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IOT MEET-UP / HAMBURG
FRANK PÖRSCHMANN
01.10.2015
Data$Scien*st$
$
The$Sexiest$Job$ob$the$
21st$Century?$
$ $$
KONTAKT$
2
Frank$Pörschmann$
$
Digital$Analy*cs$Associa*on$e.V.$
Mitglied$des$Vorstandes$
$
iDIGMA$GmbH$
GeschäLsführender$GesellschaLer$
$
$
Digital$Analy*cs$
Associa*on$e.V.$
$
Crémon$36$
20457$Hamburg$
$
Frank.Poerschmann@daaWgermany.org$
$
www.daaWgermany.org$
www.digitalanaly*csassocia*on.org$
$
iDIGMA$GmbH$
$
Bondenwald$17$
22453$Hamburg$$
Tel:$040$325$340$W$47$
$
Frank.Poerschmann@idigma.com$$
$
www.idigma.com$
$
3
!  Weiterbildung$
!  Nachwuchsförderung$
!  Netzwerk$
!  WissensWAustausch$
!  Veranstaltungen$
!  Wegweiser$für$Unternehmen$und$
Anwender$
!  Ak*ve$KarriereWUnterstützung$
$
!  Science$&$Educa*on$||$Promo*on$of$Young$
!  Business$&$Governance$$
!  SoLware$Producer$||$Agencies$&$Service$
Companies$
!  Methods$||$Knowledge$Management$
!  Interna*onal$||$Networking$
!  Marke*ng,$PR$&$Events$||$Members$
!  Legal$
Angebote(und(Ak,vitäten( Ressorts(
„Professionalisierung datengetriebener Berufsbilder für
Fach- und Führungskräfte“
4
•  Europaweit erster themenspezifischer Inkubator mit
Fokus Datenanalyse
•  Bündelt die deutsche Kompetenz der Digitalanalyse in
Hamburg (bisher auch einmalig in E.U.)
•  Katalysator für Unternehmensgründung und -
entwicklung im Kompetenzbereich der Digitalanalyse:
vom Startup bis zum Konzern, über Wissenschaft,
Presse und Politik
•  Wichtigste Elemente:
•  Standort
•  Netzwerk/Austausch:
•  Akademie:
•  Start-Up Förderung
Initiatoren:
5
!  Organisations-Design &
Entwicklung
!  Digital Transformation &
Business Design
!  Big Data Governance
!  Entscheidungs-
Architekturen
!  Training & Coaching
Organisations-
Entwicklung"
Entscheidungs-Design"
!  Rent a DataScientist
!  DataScience Projects
!  Data Science Capability
Development
Analytics Services"
„Das teuerste in Unternehmen sind noch immer
schlechte Entscheidungen“
iDIGMA GmbH, Bondenwald 17, 22453 Hamburg, Tel:$040$325$340$–$47,$ frank.poerschmann@idigma.com, www.idigma.com,
THE$JOB$
6
DATA
Data Scientist: The Sexiest
Job of the 21st Century
by Thomas H. Davenport and D.J. Patil
FROM THE OCTOBER 2012 ISSUE
When Jonathan Goldman arrived for work in June 2006 at LinkedIn, the
business networking site, the place still felt like a start-up. The company
had just under 8 million accounts, and the number was growing quickly
as existing members invited their friends and colleagues to join. But users weren’t
seeking out connections with the people who were already on the site at the rate
executives had expected. Something was apparently missing in the social experience. As
one LinkedIn manager put it, “It was like arriving at a conference reception and realizing
you don’t know anyone. So you just stand in the corner sipping your drink—and you
probably leave early.”
NICHT$NUR$DER$MENSCH,$AUCH$MASCHINEN$WERFEN$DEN$DIGITALEN$SCHATTEN.$
DER$DIGITALEWZWILLING.$
8
PREDICTIVE$DISILLUSION$$
INFONEA
111
177
210
343
454 454
28 28 28
55
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-
100
200
300
400
500
2011 2012 2013 2014 2015
USA Deutschland
USA$BIS$ZU$5$JAHRE$WEITER$ALS$DEUTSCHLAND$
02.10.15Frank Pörschmann9
“Data Science” in DE nimmt erst seit 2014 Fahrt auf
Anzahl der jährlichen Google-Suchen nach
“Data Science” pro 1 Mio. Einwohner Dtl. vs. USA
Buzzword Big-Data weltweit gleichauf
Quelle: Google, IoT Analytics
5 Jahre
164
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-
500
1.000
1.500
2.000
2.500
2011 2012 2013 2014 2015
USA Deutschland
Anzahl der jährlichen Google-Suchen nach
“BigData” pro 1 Mio. Einwohner Dtl. vs. USA
BIG$DATA$AUS$UNTERSCHIEDLICHEN$SICHTEN$$
Volume$ Velocity$ Variety$ Veracity$
$ $ $ $
Sta,sche(Daten( Streaming(Data( Mul,ple(Forms( Data(in(Doubt(
Milliseconds
response time
Structured,
unstructured, text,
video, audio, ...
Uncertain,
incomplete,
ambiguous,
inconsistent
Massive Data to
minimal cost
BIG DATA SMART DATA !
BIG DATA
SMART DATA
IT-Vendors
Wirtschafts-
Politik
Data Scientist
Tall-Data
Wide-Data
80%(( (der$verfügbaren$Daten$sind$unstrukturiert$
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20%( $der$$Daten$eines$Unternehmens$sind$für$
$Analyse$nutzbar$und$tragen$einen
$„Nutzen“$
$
80% $des$Aufwandes$der$DatenWAnalyse$besteht$
$in$Bereinigung$und$Vorbereitung$
$
80% $der$Inves**onen$für$BigData$liegen$in$
$Technologie,$weniger$als$5%$in$der$Analyse$
$
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$
0,5%( (werden$tatsächlich$ausgewertet $$
$
$$
$
„BIG$DATA“$$IST$NICHT$$„BIG$INFORMATION“$
12
DIE$BEGRENZTHEIT$VON$ALGORITHMEN$BEFEUERT$EIN$GANZES$ÖKOSYSTEM$
Daten
AlgorithmenPlattformen Aufwand
Qualität
$ #
#
t t
t
VON$BUSINESS$REPORTING$ZUM$STRATEGISCHEN$ANALYTICS$
Analytics-KategorienEntwicklungsstufen
Operatives Reporting
Isoliert, Vergangenheitsbetrachtung, reaktiv
Intelligentes Reporting
(BI) Mehrdimensional, erlaubt internes
Benchmarking, langzeit-Betrachtungen,
Dashboards
Analytics
Statistische Analysen, Korrelationen,
Mustererkennung, Erkennung von
Ursache-Wirkungsketten, große
heterogene Datenmengen,
Echtzeitanalysen
Strategisches Analytics
Integriert in Entscheidungsprozesse,
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Preskriptiv
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Was ist passiert?
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Was wäre wenn?
Was können wir tun?
„Warum geschieht etwas?“.
Zeigt Ursache-Wirkungs-
Ketten, Komplexe Zusammenhänge
Was wird geschehen?
Wahrscheinlichkeits-Vorhersagen
ReportingAnalyticsAdvanced
Analytics
HANDWERK$HAT$VIELE$GESICHTER,$SO$AUCH$DIE$DATENWKUNST$
15
!  Breite Analyse Methoden (Höhere Mathematik, Informatik)
!  Coding & Hacker-Skills (Informatik)
!  Decision Science (Psychologie, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik)
!  Behavioural Economics (Soziologie / Psychologie)
!  Projekt-Management & -Methoden (Agil und klassisch)
!  Internationales IT- und Datenschutz-Recht (Jura)
!  Kommunikation
!  Allg. Wirtschaftskunde
!  Leadership
DAS$IDEALE$SKILLWPROFIL:$DER$SUPERWANALYST$$
DIE$5$–KERNWKOMPETENZEN$DER$DATENWDETEKTIVE$
Wissenschaftliche
Methoden
QualitativeMethoden
Coding&Tools
Fach-Domäne
Agiles-PM/Digital/
Leadership
Daten-Detektiv
ANALYSTEN$ENTFALTEN$IHRE$KRAFT$IN$INTERDISZIPLINÄREN$TEAMS$
Wissenschaft
Methoden
Coding&Tools
Fach-Domäne
Agiles-PM/Digital/
Leadership
Wissenschaft
Methoden
Coding&Tools
Fach-Domäne
Agiles-PM/Digital/
Leadership
Real-Time Performance =
Team-Mix + Dynamische Organisation + Entscheidungs-
Architektur
DIE$WELT$DER$DATENWSPÜRNASEN$
LeadershipWRollen$
•  Data$Captain$
•  Chief$Data$Officer$
•  Head$of$DataWInsight$
•  Chief$DataWAnalyst$
Mögliche$Rollen$
•  DataWEngineer$
•  DataWModeller$
•  DataWIntegrator$
•  DataWArchitect$
•  DataWScien*st$
•  Data$Analyst$
•  Data$Ar*st$
•  ...$
Methoden$(Exempl.)$
•  Deskrip,on(
•  Lage$&$Streuung$
•  Boxplots$
•  Korrela*on$
•  Extrapola*on(
•  Interferenz(
•  FisherWTest$
•  X2WTest$
•  Kon*ngenztafeln(
•  Regression(
•  NearestWNeighbor$
•  Residualanlyse$
•  Linerae$Modelle(
•  Klassifika,on(
•  Bayes$
•  Random$Forrest$
•  DiskriminierungsWAnalyse$
INFONEA
DATA$SCIENCE$DERZEIT$VORRANGIG$EINE$DIENSTLEISTERW$UND$
ONLINEWDISZIPLIN.$IT$&$SERVICES$FÜHREND$$
02.10.15Frank Pörschmann19
Anzahl an Linkedin-Profilen und Jobs
mit dem Tag “Data Science” in
Deutschland
Quelle: LinkedIn, IoT Analytics, iDIGMA
“Data Science” Deutschland
441$
232$
198$
129$
60$
33$ 32$ 31$ 23$ 22$ 22$ 20$ 16$ 16$ 15$ 14$ 10$ 10$ 9$ 8$ 7$ 7$ 6$ 6$ 6$
0$
50$
100$
150$
200$
250$
300$
350$
400$
450$
500$
Data$Science$people$ Data$Science$job$offers$
Anbieter Anwender
ATTRAKTIV$FÜR$DIE$ZUKUNFT?$
Datenkompetenz$beeinflusst$die$
zukünLige$Gehaltsentwicklung$
•  Methoden$&$Tools$
•  KompetenzWFelder$
•  KomplexitätsWErfahrung$
$
Nachfrage$höher$als$Angebot$
•  Ca.$50%$Unterdeckung$bis$2025$
•  USWGap$von$ca.$1,5$mio.$Digital$Leader$
•  US$Bedarf$2018:$500.000$DA$
•  Auffächerung$in$nichtWakdemische$
Berufsbilder$
$
Universitäten$ Priv.$Akademien$
SWWAnbieterWKurse$ Berufsverbände,$
und$Vereinigungen$
QUALIFIZIERUNG$
•  Euroforum$
•  Fraunhofer$Akademie$
•  ...$
•  VDI$
•  Digital(Analy,cs(
Associa,on(
•  ...$
•  Universitäten$
•  Fachhochschulen$
•  Begleitkurse$
•  OnlineWPortale$$
(Coursera,$u.a.)$
•  BlueYonder$
•  Alexander$Thamme$
•  IBM,$SAP,$etc$
•  ...$
DIGITALE ÖKONOMIE
23
DATENÖKONOMIE:$PRODUKTIONFAKTOR$„WISSEN“.$
WISSEN$IST$PRODUKTIONSFAKTOR,$DER$DURCH$TEILEN$WÄCHST.$
DATEN$W$EINE$NEUE$WÄHRUNG$$
26
DIGITALE$ÖKONOMIE$
27
EIGENW$ODER$FREMDWBILD$$
BREAKWOUT$SESSIONS$
28
Thema 1:
Welche mögliche Formen der Daten-Ökonomie könnten
sich im IoT ausprägen? (Handel, Veredelung und
Vermarktung von IoT-Wissen und -Daten)
Thema 2:
Wie wird sich Daten-Analyse im IoT ausprägen? Welche
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