Kleine Daten, kleine Probleme – Big Data, große Probleme?

GULP Marktstudie über Big Data im IT-Projektmarkt

29.05.2013
GULP Redaktion

Für die einen ist es kein Hype mehr, sondern längst in Unternehmen angekommen. Andere wiederum vermuten hinter der verstärkten Medienpräsenz von „Big Data“ die Anstrengungen von Herstellern bzw. Storage-Anbietern, die mit großen Datenmengen große Geschäfte machen möchten. Wie reagiert der IT-Projektmarkt auf das Thema „Big Data“? Auch bei Freelancern und Unternehmen, die Externe einsetzen, ist das Schlagwort angekommen. Doch im Grunde umschreibt es nur, was es vorher schon gab – unter anderem Namen.

Big Data – kurzer Überblick

Bei Big Data geht es letztendlich darum, große Mengen an verschieden strukturierten Daten innerhalb einer angemessenen Zeitspanne zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren – um sie sich für Geschäftszwecke zunutze machen zu können. Das Thema an sich gibt es schon länger – doch angesichts neuer Methoden der Datenerhebung und -gewinnung werden die Daten und ihre Nutzungsmöglichkeiten vielfältiger. Entsprechend steigen der Anspruch an die IT und die Einsatzmöglichkeiten für externe IT-Spezialisten.

 

Die Verwendungsmöglichkeiten für diese Daten wurden in einer Ende 2012 von den Marktforschern IDC durchgeführten Befragung unter 254 deutschen Unternehmen mit mehr als 100 Mitarbeitern erforscht. Demnach zählen Controlling, Finanzplanung, Preisoptimierung, Kundenverhalten, Vertriebssteuerung, Maschinenauslastung, Betrugserkennung, Wettbewerbsanalysen und Simulationen zu den am häufigsten genannten Einsatzszenarien. Aber auch zur Verbesserung der eigenen IT kommt Big-Data-Technologie zur Anwendung, beispielsweise zur Messung und Optimierung von IT-Traffic, zur besseren Auslastung von ICT-Infrastruktur oder zum effizienteren Betrieb von Webanwendungen.

Neuer Name für Altbekanntes – aber auch neue Nachfrage

Klingt bekannt, oder? Handelt es sich um alten Wein in neuen Schläuchen? Was die Nachfrage nach externen IT-Spezialisten mit Know-how über große Datenmengen angeht, ist durchaus eine Änderung spürbar: Im Jahr 2012 ging die Nachfrage nach Big-Data-Spezialisten nach oben – Tendenz weiter steigend.

Im Jahr 2012 wurden über GULP 348 Projektanfragen an Freelancer versendet, in denen Spezialisten für Big Data bzw. große Datenmengen/-banken gesucht wurden. Das ist zwar relativ wenig, aber mehr als fünfmal so viel wie im Jahr zuvor: 2011 waren es nur 67 Anfragen zu diesem Themenbereich. Der Anteil am gesamten IT-Projektmarkt ist noch relativ klein und schwankt stark, wie die Grafik zeigt. Doch in den ersten vier Monaten des Jahres 2013 zählte der GULP Index schon 156 Big-Data-Anfragen – es ist wahrscheinlich, dass das Niveau des Jahres 2012 in diesem Jahr übertroffen wird.

Kurzer Exkurs zum Schlagwort „Big Data“:
Für die Grafik haben wir nach mehreren Begriffen wie Big Data, Very Large Database, Terabyte, Petabyte usw. gesucht. „Big Data“ an sich taucht im März 2012 zum ersten Mal überhaupt in einer Projektanfrage auf. Ähnliche Anfragen gab es aber bereits davor – nur wurden da die gefragten Skills noch nicht unter dem Schlagwort zusammengefasst.

Skills: Was müssen Big-Data-Freelancer können?

Dass allein anlässlich großer Datenmengen in Unternehmen ein neuer Typus des Freiberuflers stark nachgefragt wird, sehen wir (noch) nicht. Gesucht werden in den meisten Fällen die klassischen IT-Freelancer – die Zusatz-Know-how über große Datenmengen oder Data Warehousing mitbringen sollten.

 

Klar ist aber: DEN Big-Data-Spezialisten gibt es nicht – sondern Big Data ist immer im Zusammenhang zu sehen und hat je nach Projektaufgabe für den Freelancer eine andere Bedeutung. Grob gesagt teilen sich die „Big-Data-Spezialisten“, die von Unternehmen gesucht werden, in zwei Gruppen: in Administratoren und Programmierer auf der einen Seite und Analysten und Berater auf der anderen Seite, wobei die Übergänge wie immer fließend sind.

 

Datenbanken und Big Data

 

In der ersten Gruppe wird Big Data meist im Zusammenhang mit der Verwaltung von Datenbanken oder der Entwicklung an Datenbanken verwendet.

 

Ein Beispiel: Wenn SQL- oder Java-Programmierer an großen Datenbanken entwickeln, brauchen Sie natürlich Know-how über Datawarehouse und über große Datenmengen, aber in erster Linie sind und bleiben sie Entwickler. Zusätzlich zur Kenntnis über die verwendeten Datenbank-Systeme wird manchmal Erfahrung im Bereich Massendatenverarbeitung nachgefragt, also zum Beispiel mit der gezielten Suche nach Daten (Data Mining), deren Anzeige oder Reduzierung.

 

In Projektanfragen, in denen Programmierer oder Administratoren für große Datenbanken gesucht werden, wird üblicherweise nicht das Schlagwort „Big Data“ verwendet, sondern eher die Größe der Datenbanken angegeben, mit denen der Kandidat schon Erfahrungen gesammelt haben sollte (Terabyte, Petabyte, etc.). Manchmal wird noch nicht einmal die Größe der Datenbank in den Projektanfragen erwähnt. Deswegen muss davon ausgegangen werden, dass es hier eine große „Dunkelziffer“ gibt.

 

Analysten und Berater

 

Bei der zweiten Gruppe, den Analysten und Beratern, sieht es etwas anders aus: Hier wird ersichtlich, dass sich neue Jobs für Freelancer auftun, doch (noch?) nicht in großen Massen. Analysten werden zum Beispiel gesucht, um Daten aus verschiedenen Quellen (Ortsdaten, Daten aus CRM-Systemen, ...) so zu analysieren und zu kombinieren, dass das Unternehmen auf Basis der Ergebnisse spezielle Dienstleistungen (z.B. ortsbezogene Dienste) anbieten kann. Die Skills, die dafür nötig sind, hängen stark von den verwendeten Datenquellen ab (z.B. Web Applications, CRM-Datenbanken, Schnittstellen zu Telekommunikation, ...), aber immer gehört Know-how über Datenbanken und die Verarbeitung von großen Datenmengen dazu. Solche Projektanfragen gibt es; die andere, als erstes erwähnte Gruppe ist aber deutlich in der Überzahl.

Profile von selbstständigen Big-Data-Spezialisten

Die Profile der Big-Data-Spezialisten sind deswegen auch nicht über einen Kamm zu scheren – es gibt z.B. auf der einen Seite Berater für Data Warehouse und Business Intelligence, die sich speziell mit der Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen beschäftigen (z.B. Datamining, multidimensionale Datenverarbeitungssysteme, OLAP).

 

Andererseits gibt es Datenbank-Spezialisten (Oracle, PL/SQL, SQL, Siebel, Java, C++, Perl, Python, ...), die entweder als Architekt, als Administrator oder als Entwickler mit großen Datenmengen zu tun haben. Oft mitgebrachte Skills sind hier Apache Hadoop und HBase.

 

Zwei Beispielprofile:

Stundensätze: Mit Big Data überdurchschnittlich hoch

Die bei GULP eingetragenen selbstständigen Big-Data-Spezialisten fordern im Schnitt einen Stundensatz von 79 Euro. Das sind fünf Euro mehr als alle bei GULP eingetragenen IT-/Engineering-Spezialisten im Schnitt verlangen. Vor allem bei Stundensätzen von 70 bis 90 Euro ergeben sich Unterschiede: Während 58,8 Prozent der Big-Data-Spezialisten mit ihrer Forderung in diesem Bereich liegen, sind es bei allen Freelancern nur 41,9 Prozent. Im Schnitt geht also eine Spezialisierung auf „große Datenmengen“ mit höheren Honorarforderungen einher.

Alter, Berufserfahrung, regionale Verteilung

Im Schnitt sind selbstständige Big-Data-Experten 47 Jahre alt. Sie liegen damit zwei Jahre über dem Schnitt aller bei GULP eingetragenen IT-/Engineering-Freelancer.

Auf 23 Jahre Berufserfahrung blicken Spezialisten für große Datenmengen im Schnitt zurück – das sind ebenfalls zwei Jahre mehr als der Durchschnitt.

Die Regionen rund um München (Postleitzahl 8x) und Frankfurt (6x) sind die beiden Zentren des IT-/Engineering-Projektmarkts – auch bei den Big-Data-Freelancern.

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