen für fünf Jahre finanziert.
Matthias Hagen ist Inhaber der ersten deutschen Professur für Big Data Analytics. Er lehrt an der Bauhaus-Universität Weimar. Foto: Bauhaus-Universität Weimar
Forscher wie Matthias Hagen interessiert vor allem, wie sich Nutzer im Internet bewegen und wie sie auf Informationen zugreifen. Suchdatensätze sind für Big-Data-Analysen deshalb sehr aufschlussreich.
Hagen möchte wissen, wie Personen Suchanfragen stellen, um Suchalgorithmen zu verbessern. Welche Begriffe werden verwendet? In welchen Szenarien werden komplette Fragen gestellt, und wann einzelne Stichworte aneinandergereiht? Auf welches Ergebnis klicken Nutzer dann? Um sich diesen Fragen anzunähern, versucht Hagen aus den Nutzerinteraktionen der riesigen Datenmengen den "idealen Nutzer" zu simulieren. Grundlage dafür sind Nutzermodelle aus dem Information Retrieval. Für den Suchvorgang wird eine Aufwand-Nutzen-Rechnung aufgestellt: Wie viel Zeit investiert ein Nutzer für sein Informationsbedürfnis? Auch der Zugang über verschiedene Geräte wie Smartphone oder Bürorechner spielt eine wichtige Rolle bei der Betrachtung. (hk)
Big Data
Big Data: Neue Berufsbilder In den teilweise euphorischen Einschätzungen von Markforschern und IT-Unternehmen ist immer wieder die Rede von neuen Berufsbildern, die Big Data mit sich bringen soll. Dazu zählen unter anderem folgende Tätigkeiten:
Data Scientist Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten dazu eignen, um die gewünschten Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Solche Fachleute benötigen solide Kenntnisse in Bereichen wie Statistik und Mathematik. Hinzu kommen Fachkenntnisse über die Branche, in der ein Unternehmen beziehungsweise tätig ist und über IT-Technologien wie Datenbanken, Netzwerktechniken, Programmierung und Business Intelligence-Applikationen. Ebenso gefordert sind Verhandlungsgeschick und emotionale Kompetenz, wenn es um die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen geht.
Data Artist oder Data Visualizer Sie sind die "Künstler" unter den Big-Data-Experten. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Auswertungen so zu präsentieren, dass sie für Business-Verantwortliche verständlich sind. Die Fachleute setzen zu diesem Zweck Daten in Grafiken und Diagramme um.
Data Architect Sie erstellen Datenmodelle und legen fest, wann welche Analyse-Tools Verwendung finden und welche Datenquellen genutzt werden sollen. Auch sie benötigen ein umfassendes Know-how auf Gebieten wie Datenbanken, Datenanalyse und Business Intelligence.
Daten-Ingenieur Diese Aufgabe ist stark auf die IT-Infrastruktur ausgerichtet. Der Dateningenieur ist das Big-Data-Analysesystem zuständig, also die Hard- und Software sowie Netzwerkkomponenten, die für das Sammeln und Auswerten von Daten benötigt werden. Eine vergleichbare Funktion haben System- und Netzwerkverwalter im IT-Bereich.
Information Broker Er kann mehrere Rollen spielen, etwa die eines Datenhändlers, der Kunden Informationen zur Verfügung stellt, oder die eines Inhouse-Experten, der Datenbestände von unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens beschafft. Außerdem soll er Ideen entwickeln, wie sich diese Daten nutzbringend verwenden lassen.
Data Change Agents Diese Fachleute haben eine eher "politische" Funktion. Sie sollen bestehende Prozesse im Unternehmen analysieren und anpassen, sodass sie mit Big-Data-Initiativen kompatibel sind. Nur dann lässt sich aus solchen Projekten der größtmögliche Nutzen ziehen. Wichtig sind daher ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, Verständnis für Unternehmensprozesse sowie Kenntnisse im Bereich Qualitätssicherung und Qualitätsmanagement (Six Sigma, ISO 9000).