Hallo zusammen,

arbeite momentan (erst seit kurzem) im Risikocontrolling eines Finanzunternehmens. Bin eigentlich zufrieden, aber hätte jetzt die Möglichkeit über einen internen Wechsel in den Data Analytics Bereich zu gelangen. Dort geht es dann viel um Data Mining, Analysieren der Kundendaten usw... Klingt definitiv interessant. Außerdem wären mit dem Wechsel 10k mehr pro Jahr verbunden. Aber welchen Karriereweg schätzt ihr als aussichtsreicher hinsichtlich Bedarf, Gehalt etc? Data Analytics ist momentan ja eher so ein Trendwort und eventuell overhyped...

Kommt sehr darauf an, was du dort konkret machen würdest. Ich arbeite auch bei einer Bank, die einen Bereich hat der sich "Data Analytics" nennt, dort wird aber gefühlt nur heiße Luft produziert und die Führungsebene hat keine wirkliche Strategie, was der Bereich leisten soll und wie sie das in der Praxis umsetzen können. Immer wenn man jemanden von denen für ein Projekt o.ä. anfordert, heißt es nur "dafür sind wir nicht zuständig", "das kann keiner bei uns, die Stelle ist noch unbesetzt" oder "wir sind alle überlastet, komm in einem halben Jahr wieder". Nur komischerweise sieht niemand irgendwelche nützlichen Ergebnisse, die dort produziert werden.

Wird wohl darum gehen rauszukriegen welche verschiedenen Kundengruppen das Unternehmen hat, wie sie sich verhalten, um dann Produkte zielgerechter zu vermarkten und den Absatz zu erhöhen... Sowas in die Richtung halt. Im schlimmsten Fall ist der neue Bereich tatsächlich nur dazu da um zu sagen "Seht her, wir machen auch was in Richtung Data Science!", obwohl am Ende dann doch nichts dabei rauskommt und kein Mehrwert geschaffen wird...

WiWi Gast schrieb am 27.04.2019:

Kommt sehr darauf an, was du dort konkret machen würdest. Ich arbeite auch bei einer Bank, die einen Bereich hat der sich "Data Analytics" nennt, dort wird aber gefühlt nur heiße Luft produziert und die Führungsebene hat keine wirkliche Strategie, was der Bereich leisten soll und wie sie das in der Praxis umsetzen können. Immer wenn man jemanden von denen für ein Projekt o.ä. anfordert, heißt es nur "dafür sind wir nicht zuständig", "das kann keiner bei uns, die Stelle ist noch unbesetzt" oder "wir sind alle überlastet, komm in einem halben Jahr wieder". Nur komischerweise sieht niemand irgendwelche nützlichen Ergebnisse, die dort produziert werden.

WiWi Gast schrieb am 27.04.2019:

"dafür sind wir nicht zuständig", "das kann keiner bei uns, die Stelle ist noch unbesetzt" oder "wir sind alle überlastet, komm in einem halben Jahr wieder". Nur komischerweise sieht niemand irgendwelche nützlichen Ergebnisse, die dort produziert werden.

Ich arbeite im Bereich Analytics und das Problem, das wir gerade haben ist... Dass wir zu populär sind. Es wird erwartet, dass wir 1) Standarisierte Reports, 2) Komplexe Modelle (ML, AI) in unserem Aufgabenbereich 3) Komplexe Modelle (ML, AI) für andere Bereiche z.B. Controlling, Logistik, 4) Projekte im Bereich Datenarchitektur und Dashboarding übernehmen.

Das sind alles super spannende Aufgaben, bloß: wir sind zu dritt hier. Um ein brauchbares ML-Modell zu entwerfen, das etwas erklärt, nicht nur gut aussieht, braucht man ein paar Wochen/ manchmal Monate Arbeit. Zumal die Datengrundlage often fehlt. Fehlende/ falsche Daten ist sowieso der größte Blocker (Shit in-shit out-Prinzip).

D.h. man muss schon extrem prioritisieren und oftmals "sorry, keine Kapazitäten" sagen.

Ich stimme dir aber zu, dass fehlende Strategie ein riesiges Problem ist. Man assignt Analytics-Abteilungen alles was mit Daten zusammenhängt... Und "Daten" - damit hat ja jede andere Abteilung des Unternehmens zu tun.

Es gibt auch unrealistische Erwartungen: Bei riesigen Datenmengen und der derzeit bestehenden Datenarchitektur kann ich mir in 3 Tagen 1) die Daten anschauen und 2) das erste Data Preprocessing machen, aber kein Model bauen, das das Kundenverhalten erklärt, sorry. Das ist halt nicht Controlling und nicht Reporting. Die meisten verstehen das nicht.