Moin,
ich freue mich, dass ich in dieser Woche für den Lufthansa-Blog schreiben darf. Meine Begrüßung („Moin“) lässt vermuten, dass ich aus dem Norden komme. Das ist nicht so. Mir gefällt der Norden Deutschlands sehr gut und ich lebe gerne in Hamburg. Ich bin jedoch Berliner und ein „Moin“ kommt mir eigentlich nie über die Lippen. Anlässlich dieser schönen Gelegenheit des Bloggens für Lufthansa mache ich (siehe Bild) jedoch eine Ausnahme.

Ich bin seit Februar 2016 bei der Lufthansa Industry Solutions und war zuvor in der sogenannten Digitalwirtschaft tätig. Genauer: im Online Marketing, wo ich die Data Science Abteilung einer Telekom-Tochter in Hamburg geleitet hatte. Über Xing und LinkedIn gebe ich mich beruflich preis, so dass man mich gerne „Googlen“ kann. Was gibt es ansonsten noch über mich? Ich bin verheiratet, habe eine kleine Tochter und einen noch kleineren Sohn, und die sind der Mittelpunkt meines Lebens außerhalb der IT. Ich bin im Weltmeisterjahr 1974 geboren und habe am gleichen Tag wir Slash, Götz George, Philip Seymour Hoffman und Gustav Heinemann Geburtstag. Mehr private Daten wird man hoffentlich nicht über mich im Netz finden. Und darauf achte ich auch. Ich beschäftige mich nämlich seit langer Zeit professionell mit Daten. Leute wie mich nennt man heute „Data Scientist“.
In dieser Woche möchte ich Sie mit meinen Posts mitnehmen in meinen beruflichen Alltag. So werden Sie eine Idee von der Arbeit eines Data Scientist bei der Lufthansa Industry Solutions bekommen. Wir treiben die Digitalisierung voran, im Konzern und außerhalb. Die Data Scientists – neben anderen wichtigen Rollen – haben hier eine zentrale Funktion. Aber was genau macht ein Data Scientist? Was macht ein Data Scientist im Lufthansa-Konzern? Einen Data Scientist kann man noch immer kurz und griffig beschreiben als jemanden, der „besser programmieren kann als jeder Statistiker und mehr Statistik kann, als jeder Programmierer“. Vielleicht gibt es bei uns auch überdurchschnittlich viele Nerds. Dafür aber Nerds mit strikter Kundenorientierung. Darauf achten wir. Zu oft sind die Erwartungen an uns jedoch bis ins Extreme verzerrt: Viele erwarten tatsächlich, dass wir mit „Datenmagie“ das Gold in den Daten finden und damit im Handstreich alle Probleme lösen. Wir sind jedoch keine echten Magier. Mein Arbeitsplatz sieht äußerlich zumindest recht einfach aus.
