Was macht eigentlich ein Geoinformatiker?

Geo-Informatiker sammeln geo- bzw. raumbezogene Daten, entwickeln informationstechnische Systeme für deren Verarbeitung und präsentieren sie anschaulich. Neben Begabung für Technik, Mathe und Geografie brauchen diese Spezialisten gutes räumliches Vorstellungsvermögen.

Geo-Informatiker sind die Geografen bzw. Raum-Vermesser unter den Informatikern: Sie sammeln geo- bzw. raumbezogene Daten, entwickeln informationstechnische Systeme für deren Verarbeitung und präsentieren sie anschaulich für den Nutzer – etwa in Form interaktiver Stadtpläne oder Landkarten oder 3-D-Modellen. Begabung für Technik, Mathematik, Geografie und ein gutes räumliches Vorstellungsvermögen sind gute Voraussetzungen für Geoinformatiker.

Navigationssoftware für behinderte Menschen: Verkehrshindernisse erkennen

Ich lernte Karsten W. als Berufsberater in Berlin kennen. Bereits sein Diplom als Ingenieur für Kartographie und Geomatik an der Fachhochschule Karlsruhe führte meinen damaligen Beratungskunden zu einer anspruchsvoll-herausfordernden Geoinformatik-Aufgabe, die zugleich sozialen bzw. gesellschaftlichen Sinn stiftete: Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojekts „WikiNavi“ arbeitete er an der Entwicklung einer Navigationssoftware für mobile Endgeräte wie Smartphones mit. Die Software war für geh- und sehbehinderte Menschen gedacht. Diesen zeigte sie, wo in der Stadt Verkehrsampeln kaputt waren oder Bordsteine zu hoch, also nicht barrierefrei waren. Die App war interaktiv: Nutzer konnten im öffentlichen Web eingeben, wo sie solche Hindernisse gesehen hatten.

In einer Stellenanzeige hätten sich die Aufgaben meines ehemaligen Coachees ungefähr so gelesen: Erstellen einer Geodatenstruktur, Einrichten und Warten von Geodaten-Datenbanken, Programmieren von Plugins, Erstellen von Weblösungen, Entwicklung von Verfahren zur Datenkontrolle und Backup-Strategien.

Aus Raum-Daten digitale Karten und Stadtpläne entwickeln

Das macht bereits deutlich: Ebenso wie Wirtschafts-, Bio- oder Medizin-Informatiker brauchen auch Geo-Informatiker Interesse an Technik, Datenstrukturen und Algorithmen; außerdem eine Begabung für Mathematik. Das Spezielle an Absolventen von Geoinformatik-Studiengängen liegt darin, dass diese geo-, das heißt raumbezogene Daten gewinnen, verarbeiten und anschaulich für den Nutzer präsentieren: etwa in Form von interaktiven Karten wie Stadtplänen oder von Geoinformationssystemen. Für die Gewinnung dieser Daten sind sie teils mit Drohnen im Freien unterwegs. Auch ein Interesse für Geografie und Geologie ist daher wichtige Voraussetzung.

Nach einigen Jahren Berufserfahrung setzte mein ehemaliger Beratungskunde auf sein Ingenieurs-Diplom noch einen Master of Science in „Geoinformation“ an der Beuth Hochschule für Technik in Berlin drauf.

Auch in seiner Master-Thesis ging es um ein interaktives bzw. Mitmach-Programm: Hier entwickelte Herr W. das Konzept für ein webbasiertes Public Participation-GIS (= Geo-Informations-System) für die E-Bike-Standortplanung. Nutzer konnten in der internetgestützten Anwendung Vorschläge machen, wo Standorte für E-Fahrrad-Stationen sinnvoll wären.

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Daten-Goldgräber als Business-Strategen: Was macht ein Data Scientist?

Data Scientists sind die Goldgräber des Digitalzeitalters: Sie untersuchen bspw. Daten von Konsumenten, um Rückschlüsse auf deren Kaufverhalten zu ziehen. Verschiedene Ausbildungswege führen in die Welt von Big Data bzw. Data Mining.

Wer mit der Kundenkarte Bonuspunkte sammelt, im Rahmen von Saisonschlussverkäufen bzw. Sale-Aktionen bei bestimmten Produkten als Kunde „zuschlägt“ oder auch sich zu bestimmten Themen besonders oft beschwert, der hinterlässt die Währung, hinter der Data Scientists her sind: Daten, die bspw. Rückschlüsse auf Konsumverhalten und Kauf-Routinen erlauben.

Datenwissenschaftler werten diese Daten aus, um ihre Arbeitgeber in die Lage zu versetzen, Geschäftsprozesse zu optimieren – also zum Beispiel, um ganz bestimmte Waren zu ganz bestimmten Zeitpunkten preisreduziert anzubieten. Somit sind Data Scientists Business-Strategen.

Um solche Regelmäßigkeiten zu erkennen, entwickeln die Big Data-Spezialisten mathematische Modelle, wobei sie ihre Programmierkenntnisse nutzen. Die Programmiersprachen „Python“ und „R“ sind Mindestvoraussetzungen, um als Data Scientist zu arbeiten – andere Sprachen können je nach Einsatz-Branche hinzukommen.

Unterschied Data Scientist – Data Analyst

Für Irritation sorgt oftmals, bis hinein ins IT-Recruiting, die Abgrenzung zwischen Data Scientists und Data Analysts. Tatsächlich haben beide Fachkräfte auch Gemeinsamkeiten: Data Scientists wie auch Data Analysts fassen Erkenntnisse aus ihren ausgewerteten, zunächst schwach strukturiert vorliegenden Datenbergen zusammen, interpretieren diese und berichten an ihr Management. Anders als Data Analysts entwickeln Data Scientists aber zudem eine strategische Aussage bzw. leiten aus den Analysen eine Geschäftsstrategie ab. Data Analysts konzentrieren sich bei ihrer Auswertung eher auf bestehende Probleme in Geschäftsabläufen – etwa gehäuften Kunden-Beschwerden zu bestimmten Themen. Data Scientists haben den Blick mehr auf das „morgen“ bzw. die Zukunft des Unternehmens und die strategische Prognose gerichtet und suchen nach der Frage selbst – etwa jener, wie ein bestimmter Geschäftsprozess zukunftsfest gestaltet werden kann oder Produktentwicklung innovativ bleibt.

Breites Einsatzgebiet: Datenspezialisten branchenübergreifend gefragt

Und dieses Einsatzgebiet ist breit aufgestellt: Data Scientists sind überall dort gefragt, wo große Datenmengen anfallen: in der Automobilwirtschaft ebenso wie bei Banken, Energie-Versorgern, Versicherungen oder natürlich IT-Dienstleistern. Das Einstiegsgehalt der begehrten Fachkräfte liegt entsprechend selten unter 45.000 Euro.

Wie wird man Data Scientist?

Analog zur stetig steigenden Nachfrage nach den Data Mining-Experten sind in den vergangenen Jahren an zahlreichen Hochschulen Masterstudiengänge in „Data Science“ entstanden. Von vielen Arbeitgebern wird eine andere Qualifikation aber mindestens ebenso gern gesehen wie der Data Science-Mastertitel: eine Kombination aus einem branchenorientierten, technisch ausgerichteten Studium – bspw. einem zur Branche passenden Ingenieursabschluss – oder auch Physik oder Mathematik plus einer Weiterbildung über Massive Open Online Courses, so genannte MOOCs.

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