Während sich die meisten wissenschaftlichen Studien zum Thema „Big Data“ mit den technischen Möglichkeiten zur Bewältigung riesiger Datenmengen beschäftigen, sind empirische Untersuchungen in Bezug auf die von Fachleuten verlangten Kompetenzen für das Management und die Analyse von Big Data bislang noch nicht durchgeführt worden. Gleichzeitig diskutiert man in Wissenschaft und Praxis heftig über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten von Big Data (BD) einerseits und „traditionellem“ Business Intelligence (BI) andererseits.
Am Institut für Wirtschaftsinformatik wurde daher eine Analyse von Stellenanzeigen auf dem Online-Portal monster.com durchgeführt, um herauszufinden, welche Anforderungen Unternehmen an Fachkräfte in den Bereichen BD und BI stellen. Auf Basis der Interpretation der statistischen Ergebnisse der Text-Mining-Methode LSA ("Latent Semantic Analysis") wurde eine Taxonomie von Kompetenzanforderungen für BD bzw. BI entwickelt. Die wichtigsten Ergebnisse der Untersuchung lauten:
- Für beide Bereiche, BD und BI, ist Businesswissen genauso wichtig wie technisches Wissen
- Kompetenzen im Bereich BI beziehen sich vorwiegend auf Wissen und Fähigkeiten in Bezug auf die Produkte der grossen kommerziellen Softwareanbieter, während im Bereich BD eher Wissen und Fähigkeiten in Bezug auf die Entwicklung von Individualsoftware und die Anwendung statistischer Methoden im Vordergrund steht
- Die Nachfrage nach Kompetenz im Bereich BI ist immer noch weitaus grösser als die Nachfrage nach Kompetenz im Bereich BD
- BD-Projekte sind gegenwärtig wesentlich humankapitalintensiver als BI-Projekte
Die Ergebnisse und Erkenntnisse der in der Zeitschrift WIRTSCHAFTSINFORMATIK publizierten Studie können Praktikern, Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen dabei helfen, ihre BD- bzw. BI-Kompetenz zu bewerten und zu erweitern.
