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Consulting & AdvisoryData Science

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Moin zusammen,

mich würde Meinungen und Insights dazu interessieren, ob/wieso Analytics / Data Science Consulting bei dem gros der Beratungen, ausgenommen MBB, nicht wirklich läuft?

Aus dem Freundeskreis und eigener Erfahrung weiß ich, dass fast keine T2 o. T3 Beratungen Analytics Consultants mehr einstellt und die, die sie bereits haben auch größtenteils "normale" Projekte mit den Generalisten machen. Betrifft in dem Fall RB, OW, ADL, Horvath, zeb, Goetzpartners - S& hat einen derartigen Track meines Wissens nach nicht (wäre aber auch unnütz, da man hier die PwC Leute nutzen könnte). Über SKP habe ich keine Insights, Kearney hat eine Ausschreibung dazu, aber auch keine Insights.

Bleiben über: MBB, EY Parthenon und Deloitte, welche je für Analytics bekannt sind. Und Gamma und McK Analytics stellen fleißig ein, soweit ich weiß ---> Anfangsfrage: Wieso läuft dieses Geschäft augenscheinlich fast nur bei MBB?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ich würde sagen, weil es viele kleinere (unbekannte) spezialisiertere Beratungen gibt, die dann die Implementierung und das ganze Drumherum auch gleich erledigen - und das zu günstigeren Tagessätzen.

Wie sieht das der Rest?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Das Problem ist, dass die ganzen Consultants nur Applied Analytics machen und oft (klar gibt es immer Ausnahmen) absolut keine Ahnung von den dahinter liegenden Modellen haben.

Der Markt an Data Scientists/ML-Experten ist abgegrast und die die wirklich was können, gehen sicherlich nicht in eine UB.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Der Markt ist abgegrast:
Dh gibt es nicht genug Jobs und viele Data Scientists die Fachfremd arbeiten

Oder

Gibt es keine Data Scientists obwohl die Firmen gerne welche einstellen würden?

WiWi Gast schrieb am 17.05.2020:

Das Problem ist, dass die ganzen Consultants nur Applied Analytics machen und oft (klar gibt es immer Ausnahmen) absolut keine Ahnung von den dahinter liegenden Modellen haben.

Der Markt an Data Scientists/ML-Experten ist abgegrast und die die wirklich was können, gehen sicherlich nicht in eine UB.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 16.05.2020:

Moin zusammen,

mich würde Meinungen und Insights dazu interessieren, ob/wieso Analytics / Data Science Consulting bei dem gros der Beratungen, ausgenommen MBB, nicht wirklich läuft?

Aus dem Freundeskreis und eigener Erfahrung weiß ich, dass fast keine T2 o. T3 Beratungen Analytics Consultants mehr einstellt und die, die sie bereits haben auch größtenteils "normale" Projekte mit den Generalisten machen. Betrifft in dem Fall RB, OW, ADL, Horvath, zeb, Goetzpartners - S& hat einen derartigen Track meines Wissens nach nicht (wäre aber auch unnütz, da man hier die PwC Leute nutzen könnte). Über SKP habe ich keine Insights, Kearney hat eine Ausschreibung dazu, aber auch keine Insights.

Bleiben über: MBB, EY Parthenon und Deloitte, welche je für Analytics bekannt sind. Und Gamma und McK Analytics stellen fleißig ein, soweit ich weiß ---> Anfangsfrage: Wieso läuft dieses Geschäft augenscheinlich fast nur bei MBB?

Wieso sollte man sich als Dienstleister unter Wert verkaufen? Lieber gleich ins Unternehmen, mittlerweile haben alle größeren einen Analytics Fachbereich mit u.A. erfahrenen Phds aus der Wissenschaft.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 17.05.2020:

Das Problem ist, dass die ganzen Consultants nur Applied Analytics machen und oft (klar gibt es immer Ausnahmen) absolut keine Ahnung von den dahinter liegenden Modellen haben.

Der Markt an Data Scientists/ML-Experten ist abgegrast und die die wirklich was können, gehen sicherlich nicht in eine UB.

Sehe ich ähnlich.
Gefühlt haben alle Beratungen erst einmal zig "Data scientists" eingestellt, weil es das nächste große Ding war/ist.
Nun kommen aber alle auf den Trichter: in extrem vielen Anwendungsgebieten benötige ich gar kein "High Science" Approach, da reichen ganz normale KPIs aus...
Für eine Chatbot Implementierung die den Kundensupport günstiger macht oder eine vordefinierte Modellkonfiguration für Fahrzeuge um den Absatz zu steigern brauche ich kein "krasses Neuronales Netz".

Viel wichtiger ist es, zu wissen was man will, Kosten und Erlöstreiber zu identifizieren und sich dann zu überlegen, welche Daten ich brauche um die Situation zu analysieren und zu verbessern.

Wirkliches Data Science brauche ich in Bereichen, in denen die entscheidenden Informationen tatsächlich im Detail eines Datenpunktes stecken.
Bisher sehe ich hier nur Themen wie:

  • Fraud detection bei Finanztransaktionen = frühzeitige Erkennung einer Anomalie
  • Medizinische Forschung
  • Bilderkennung
  • Überwachungssysteme
  • Stromnetze
  • Mobilfunknetze
  • Verkehrssysteme
  • Finanzmärkte
  • Prognosen für hochfrequente, skalierte Absatzmärkte (Beispiel verderbliche Güter bei LIDL), da hier große Hebel sind: spart LIDL deutschlandweite täglich 100 Bananenkisten geht das ratzfatz ins Geld.

= richtiges Data Science wird nur da gebraucht wo wirklich X Millionen Datenpunkte anfallen, alles andere ist "Marketing Analytics".

---》 es gibt nicht viele Anwendungsfälle, wo man die Cracks für braucht.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Habe den Eindruck, dass außer den spezialisierten Beratungen keiner weiß, was sich dahinter verbirgt. Gerade Big4 sucht fast nur Leute, die sich ums Frontend kümmern.. und das kann nun wirklich bei geringer Anlernzeit jeder. MicroStrategy, PowerBi, Tableau.. Alles auf Self Service ausgerichtet. Dafür bedarf es keine externen Leute zu hohen Tagessätzen.

Alles was Infrastruktur angeht, sind oft große Projekte, die meist über Jahre organisch wachsen. Ich kann mir nicht vorstellen, dass UB’s da einen Fuß reinsetzen und unnötig Berater binden.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Das Problem ist, dass die meisten UBs von diesem Thema keine Ahnung. Der klassische ITler der diese Themen beherrscht, geht nicht unbedingt für 4k - 5k Brutto zu B4 sondern geht für 8k - 9k in die Industrie. ;)

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ich bin in einer kleinen Beratung (~50 Mann/Frau) und wir machen relativ viel Data Science, Advanced Analytics oder wie auch immer das Ganze genannt werden möchte. In den Pitches sind auch oft die o.g. dabei aber ziehen i.d.R. den kürzeren in der Auswahl. Über das Warum kann man jetzt philosophieren und/oder phantasiern und jeder hätte wahrscheinlich eine andere Meinung. Ich habe oft das Gefühl, dass zu viel aus der "alten" Business Intelligence, Corporate Performance Welt in den Pitches mit drin ist und die spezialisierten Beratungen daher einfach kompetenter rüberkommen/sind.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Data Science und MBB? Das höre ich zum ersten Mal. Die ganzen Cracks gehen doch lieber zu Google und Amazon bzw kleine Buden.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Der Markt ist gesättigt. Richtiges Data Science machen MBB gar nicht und können sie auch nicht anbieten. Das „bisschen“ Applied Data Analytics (hauptsächlich Datenvisualisierung) können auch interne Mitarbeiter

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Bin bei IBM in der Beratung in einem Data Science nahen Bereich. Würde schon sagen, dass es hei uns viele sehr gute Data Scientists gibt, die gehen aber auch oft schnell wieder, weil es nicht so viele fancy Projekte gibt und die dann häufig nur in anderen Funktionen aushelfen.

Was aber sehr gut funktioniert momentan ist die Beratung rund im die Produktivsetzung von Modellen, also so DevOps Themen, API bauen etc.

Das können viele Unternehmen mit ihren eigenen Data Scientist nicht, da die meist eben andere und immergleiche Profile frisch von der Uni einstellen. Man kennt ja die Stellenausschreibungen mit PhD preferred, 5 Programmiersprachen und allen möglichen Techmologien die “must have” sind.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Gibts überhaupt einen Markt für Data Science?

Hab in ner DS-Abteilung gearbeitet in der andauernd neue Leute eingestellt wurden. Das Unternehmen sieht das als nächste große Ding. Leider hatten wir echt so gut wie keine Projekte! Und wenn Projekte dann eher typische Softwareentwicklungen als fancy Neuronale Netze. Totaler Reinfall.

Wie seht ihr das?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Was bei uns noch ganz gut läuft bei richtigen DS Projekten sind langlaufende Projekte im Public Sector.
Die tuen sich anscheinend noch sehr schwer damit selber gute Leute einzustellen.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Gibts überhaupt einen Markt für Data Science?

Hab in ner DS-Abteilung gearbeitet in der andauernd neue Leute eingestellt wurden. Das Unternehmen sieht das als nächste große Ding. Leider hatten wir echt so gut wie keine Projekte! Und wenn Projekte dann eher typische Softwareentwicklungen als fancy Neuronale Netze. Totaler Reinfall.

Wie seht ihr das?

Seher Data Science in Unternehmen mehr als Analytics im Bereich Finanzen und Controlling und da braucht es alles aber keine neuronalen Netze

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Seher Data Science in Unternehmen mehr als Analytics im Bereich Finanzen und Controlling und da braucht es alles aber keine neuronalen Netze

Data Science hat wohl eher seinen Platz im Core Business als in der Finanzabteilung.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Wieso wird Data Science eigentlich immer direkt mit Neuronalen Netzen in Verbindung gebracht? Als ob DS erst da anfängt, wo man NN benötigt...

Schließe bald meinen Data Science Master ab, den es seit ein paar Jahren an einigen Hochschulen gibt. Suche dem entsprechen aktuell nach Stellen in dem Bereich. Es ist echt ernüchternd zu sehen, dass die meisten unternehmen eine Stelle als Data Scientist ausschreiben aber im Prinzip nur jemanden wollen der ein paar Dashboards mit PowerBI zusammenklickt und ein Experte in Excel ist.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Man muss aber ehrlicherweise sagen, dass die meisten Unternehmen richtiges Data Science gar nicht brauchen. Da reicht oft auch ein Controller mit BI Erfahrung, der wie oben schon erwähnt ein paar Dashboards zusammenklickt.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Man muss aber ehrlicherweise sagen, dass die meisten Unternehmen richtiges Data Science gar nicht brauchen. Da reicht oft auch ein Controller mit BI Erfahrung, der wie oben schon erwähnt ein paar Dashboards zusammenklickt.

Was will ein Controller in Marketing, der Produktentwicklung, Kundenservice oder in Compliance? Das sind alles Bereiche in denen Data Science Methoden angewandt werden könnnen und vermutlich gibt es noch viele mehr.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Man muss aber ehrlicherweise sagen, dass die meisten Unternehmen richtiges Data Science gar nicht brauchen. Da reicht oft auch ein Controller mit BI Erfahrung, der wie oben schon erwähnt ein paar Dashboards zusammenklickt.

Das liegt halt aber daran, dass die meisten Unternehmen das theoretisch existente Potential von ML noch lange nicht ausnutzen oder begreifen. Prinzipiell umsetzbare, anspruchsvolle Use Cases, für die auch dementsprechend qualifizierte Leute benötigt würden, werden dadurch blockiert, dass das Management/das restliche Personal null Ahnung hat, technische Infrastruktur fehlt, usw. Zu einer funktionierenden Data Science Pipeline gehören eben nicht nur Data Scientists.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Man muss aber ehrlicherweise sagen, dass die meisten Unternehmen richtiges Data Science gar nicht brauchen. Da reicht oft auch ein Controller mit BI Erfahrung, der wie oben schon erwähnt ein paar Dashboards zusammenklickt.

Was will ein Controller in Marketing, der Produktentwicklung, Kundenservice oder in Compliance? Das sind alles Bereiche in denen Data Science Methoden angewandt werden könnnen und vermutlich gibt es noch viele mehr.

Naja, alle diese Fachbereiche arbeiten vermutlich mit BI-Anwendungen und BI ist nunmal zahlenaffin. Data Science ist das natürlich nicht, aber der Mehrwert durch Data Science in einem Unternehmen hält sich in Grenzen. Da hol ich mir vllt. außerhalb Expertise, aber intern ist so eine Extraabteilung außerhalb der einzelnen Fachbereiche nur ein Kostenfaktor auf Dauer

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Naja, alle diese Fachbereiche arbeiten vermutlich mit BI-Anwendungen und BI ist nunmal zahlenaffin. Data Science ist das natürlich nicht, aber der Mehrwert durch Data Science in einem Unternehmen hält sich in Grenzen. Da hol ich mir vllt. außerhalb Expertise, aber intern ist so eine Extraabteilung außerhalb der einzelnen Fachbereiche nur ein Kostenfaktor auf Dauer

Wieso spamst du den Thread zu wenn du augenscheinlich gar keine Ahnung hast von dem was du von dir gibst?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

(Bin nicht der von oben aber:) Gib dann doch mal ein paar Anwendungsfälle, die A) in Data Science einzuordnen sind und B) es rechtfertigen Fachbereiche wie "Controller in Marketing, der Produktentwicklung, Kundenservice oder in Compliance" mit einer Internen Data Science Abteilung zu unterstützen.

Ich sehe da nicht wirklich die neue Entwicklung hochkomplexer Modelle vor mir. Was ich sehe ist vor allem etwas Natural Language Processing und die Implementierung fertiger Modelle. Im Grunde also ein bisschen (Prozess-)Digitalisierung mit neuen Methoden. Und solche Digitalisierungsaufgaben sind alles – nur kein Data Science. Selbst wenn die passenden Buzzwords fallen.

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

Naja, alle diese Fachbereiche arbeiten vermutlich mit BI-Anwendungen und BI ist nunmal zahlenaffin. Data Science ist das natürlich nicht, aber der Mehrwert durch Data Science in einem Unternehmen hält sich in Grenzen. Da hol ich mir vllt. außerhalb Expertise, aber intern ist so eine Extraabteilung außerhalb der einzelnen Fachbereiche nur ein Kostenfaktor auf Dauer

Wieso spamst du den Thread zu wenn du augenscheinlich gar keine Ahnung hast von dem was du von dir gibst?

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listrea

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 17.05.2020:

Ich würde sagen, weil es viele kleinere (unbekannte) spezialisiertere Beratungen gibt, die dann die Implementierung und das ganze Drumherum auch gleich erledigen - und das zu günstigeren Tagessätzen.

Wie sieht das der Rest?

Es geht nicht um die Beratung sondern es geht vor allem um die Implementierung. Eine spezialisierte "Beratung" allein bringt dir nicht wirklich was.
Also, als jemand, der eine dieser spezialisierten Buden gegründet hat, nachdem er keinen Bock auf das Consulting-Geschäft mehr hatte ein paar Anmerkungen (weil ich gerade nicht schlafen kann):

  1. Der Nachfrage war mal groß und der Markt auch. Wir reden von <2015/2016. Ab da haben die ganzen (großen) Beratungen versucht überall einen Fuß in die Tür zu bekommen. Mit "Fancy Projekten" und ganz vielen Buzz-Words wurde begonnen sich alles unter den Nagel zu reißen, was nicht bei drei auf den Bäumen war. Thema egal, Anwendung und Ergebnisse egal, Hauptsache Fuß in der Tür und Abrechnen.
    Gleichzeitig haben die Unternehmen alles wie blöd eingestellt was mit "Data Science" zu tun hatte. Egal ob MINT, WiWi oder GeWi. Wir reden hier von <2016! Das ist bald fünf Jahre her.

  2. Dann ging es los und die Verwaltung, also Controlling, BI/BD, Finance, usw. hat sich auf das Thema eingeschossen und es verdeskriptiviert und verexcelt. Mit Dashboards, KPIs, "Portalen", etc. und alle haben in dem Mix herumgerührt, unterstützt von SAP, Salesforce und anderen Derivaten die darauf abzielen mit ganz vielen Bunten Grafiken und Tabellen den Alltag in der Verwaltung ein wenig spannender zu machen. Ich hatte in der wilden Zeit mal ein Vorstellungsgespräch als "Data Scientist", wo mein Gegenüber die ganze Zeit nur auf meinen SQL Kenntnissen herumgeritten ist. Nja... ich war dann erleichtert, dass sie mich doch genau deswegen abgelehnt hatten.

  3. Mittlerweile laufen die Beratungen längst trocken, weil sie ganzen kleinen Projekte, die sie anfänglich ausgeworfen haben zwar ein paar Tagessätze einbringen, aber sich langfristig nicht umsetzen lassen. Ich schätze, dass 80-90% alleine schon wegen der Datenlage scheitern. Alle Projekte, an denen ich beteiligt war - vom lokalen Mittelständler bis DAX-Konzern wurden im Keim durch fehlende Standardisierung in den Datenbanken im Keim erstickt. Plus natürlich dem Druck, möglichst schnell Ergebnisse liefern zu müssen.

  4. Letzteres ist der Knackpunkt und hat auch dazu geführt, dass ich dem ganzen Zirkus den Rücken gekehrt habe. Denn das Schlimme ist: Der Bedarf ist immer noch riesig, die Fragestellungen sind da und die Durchführung ist auch vielerorts machbar. Aber die wenigsten Beratungen nehmen sich wirklich Zeit, mit den Unternehmen eine Lösung zu suchen. Und zwar so, dass es für den Kunden(!) optimal ist und nicht für die Beratung.
    Ich rede hier von Dingen, die direkt die Produktion oder den Ertrag beeinflussen. Die Unternehmen, die wirklich langfristig nach einem Lösung für ihre Kunden suchen, sind die erfolgreichen und da wird auch Geld verdient. Und da werden auch tatsächlich diese ganzen fortgeschrittenen Algorithmen verwendet oder gar weiterentwickelt.

  5. Viele Unternehmen haben sich mit ihren schnellen Insellösungen ins Aus geschossen. Da hocken nun Post-Docs für hohe fünfstellige oder gar sechsstellige Gehälter, die dann ihre R, Matlab oder - mein Highlight aus der Beratung - Gauss(!) Skripte anwenden wollen ohne dass sich mal einer Gedanken um eine vollumfängliche Integration macht.

  6. Der Markt konsolidiert sich schon seit gut zwei Jahren. Wer heutzutage denkt, er muss nur "was mit Daten" machen, um nen guten Job zu finden, für den ist der Zug abgefahren. Es geht auch nicht um die Data Science Methoden, sondern um die IT bzw. Automatisierung - also das einsparen von eben jenen "Data Scientists", um es mal hart zu sagen. Das wird der Trend der nächsten Jahre.
    Das bedarf in erster Linie Anwendungserfahrung und wird in keinen mir bekannten Studiengang gelehrt. Eine Affinität zur IT reicht aber aus, als dass man das erlernen kann.

Achja, Beratung machen wir auch noch ein wenig, aber zu nem halben oder drittel Tagessatz einer Big4. Und nur im Rahmen größerer Projekte. Das ist einfach nicht lukrativ.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 18.05.2020:

(Bin nicht der von oben aber:) Gib dann doch mal ein paar Anwendungsfälle, die A) in Data Science einzuordnen sind und B) es rechtfertigen Fachbereiche wie "Controller in Marketing, der Produktentwicklung, Kundenservice oder in Compliance" mit einer Internen Data Science Abteilung zu unterstützen.

Entity Resolution, Anomaly Detection, Fraud, Vorhersagemodelle, Sentiment Analysis, Automatisierung, Model Validation, Fraud Prevention

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Gibt es hier jemanden der bei bspw. BCG Gamma ist und dann für diese Diskussion Insights bieten kann, wie die Projekte effektiv ablaufen?

Generell hier scheint ja der Konsens zu sein, dass niemand Data Scientist braucht weil das alles entweder zu trivial ist oder bereits vorhanden?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Data Science ist häufig einfach nur ein neuer Name für Data Analytics. Wirklich mit Machine Learning arbeiten die wenigsten und wenn das ist das Problem nicht ein komplexes Modell zu bauen, sondern die Infrastruktur, Datenqualität usw. Es gibt eigentlich viel Potential, aber das scheitert an den zeitlichen Vorgaben, Datenakquisition und Unterstützung aus der oberen Etage.

Wenn ein Unternehmen mal gute Daten hat, dann ist ein eigenes Data Sciene Team sowieso besser, als irgendwelche Berater, die aufhören wenn es interessant wird.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Definitiv nicht. Ich bin eher von der Fraktion die sagt: (Wahre) Data Science ist das, was kein BWLer / VWLer / WiWi jemals machen kann. Weil es da mMn um Hardcore Mathematik und Statistik geht.

In der Realität ist es aber wie 2) sagt. Die Daten sind einfach nur Müll. Und deswegen beschäftigt man sich zu 90% mit Datenaufbereitung. Dafür braucht es wirklich kein Mathestudium.

Jetzt kommt das große ABER: Die Daten werden nicht für immer so schlecht sein. In Zukunft werden die Unternehmen mMn mehr und mehr lernen die Daten ordentlich zu organisieren. Und das bietet dann die Chance, dass Leute damit neue, coole Modelle bauen.

Data Science wird eine glorreiche Zukunft haben. Ich sehe da aber nicht die Berater in der Pool Position, sondern Interne Spezialistenabteilungen. Wobei auch da (Hallo Deutschland) das Problem sein könnte, dass krasse Experten auch krasse Gehälter fordern.

1)
WiWi Gast schrieb am 19.05.2020:

Generell hier scheint ja der Konsens zu sein, dass niemand Data Scientist braucht weil das alles entweder zu trivial ist oder bereits vorhanden?

2)

Data Science ist häufig einfach nur ein neuer Name für Data Analytics. Wirklich mit Machine Learning arbeiten die wenigsten und wenn das ist das Problem nicht ein komplexes Modell zu bauen, sondern die Infrastruktur, Datenqualität usw. Es gibt eigentlich viel Potential, aber das scheitert an den zeitlichen Vorgaben, Datenakquisition und Unterstützung aus der oberen Etage.

Wenn ein Unternehmen mal gute Daten hat, dann ist ein eigenes Data Sciene Team sowieso besser, als irgendwelche Berater, die aufhören wenn es interessant wird.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ökonometrie gehört auch zu Wiwi

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listrea

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 19.05.2020:

Definitiv nicht. Ich bin eher von der Fraktion die sagt: (Wahre) Data Science ist das, was kein BWLer / VWLer / WiWi jemals machen kann. Weil es da mMn um Hardcore Mathematik und Statistik geht.

Als jemand, der Mathematiker beschäftigt, kann ich dir sagen, dass das Quatsch ist. Die Frage in der Realität ist, wie lange kann ich es betriebswirtschaftlich verantworten einen Spezialisten an einer Fragestellungen arbeiten zu lassen und was ist der Excess-Gain gegenüber einem Standardverfahren. Bei einem aktuellen Projekt in einem Unternehmen (großer Konzern, wir arbeiten an einer anderen Baustelle) hat man sich bspw. - nachdem man ein drei Viertel Jahr eine Abteilung mit hochintelligenten MINT'lern beschäftigt hat - im Live-Betrieb für Random Forest entschieden. Also MNT waren letzten Endes irrelevant. Natürlich muss man so etwas austesten, aber man bekommt über die Jahre ein Gefühl, was funktioniert kann und was nicht. Aber bei 90-95% der Fragestellungen in Unternehmen reichen die out-of-the-box Lösungen von Scikit-learn, etc. aus, die man in die IT integriert. Da ist nichts mit hochgradig komplexen Entwicklungen und Herleitungen. Das ist eine Wunschvorstelltung von Studenten, die an den Unis herrscht und ein Rechtfertigungsversuch der bspw. Physiker für die eigenen Fähigkeiten.

Die restlichen 5-10% sind dafür umso interessanter, die als Absolvent vorher zu finden, ist aber ziemlich schwierig. Wir tun dies auch teilweise, indem wir auch nicht-lineare Optimierungsverfahren programmieren, aber das sind Nischen. Für die richtigen Hardcore-Anwendungen, bspw. im Bereich des autonomen Fahrens ist wieder Informatik, also die Umsetzung/Effizienz des Codes wesentlich wichtiger, als die Mathematik.

Auch in dem Bereich gilt Forschung ungleich Entwicklung. Aber das sind jetzt nur meine subjektiven Erfahrungen über die Jahre. Einen Einlick in die Gott-Abteilungen bei FAANG hatte ich bisher noch nicht. ;-)

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 19.05.2020:

Data Science ist häufig einfach nur ein neuer Name für Data Analytics. Wirklich mit Machine Learning arbeiten die wenigsten und wenn das ist das Problem nicht ein komplexes Modell zu bauen, sondern die Infrastruktur, Datenqualität usw. Es gibt eigentlich viel Potential, aber das scheitert an den zeitlichen Vorgaben, Datenakquisition und Unterstützung aus der oberen Etage.

Wenn ein Unternehmen mal gute Daten hat, dann ist ein eigenes Data Sciene Team sowieso besser, als irgendwelche Berater, die aufhören wenn es interessant wird.

Bei uns (TMT) Konzern ist all das von dir beschriebene da, aber die Leute nutzen es einfach nicht, weil man sich nicht zwischen BI Unit und den Linienteams abstimmt und das know-how nutzt, obwohl es sogar x-funktionale Teams gibt...und jetzt hiren wir eine grosse beratung, die uns neue Modelle bringen will...In Wahrheit sollen dir aber nur den Knowledge Transfer ermoeglichen und uns nicht ihre proprietaere Loesung mitbringen...Kann gerne in einigen Monaten mal berichten wie das so gelaufen ist.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Genau die 90-95% sind halt leider stink langweilig und in meinen Augen auch kein Data Science. Das was keiner bezahlen will: Die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von Modellen und deren Interpretation. Das verstehe ich darunter.

Dass es dafür natürlich wenig(er) Stellen gibt liegt in der Natur der Sache.

Für mich mit MINT Hintergrund wär es jedenfalls nix mit out of the Box Lösungen zu hantieren. Liebe eine Nische.

Und an den mit Ökonometrie: Auch das ist kein Data Science.

listrea schrieb am 19.05.2020:

WiWi Gast schrieb am 19.05.2020:

Definitiv nicht. Ich bin eher von der Fraktion die sagt: (Wahre) Data Science ist das, was kein BWLer / VWLer / WiWi jemals machen kann. Weil es da mMn um Hardcore Mathematik und Statistik geht.

Als jemand, der Mathematiker beschäftigt, kann ich dir sagen, dass das Quatsch ist. Die Frage in der Realität ist, wie lange kann ich es betriebswirtschaftlich verantworten einen Spezialisten an einer Fragestellungen arbeiten zu lassen und was ist der Excess-Gain gegenüber einem Standardverfahren. Bei einem aktuellen Projekt in einem Unternehmen (großer Konzern, wir arbeiten an einer anderen Baustelle) hat man sich bspw. - nachdem man ein drei Viertel Jahr eine Abteilung mit hochintelligenten MINT'lern beschäftigt hat - im Live-Betrieb für Random Forest entschieden. Also MNT waren letzten Endes irrelevant. Natürlich muss man so etwas austesten, aber man bekommt über die Jahre ein Gefühl, was funktioniert kann und was nicht. Aber bei 90-95% der Fragestellungen in Unternehmen reichen die out-of-the-box Lösungen von Scikit-learn, etc. aus, die man in die IT integriert. Da ist nichts mit hochgradig komplexen Entwicklungen und Herleitungen. Das ist eine Wunschvorstelltung von Studenten, die an den Unis herrscht und ein Rechtfertigungsversuch der bspw. Physiker für die eigenen Fähigkeiten.

Die restlichen 5-10% sind dafür umso interessanter, die als Absolvent vorher zu finden, ist aber ziemlich schwierig. Wir tun dies auch teilweise, indem wir auch nicht-lineare Optimierungsverfahren programmieren, aber das sind Nischen. Für die richtigen Hardcore-Anwendungen, bspw. im Bereich des autonomen Fahrens ist wieder Informatik, also die Umsetzung/Effizienz des Codes wesentlich wichtiger, als die Mathematik.

Auch in dem Bereich gilt Forschung ungleich Entwicklung. Aber das sind jetzt nur meine subjektiven Erfahrungen über die Jahre. Einen Einlick in die Gott-Abteilungen bei FAANG hatte ich bisher noch nicht. ;-)

antworten
WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

listrea schrieb am 19.05.2020:

Als jemand, der Mathematiker beschäftigt, kann ich dir sagen, dass das Quatsch ist. Die Frage in der Realität ist, wie lange kann ich es betriebswirtschaftlich verantworten einen Spezialisten an einer Fragestellungen arbeiten zu lassen und was ist der Excess-Gain gegenüber einem Standardverfahren. Bei einem aktuellen Projekt in einem Unternehmen (großer Konzern, wir arbeiten an einer anderen Baustelle) hat man sich bspw. - nachdem man ein drei Viertel Jahr eine Abteilung mit hochintelligenten MINT'lern beschäftigt hat - im Live-Betrieb für Random Forest entschieden. Also MNT waren letzten Endes irrelevant. Natürlich muss man so etwas austesten, aber man bekommt über die Jahre ein Gefühl, was funktioniert kann und was nicht. Aber bei 90-95% der Fragestellungen in Unternehmen reichen die out-of-the-box Lösungen von Scikit-learn, etc. aus, die man in die IT integriert. Da ist nichts mit hochgradig komplexen Entwicklungen und Herleitungen. Das ist eine Wunschvorstelltung von Studenten, die an den Unis herrscht und ein Rechtfertigungsversuch der bspw. Physiker für die eigenen Fähigkeiten.

Die restlichen 5-10% sind dafür umso interessanter, die als Absolvent vorher zu finden, ist aber ziemlich schwierig. Wir tun dies auch teilweise, indem wir auch nicht-lineare Optimierungsverfahren programmieren, aber das sind Nischen. Für die richtigen Hardcore-Anwendungen, bspw. im Bereich des autonomen Fahrens ist wieder Informatik, also die Umsetzung/Effizienz des Codes wesentlich wichtiger, als die Mathematik.

Auch in dem Bereich gilt Forschung ungleich Entwicklung. Aber das sind jetzt nur meine subjektiven Erfahrungen über die Jahre. Einen Einlick in die Gott-Abteilungen bei FAANG hatte ich bisher noch nicht. ;-)

Das kann ich bestätigen. Nur in den Forschungsabteilungen ist die Mathematik von der Uni wirklich Alltag, was nicht heißt, dass man nicht wissen sollte wie die Verfahren funktionieren und was Vor- und Nachteile sind. In der Praxis tut es dann meist der XGBoost. Die eigentliche Kunst ist das ganze System außen herum in bestehende Systeme zu integrieren und den Menschen die Bedeutung zu erklären und dazu braucht man Entwickler und "Erklärer".

antworten
WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

listrea schrieb am 19.05.2020:

WiWi Gast schrieb am 19.05.2020:

Definitiv nicht. Ich bin eher von der Fraktion die sagt: (Wahre) Data Science ist das, was kein BWLer / VWLer / WiWi jemals machen kann. Weil es da mMn um Hardcore Mathematik und Statistik geht.

Als jemand, der Mathematiker beschäftigt, kann ich dir sagen, dass das Quatsch ist. Die Frage in der Realität ist, wie lange kann ich es betriebswirtschaftlich verantworten einen Spezialisten an einer Fragestellungen arbeiten zu lassen und was ist der Excess-Gain gegenüber einem Standardverfahren. Bei einem aktuellen Projekt in einem Unternehmen (großer Konzern, wir arbeiten an einer anderen Baustelle) hat man sich bspw. - nachdem man ein drei Viertel Jahr eine Abteilung mit hochintelligenten MINT'lern beschäftigt hat - im Live-Betrieb für Random Forest entschieden. Also MNT waren letzten Endes irrelevant. Natürlich muss man so etwas austesten, aber man bekommt über die Jahre ein Gefühl, was funktioniert kann und was nicht. Aber bei 90-95% der Fragestellungen in Unternehmen reichen die out-of-the-box Lösungen von Scikit-learn, etc. aus, die man in die IT integriert. Da ist nichts mit hochgradig komplexen Entwicklungen und Herleitungen.

Klar das macht ja auch Sinn, aber ich denke kaum dass mehr als 1% der Controller/BWLer überhaupt weiß was SciKitlearn ist

antworten
listrea

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 19.05.2020:

Genau die 90-95% sind halt leider stink langweilig und in meinen Augen auch kein Data Science. Das was keiner bezahlen will: Die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung von Modellen und deren Interpretation. Das verstehe ich darunter.

Ja, vollkommen korrekt.
Bei den 90-95% geht es darum das Ganze zu automatisieren. Und das wiederum ist dann schon eine neue Herausforderung. Allerdings nicht an die Analytik, sondern an die IT. Die Grenzen verschwimmen sehr stark. Das ist übrigens auch einer der Hauptgründe warum es in großen Unternehmen scheitert: Die Systeme sind auf diese Art von Automatismus überhaupt nicht ausgelegt.

Was extrem hilft bei Absolventen hilft, wenn sie ein Verständnis dafür entwickeln, wie diese ganzen Dinge zusammenhängen. Einem Wirtschaftsinformatiker oder gar BWL'er mit Schwerpunkt IT kann(!) dies bspw. besser gelingen, als einem Mathematiker, wenn dieser nur Theorie gemacht hat.

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Ein KPMGler

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Zumindest für den Bankensektor stimmen aber auch diese "90-95%" nicht.
Der Anteil ist definitiv geringer.
Wesentlicher Fokus ist Risikomanagement bzw. Risikofrüherkennung.
Immer stärker werdend ist das Thema NBA bzw. NBO im Rahmen der Kundenansprache.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (insb. Erkennung und Interpretation von Daten) zahlt zwar stark auf Automatisierungs- und Kostensenkungsziele ein, wird im Schwerpunkt aber für anderes genutzt.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Bei der ganzen Diskussion fehlt eine was man unter Data Science genau verstehen möchte. Ansonsten ist es nur ein BuzzWord. Ist es das geschickte Nutzen von Tools und die Interpretation der Daten oder das aufbauen von Tools?

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Ein ATKler

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 16.05.2020:

Moin zusammen,

mich würde Meinungen und Insights dazu interessieren, ob/wieso Analytics / Data Science Consulting bei dem gros der Beratungen, ausgenommen MBB, nicht wirklich läuft?

Aus dem Freundeskreis und eigener Erfahrung weiß ich, dass fast keine T2 o. T3 Beratungen Analytics Consultants mehr einstellt und die, die sie bereits haben auch größtenteils "normale" Projekte mit den Generalisten machen. Betrifft in dem Fall RB, OW, ADL, Horvath, zeb, Goetzpartners - S& hat einen derartigen Track meines Wissens nach nicht (wäre aber auch unnütz, da man hier die PwC Leute nutzen könnte). Über SKP habe ich keine Insights, Kearney hat eine Ausschreibung dazu, aber auch keine Insights.

Bleiben über: MBB, EY Parthenon und Deloitte, welche je für Analytics bekannt sind. Und Gamma und McK Analytics stellen fleißig ein, soweit ich weiß ---> Anfangsfrage: Wieso läuft dieses Geschäft augenscheinlich fast nur bei MBB?

Bei uns gibt es einen dedizierten Analytics-Track, bei dem meiner Meinung nach momentan auch eingestellt wird

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listrea

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ein KPMGler schrieb am 20.05.2020:

Zumindest für den Bankensektor stimmen aber auch diese "90-95%" nicht.
Der Anteil ist definitiv geringer.
Wesentlicher Fokus ist Risikomanagement bzw. Risikofrüherkennung.
Immer stärker werdend ist das Thema NBA bzw. NBO im Rahmen der Kundenansprache.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz (insb. Erkennung und Interpretation von Daten) zahlt zwar stark auf Automatisierungs- und Kostensenkungsziele ein, wird im Schwerpunkt aber für anderes genutzt.

Der Bankensektor ist sehr speziell und sollte eigentlich aus der ganzen Diskussion, zumindest was die Finanzmarktmodellierung angeht, ausgenommen werden. Kann bzw. darf ich leider nicht ganz soviel mehr zu sagen. Zum einen werden dort teilweise schon seit über 40 Jahren fortgeschrittene, statistische Verfahren verwendet. Die Bankenbranche ist ja nicht blind/blöd und es ist auch auf dem Papier vergleichsweise einfach dort Tools zu integrieren (Datenprobleme sind auch eher niedrig). Zum anderen kann man aber eben jene nicht kundenoptimal integrieren, da der Markt zu stark reguliert ist. Da kommt sofort die BAFIN und schiebt dem Ganzen einen Riegel vor.
Man muss sich bspw. mal fragen, warum Banken in ihren Depots keine kundenseitigen Portfoliooptimierungen anbieten, sodass jeder Kunde eine aus statistischer Sicht optimale Anzahl/Kombination von Assets hält. Einfache Antwort: Könnten sie, ist auch vielfach schon umgesetzt. Aus rechtlichen Gründen darf es aber nicht eingesetzt werden.

Somit beschränkt sich sich Digitalisierung und Industrie 4.0 auf dem B2C Bereich (Kontenführung, Brokerage, siehe Derivate N26 und Trade Republic), während die internen System teilweise noch mit Windows 3.1 laufen (überspitzt formuliert), da man gnadenlos an der IT spart. Bei der Deutschen Bank war das vor ein, zwei Jahren ein großes Thema, als man versucht hat, die bloße Anzahl von Betriebssystemen in einem ersten Schritt zu reduzieren. Das ist natürlich Hardcore IT, wirkt sich aber auf alles aus, was darauf aufbaut.
Da ist noch viel zu tun und wird ja auch getan. Denn mittlerweile hat man verstanden, dass die meisten Abteilungen für das, was sie routiniert(!) leisten, viel zu hohe Personalkosten haben. Denn Routine bedeutet immer Automatisierungspotenzial.

Was die Definition von Data Science angeht - es gibt keine genaue. ;-) Die Unternehmen haben ja schon verstanden, dass man super damit werden kann. Auch wenn am Ende nur Excel-Tabellen erstellt werden.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ein ATKler schrieb am 20.05.2020:

Bei uns gibt es einen dedizierten Analytics-Track, bei dem meiner Meinung nach momentan auch eingestellt wird

Hast du da auch ein paar Insights zu dem Analytics-Track?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

TE hier:

Ich habe ein bisschen das Gefühl, der Thread ist dazu abgedriftet zu einem Bashing à la "alles was nicht die Speerspitze der Forschung ist akzeptiere ich nicht als Analytics und BWLer können eh nix".

Dass man kein DS wie bei Google in einer Beratung macht ist mir schon klar. Wird aber bei den DAX30 auch nicht gemacht - man nutzt eben verschiedene Cluster-/Regressionsalgos (ML, kein DL zumeist) um Insights in die Daten zu bekommen.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Niemand hat behauptet, dass Data Science bei Unternehmensberatungen das gleiche "Niveau" hat wie bei Google oder wo auch immer. Ist natürlich auch ein anderes Anforderungsprofil. Sowohl Business- als auch Kommunikationskomponente spielen hier sehr viel mehr eine Rolle. Und bevor jetzt wieder das Argument kommt "aber das kannste einem Physik PhD schnell beibringen hur dur die können eh alles besser" - solche Leute gibt es aber kaum, die darauf Lust haben.

Data Science bei Beratungen ist aus vielerlei Gründen evtl "DS light", aber darum ging es hier in diesem Thread nicht.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

TE hier:

Ich habe ein bisschen das Gefühl, der Thread ist dazu abgedriftet zu einem Bashing à la "alles was nicht die Speerspitze der Forschung ist akzeptiere ich nicht als Analytics und BWLer können eh nix".

Dass man kein DS wie bei Google in einer Beratung macht ist mir schon klar. Wird aber bei den DAX30 auch nicht gemacht - man nutzt eben verschiedene Cluster-/Regressionsalgos (ML, kein DL zumeist) um Insights in die Daten zu bekommen.

Gerade Studenten finden häufig nur Sachen gut, die besonders schwierig sind. In der echten Welt ist der Impact und nicht die Schwierigkeit entscheidend. Beispielsweise ist eine einfache Pivot Tabelle häufig viel wichtiger als bei einem Schätzer noch die Standardabweichung um 1% zu verringern. Dementsprechend ist es super, dass jeder "Idiot" scikitlearn bedienen kann. LASSO oder Entscheidungsbäume bringen einem halt doch häufig sehr viel weiter als nichts und bieten daher Mehrwert.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

TE hier:

Ich habe ein bisschen das Gefühl, der Thread ist dazu abgedriftet zu einem Bashing à la "alles was nicht die Speerspitze der Forschung ist akzeptiere ich nicht als Analytics und BWLer können eh nix".

Dass man kein DS wie bei Google in einer Beratung macht ist mir schon klar. Wird aber bei den DAX30 auch nicht gemacht - man nutzt eben verschiedene Cluster-/Regressionsalgos (ML, kein DL zumeist) um Insights in die Daten zu bekommen. >

Bin im master business analytics und habe unterschiedliche Erfahrungen mit Personaler gesammelt. Bei manchen bin ich einfach nicht geeignet für data science Stellen, andererseits gibts Personaler die meinen ich sei geeignet für deren Stelle. Obwohl die Tätigkeiten nahezu identisch sind. Auch hatte ich Fächer in Programmierung, Machine learning usw.
Für mich haben gefühlt ein Großteil der Unternehmen selbst keine Ahnung was genau Data science ist. Auch schauen sie hauptsächlich auf den Studiumstitel. Das schlimmste ist die generelle Stellenbezeichnung der Tätigkeiten. Die sich, wenn ich Glück habe und bei z.b Karrieremessen mich direkt mit Leuten aus der Abteilung unterhalten kann, als reine BI Oberflächen Aufgaben entpuppen.

Ich halte mich deshalb mehr an dem was meine Dozenten andeuten und es mehr in die Richtung Softwareentwicklung geht. Die Analytics Programme werden in die normale IT integriert, dazu werden Klassiker Entwickler Kenntnisse benötigt.

Andererseits brauchen die Leute was zum Basteln, obwohl es auch automatisiert werden könnte, wenn man wollte. Meine Meinung

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

Auch schauen sie hauptsächlich auf den Studiumstitel.

Dann bist du prädestiniert für BI?

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Ein ATKler

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

Ein ATKler schrieb am 20.05.2020:

Bei uns gibt es einen dedizierten Analytics-Track, bei dem meiner Meinung nach momentan auch eingestellt wird

Hast du da auch ein paar Insights zu dem Analytics-Track?

Was willst du konkret wissen? "Insights" ist sehr weit gefächert

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Auch der Hammer, wie „einfach“ BI hier im Forum immer dargestellt wird.
Die Konzeptionierung und Verwaltung eines DWHs oder das Programmieren von ETL-Strecken ist um einiges komplexer als der Großteil hier denkt.
Und nur weil man Daten in ein Python dataframe laden kann und anschließend mit Scikit eine Regressionsanalyse draufsetzt ist man kein Data Scientist und oft auch nicht ausreichend ausgebildet, um BI zu machen.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

TE hier:

Ich habe ein bisschen das Gefühl, der Thread ist dazu abgedriftet zu einem Bashing à la "alles was nicht die Speerspitze der Forschung ist akzeptiere ich nicht als Analytics und BWLer können eh nix".

Dass man kein DS wie bei Google in einer Beratung macht ist mir schon klar. Wird aber bei den DAX30 auch nicht gemacht - man nutzt eben verschiedene Cluster-/Regressionsalgos (ML, kein DL zumeist) um Insights in die Daten zu bekommen.

Es kommt einfach drauf an wie du Data Science interpretierst. Ist es das reine auswerten von Daten? (Da gibt es aber eine Range von excel pivots bis hin zum anlernen von KIs)

Ist es das aufbauen von Tools bzw. KI Pipelines? Das ist dann ein klassisches IT Projekt, bei dem Mathematiker und Bwler nur teilweise gefragt sind?

Ist es Grundlagenforschung? Das gibts außerhalb von Unis vermutlich nur bei Fang und einigen weiteren Ausnahmen.

All das kann DS sein, je nach dem, mit wem man spricht...

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

TE hier:

Ich habe ein bisschen das Gefühl, der Thread ist dazu abgedriftet zu einem Bashing à la "alles was nicht die Speerspitze der Forschung ist akzeptiere ich nicht als Analytics und BWLer können eh nix".

Dass man kein DS wie bei Google in einer Beratung macht ist mir schon klar. Wird aber bei den DAX30 auch nicht gemacht - man nutzt eben verschiedene Cluster-/Regressionsalgos (ML, kein DL zumeist) um Insights in die Daten zu bekommen.

Aber data science beinhaltet auch Cluster und Regressionsalgorithmen. Und warum du mit Deep Learning um die Ecke kommst, was nur ein Teil von ML ist, verstehe ich auch nicht. Als wäre jeder, der kein Deep Learning einsetzt, ein Lappen.

Zusammenfassend würde ich nie und nimmer McK oder BCG, schon gar nicht Gamma für ein Data Science Projekt holen. Eher Palantir und andere IT Buden.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

Auch der Hammer, wie „einfach“ BI hier im Forum immer dargestellt wird.
Die Konzeptionierung und Verwaltung eines DWHs oder das Programmieren von ETL-Strecken ist um einiges komplexer als der Großteil hier denkt.
Und nur weil man Daten in ein Python dataframe laden kann und anschließend mit Scikit eine Regressionsanalyse draufsetzt ist man kein Data Scientist und oft auch nicht ausreichend ausgebildet, um BI zu machen.

Kann ich so bestaetigen. War vor meinem Wechsel ins Ausland ebenfalls zwei Jahre in der IT Beratung, Fokus lag auf Microsoft BI.

Da hast du selbst bei Mittelstaendlern Daten teilweise auf zig verschiedenen Landschaften verteilt. Niemand weiss, was manche der KPI's bedeuten, die da in dem Sammelsurium an Excel Reports rumschwirren. Dazu kommt dann noch der ganze Change Management Aspekt, wenn du bspw. versuchst einem 50 jaehrigen, der seit zwei Dekaden die selben Reports oeffnet, zu verklickern wieso er jetzt lieber Power BI benutzt.

antworten
WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ein ATKler schrieb am 20.05.2020:

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

Ein ATKler schrieb am 20.05.2020:

Bei uns gibt es einen dedizierten Analytics-Track, bei dem meiner Meinung nach momentan auch eingestellt wird

Hast du da auch ein paar Insights zu dem Analytics-Track?

Was willst du konkret wissen? "Insights" ist sehr weit gefächert

Danke schon mal vorab für deine Antworten!

  • Wie groß (Manpower) ist der Track und ist der international oder nur in D(ACH) in dieser Form existent?
  • Was sind Beispiele von Projekten die gemacht wurden und sind diese dann rein von Analytics-Leuten gestaffed oder gemischt?
  • Gibt es Unterschiede in der Karriereentwicklung im Vergleich zum regulären Consultant? Unterschiede im Gehalt (und wie hoch ist das zZ überhaupt)? Unterschiede in der Workload?
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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

WiWi Gast schrieb am 20.05.2020:

Es kommt einfach drauf an wie du Data Science interpretierst. Ist es das reine auswerten von Daten? (Da gibt es aber eine Range von excel pivots bis hin zum anlernen von KIs)

Ist es das aufbauen von Tools bzw. KI Pipelines? Das ist dann ein klassisches IT Projekt, bei dem Mathematiker und Bwler nur teilweise gefragt sind?

Ist es Grundlagenforschung? Das gibts außerhalb von Unis vermutlich nur bei Fang und einigen weiteren Ausnahmen.

All das kann DS sein, je nach dem, mit wem man spricht...

Das stimmt natürlich, und da jeder eine etwas andere Auffassung hat redet man leicht aneinander vorbei.

Effektiv würde ich alles, was über Excel und Basic-Statistik hinausgeht an Auswerten von Daten als DS ansehen. Sprich mehrdim. Regressionen, Cluster, Segmentieren usw bis hin zu DL und RL.

Die Pipelines dafür aufbauen wäre bei mir IT, die Grundlagenforschung eher akademisch.

Zwar heißt es hier ja, dass Beratungen sowas nicht machen, aber bspw. veröffentlich BCG Gamma auf ihrer Medium Seite einiges zu Projekte usw. und das klingt nicht nach nur Excel Regressionen... (siehe medium.com/bcggamma)

Wie seht ihr das? Nur schöne Formulierungen oder ist was dran?

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Das liegt da dran, dass die meisten die wirklich was können und wissen worauf es ankommt (sind nicht so viele wie man denkt), sich selbstständig machen. So lässt sich mehr verdienen.

Außerdem haben die großen Konzerne ihre eigenen Data Science Abteilungen, die das schon machen. Und die kleineren können sich Data Science Beratung oft nicht leisten.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Bin bei BCG und kurz davor als Mathematiker zu GAMMA zu wechseln. Ich finde dass die Diskussion Data Science vs. Data Analytics nicht wirklich zielführend ist, da es wie hier einige schon richtig angemerkt haben - zumindest in der Beratung - darum geht einen Mehrwert zu schaffen. Kein Kunde bezahlt für einen fancy Algorithmus, sondern die wollen für das Geld was sie bezahlen am Ende des Tages einen monetären Vorteil. Nur bringt ein Algorithmus selber noch keinen Mehrwert, sondern erst wenn er produktiv implementiert ist und dort auch wie gewollt funktioniert.

Wie es bei anderen Beratungen läuft weiß ich ehrlich gesagt nicht, aber ich kann mir vorstellen dass dort vllt zu wenig auf Implementierung geachtet wird. Ob interessant oder nicht, Fakt ist dass bei einem Großteil der Projekte viel Data Engineering gefragt ist (sowohl bei der Datenbeschaffung- und aufbereitung, als auch bei der Implementierung der Lösung), weshalb ich glaube dass ein Data Scientist/Analyst mit soliden Developerskills und evtl. Cloud Erfahrung die rosigsten Zukunftsaussichten hat.

Ich stimme zu, dass wohl die wenigsten ohne MINT Studium wirklich verstehen wie beispielsweise xgboost funktioniert, allerdings ist dies in der Praxis auch nicht zwingend notwendig. Ein funktionales Verständnis und praktische Erfahrung sind meiner Meinung nach absolut ausreichend. Ich habe bei Hackathons schon komplett fachfremde Studenten gesehen, welche sehr gut mit standard ML-Algorithmen umgehen konnten und diese einfach gewinnbringend eingesetzt haben.

Wenn es um Algorithmenweiterentwicklung geht, sieht das natürlich anders aus - dass passiert aber in der Regel sowieso nicht in der Beratung. Leute die wirklich Algorithmen entwickeln oder weiterentwickeln, arbeiten in der Regel an der Uni oder in Forschungseinrichtungen a la Frauenhofer, Helmholtz etc. FAANG hat zwar auch solche Forschungsabteilungen, der Großteil sind aber anwendungsbezogene Bereiche.

Zusammenfassend:
Uni vs. Praxis sind zwei unterschiedliche Paar Schuhe, beide machen Spaß wenn man wirklich am Thema interessiert ist und es nicht nur aus Karrieregründen macht.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

Ich forsche im Bereich ML mit Schnittstelle zu WiWi.

Ich denke der Konsens, der sich hier gebildet hat, erklärt das Phänomen schon ganz gut.

Selbst in der Forschung gibt es unterschiedliche Bereiche, in denen "Data Science" abgehandelt wird. Wenn man jetzt damit ML meint, gibt es schon direkt vier "Tiers". Zuerst einmal die Leute, die wirklich an ML selber forschen. Das ist stark CS zentrisch und findet an oben genannten Adressen statt. Zweitens gibt es jene, die diese Verfahren inkrementell weiterentwickeln oder deren Anwendung verbessern (z.B. Reduzierung von benötigen Parametern). Hier ist das Feld etwas breiter. Drittens gibt es Forscher, die die Vorteile von ML Algorithmen in klassischen statistischen Fragestellungen nutzen. Beispielsweise sei der Komplex von "Causal Analysis with ML" genannt. Viertens gibt es Forscher, die neue Algorithmen einfach anwenden, um Sachfragen zu bearbeiten, zum Beispiel die Anwendung von NLP Algorithmen um Steuerdaten anzureichern.

Die mathematischen Fähigkeiten und der mathematische Anspruch in dabei nicht monoton. Es ist nicht so, dass CS Forscher besonders "gut" in Mathe sind, und Mathematiker sind über mehrere dieser "Tiers" verteilt. So findet man häufig extrem kompetente Ökonometriker, die in formalen Bereichen viel mehr "können" als CS. Ebenso sind top Forscher in Wiwi, selbst wenn sie konkrete Fragestellungen beantworten, mathematisch extrem stark.
Nehmen wir z.B. Esther Duflo (Nobel Price), die hauptsächlich Fragen über Armut und Ungleichheit sehr praktisch beantwortet, aber "nebenbei" an der Methodologie über kausales Learning arbeitete. Oder Susan Athey (JBC Medal), die auch sehr praktische Papiere schreibt, aber neben diesen "high impact" Projekten auch hardcore Spieltheorie Werke abgeliefert hat.
Höchste mathematische Fähigkeiten sind heutzutage als Erfolgsfaktor anerkannt. US Universitäten ermöglichen das auch - viele Top Leute haben einen Mathe major, double-major oder zumindest minor.
Daran liegt es kaum - VWLler die in der ML Forschung weit oben mitspielen gibt es, wird es geben und man könnte sie auch bekommen.

Der Knackpunkt ist jetzt folgendes: All jenes hat im Endeffekt sehr wenig mit Data Science im Unternehmen zu tun.
Als Berater interessiert einen erstmal: Kann man das als Plattform umsetzen? Wie ist die Infrastruktur? Wie "scaled" das? Ist das flexibel? Schnell genug? Wie sehen die Daten aus?
Als Forscher *kann* man sowas natürlich bearbeiten, aber will man das? Der Berater ist ja ein Dienstleister und verkauft eben nicht R&D, sondern Anwendung.

Natürlich würde ich als großes Unternehmen schon in R&D investieren, mitunter auch als Beratung. Aber Kernbereich ist es nicht, und wird es auch nie sein. Kann also eine Beratung davon profitieren, dass theoretische Forschung in-house stattfindet? z.B. würde eine Beratung davon profitieren, AlphaZero entwickelt zu haben? Mitunter schon, aber billig wäre es nicht.
Wahrscheinlich ist es naheliegender, neue Ergebnisse aus der theoretischen Forschung umsetzen zu können, was ja auch schon R&D Aufwand bedeutet.

Eine Beratung könnte Grundlagenforschung betreiben, ähnlich wie Google oder auch viele kleinere Unternehmen in diesem Bereich. Aber dazu braucht man gute Leute, die man entsprechend entlohnen muss (unabhängig ob Wiwi, CS, Mathe etc.).
Das wäre eine strategische Entscheidung, die anscheinend keine Beratung so getätigt hat.

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WiWi Gast

Läuft Analytics / Data Science nur bei MBB?

TE hier:
Schöne Diskussion und auch spannende Insights - allerdings etwas vorbei an der Ausgangsfrage? Inzwischen wurden hier ausreichend Begriffe definiert und Dinge abgegrenzt, wieso nun aber nun BCG Gamma läuft und das Horvàth Steering Lab weniger, das hat leider keiner so genau beantwortet/ Thesen dazu aufgestellt...

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