Interview – Big Data Analytics in der Versicherungsbranche

Für uns ist ein Data Scientist vor allem ein Business Experte

Data Science Blog: Data Scientist gilt als Sexiest Job of the 21st Century. Welchen Rat würden Sie jungen Leuten geben, die Data Scientist bzw. Business Analyst werden möchten? Welche Kenntnisse setzen Sie voraus?

Schattner: Stellen wir uns einen Schieberegler vor, den wir nur in die eine oder andere verschieben könnten, sich dabei ganz links das Wissen über das Business stehen würde und ganz rechts sich das IT-Wissen befindet. Ich würde den Regler auf 80% auf die Business-Seite schieben. Es sollte natürlich auch  Wissen über SQL, ETL und Programmierung vorhanden sein, aber alleinige IT- bzw. Tool-Experten helfen uns leider wenig. In der Versicherungsbranche ist vor allem ein Wissen über das Geschäft von Bedeutung. Heutzutage ermöglichen interaktive Tools recht einfach die Erstellung von Datenbankabfragen sowie eine multidimensionale und visuelle Datenanalyse.

Das verdeutlichen auch die zwei Architekturen: Zum einen haben wir die Datenarchitektur, die die Datenflüsse von den Datenquellen ausgehend beschreibt, und zum anderen haben wir eine Informationsarchitektur, die die Daten über Geschäftslogiken in Business Objects fasst, so werden aus Daten Informationen.

Folgende Metapher verwende ich hierzu auch gerne in meinen Vorträgen: Ein Tischler beherrscht sein Handwerk Möbel zu bauen, ein CNC-Fräser fertigt Maschinenwerkzeug.

Der Tischler merkt schnell, dass er mit einer elektrischen Säge schneller und genauer vorankommt, als mit einer Handsäge. Der Drehmaschinenarbeiter verfügt zwar über perfekt arbeitende und computergesteuerte Gerätschaften, ist jedoch nicht in der Lage,  gute Holzmöbel zu bauen, weil er es niemals gelernt hat.

Genauso muss der Business Experte zwar erstmal lernen, bestimmte Tools zu bedienen, aber dafür hat er stets ein genaues Ziel im Kopf, was er damit erreichen will. Die Bedienbarkeit der Tools am Markt lässt sich heute leichter erlernen als früher.

Gute Data Scientists schauen, welche Nutzen aus Daten erzeugt werden könnten und welche Daten zur Verfügung stehen oder erfasst werden können, um bestimmte Resultate erzielen zu können.

Branchenwissen allein reicht jedoch auch nicht unbedingt aus, beispielsweise ist es beim Customer Analytics wichtig, branchenspezifische Vertriebsstrategien im Kopf zu haben und auch aus der Praxis zu kennen, denn nur so lassen sich die Informationen in praxisnahe Strategien umwandeln.

Data Science Blog: Wird die Nachfrage nach Data Science weiter steigen oder ist der Trend bald vorbei?

Schattner: Ich denke, dass dieser Hype noch nicht ganz erreicht ist. Irgendwann wird er aber erreicht sein und dann schlägt die Realität zu. Beispielsweise wird gerade viel über Predictive Analytics gesprochen, dabei betreiben einige Fachbereiche bereits seit mindestens einem Jahrhundert Vorhersagen. Im Controlling, aus dem ich komme, waren bereits recht komplexe Prognosen in Excel üblich, nur hätten wir das nicht Predictive Analytics oder Data Science genannt. Natürlich werden die Prognosen nun dank leistungsfähigerer Technologien immer besser und genauer, nur ist es nichts substanziell Neues. Der Trend verstärkt aber die Bemühungen im Bereich Business Intelligence und lockert auch Budgets für neue Analyseverfahren.

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About Author

Benjamin Aunkofer

Benjamin Aunkofer ist Gründer von DATANOMIQ und Hochschul-Dozent für Data Science und Data Strategy. Darüber hinaus arbeitet er als Interim Head of Business Intelligence und gibt Seminare/Workshops zu den Themen BI, Data Science und Machine Learning für Unternehmen.

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