Warum Datenmanager in Logistik und Industrie gefragt sind

"Data Analyst" gesucht!

Wer auf den großen Suchmaschinen für Jobs nach „Data Analyst“ oder „Data Scientist“ sucht, stellt fest, dass dieses noch recht neue Berufsfeld schwer gefragt ist. Hinter den tausenden von Inseraten stehen nicht selten Industrie- und Logistikunternehmen. Doch warum sind gerade in Unternehmen, in denen sich doch eigentlich alles um die Fertigung und Verteilung von Waren dreht, so viele Fachkräfte nötig, die sich hauptberuflich mit Daten auseinandersetzen? Die Antwort liegt nahe: Digitalisierung, Big Data und Industrie 4.0. Der digitale Wandel ist längst über der Industrie hereingebrochen. Doch aufgesattelt hat insbesondere der Mittelstand noch lange nicht. Daher ist jetzt ein guter Zeitpunkt, sich die Aufgaben von Datenmanagern einmal genau anzuschauen.

Die vielfältigen Aufgaben der Data Analysten

Neben den sehr konsumnahen Beispielen der Digitalisierung, wie etwa dem explodierenden Online-Handel während der Corona-Pandemie, ist das Thema Big Data in der Industrie (4.0) keineswegs zu vernachlässigen. Ob Maschinenbau, Automobilindustrie oder Elektroindustrie – sie alle setzen seit Jahren auf digitalisierte Supply Chains, Data Warehouses und End-to-End-Prozesse. Zur erfolgreichen Umsetzung dieser neuen Prozesse sind große Mengen Daten erforderlich – und bei ihrer Durchführung entstehen umso mehr. Führungskräfte, Berater und Optimierungsspezialisten in der Industrie sind daher schon lange keine klassischen Ingenieure mehr, sondern Digitalisierungsexperten, Softwarenentwickler und IT-Fachkräfte.

Dass zum Aufgabengebiet eines Data Analyst im Supply Chain Management oder der Logistikabteilung eines Industrieunternehmens das Analysieren von Daten gehört, erklärt sich noch von allein. Doch mit der Erfassung und Auswertung von Daten ist noch keinem Unternehmen geholfen. Aus den gewonnenen Informationen müssen Zusammenhänge hergestellt, intelligente Entscheidungen abgeleitet und Lösungen entwickelt werden, um Wertschöpfungsketten stetig zu verbessern. Warum das wichtig ist? Unsere Welt wandelt sich nicht nur im Online-Einzelhandel schnell. Wer in der Industrie den Anschluss verpasst und nicht schnell genug auf Marktbedürfnisse reagiert, hat dem internationalen Markt kaum mehr eine Chance.

Neben der Fähigkeit, Sachverhalte mithilfe mathematischer Optimierung und Künstlicher Intelligenz zu verbessern, liegt auch interdisziplinäre Verantwortung bei den Datenexperten, wie etwa:

• Die Moderation eines Netzwerks aus IT-Experten, Ingenieuren und Beratern
• Die Leitung von Optimierungsprojekten, Kalkulation von Aufwänden und Kosten
• Die Steuerung von Systemeinführungen und das Onboarding von Usern
• Die Entwicklung von KPIs und Trackingmethoden

Schnell wird klar, dass neben technischen Fähigkeiten und einem industriellen Grundverständnis auch kommunikative und zwischenmenschliche Skills notwendig sind. Empathie, eine schnelle Auffassungsgabe, Kommunikationsstärke, Moderationsfähigkeiten und eine strategische Denkweise sind Anforderungen, die nicht selten die Stellenausschreibung von Data Analysts beenden.

Wie werde ich ein Datenspezialist?

Die ideale Kombination, um eine begehrte Fachkraft in der Industrie zu werden, ist eine Grundausbildung im Ingenieurwesen gekoppelt mit einer Weiterbildung im Bereich Data Analytics. Bist du also bereits Ingenieur, dann empfiehlt sich ein Aufbaustudium wie etwa der Master of Science Data Analytics and Decision Science an der RWTH Business School. Mit der Kombination aus Modulen in Machine Learning und Operations Research und Management-Wahlmodulen wie etwa „Start-up und Growth Management“ eignest du dir ein breites Wissen an. Ein inkludiertes Praktikum sowie Soft Skill Trainings im Career Service Angebot vervollständigen das Berufsbild und machen dich zum perfekten Kandidaten auf dem Jobmarkt.

Nach vier Semestern kannst du Daten in Logistik- oder Supply Chain Abteilungen intelligent interpretieren und bist der Lage, wichtige Optimierungsprozesse umzusetzen und so zum wirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens beizutragen.