Administrator von Informationssystemen (AdminSys): Alles über diesen Beruf

Der IT-Administrator, auch AdminSys genannt, der früher für die Verwaltung und Optimierung von IT-Systemen zuständig war, ist heute ein wichtiger Akteur bei der Integration von Data Science und Datenanalyse in Unternehmen. Hier erfährst du alles, was du über diesen Beruf und seine Entwicklung im Zeitalter von Big Data wissen musst!

In der Vergangenheit bestand die Hauptverantwortung des IS-Administrators darin, für den reibungslosen Betrieb der IT-Infrastruktur, die Verwaltung von Datenbanken und die Cybersicherheit zu sorgen. Er war dafür verantwortlich, die Integrität und Verfügbarkeit der Systeme aufrechtzuerhalten, insbesondere durch die Überwachung der Infrastruktur und die Lösung technischer Probleme. Seine Arbeit umfasste auch das Einspielen von Updates und Patches. Mit der Explosion des Datenvolumens erkannten die Unternehmen jedoch die strategische Bedeutung der Nutzung dieser Ressourcen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Nach und nach erweiterte sich daher die Rolle des IT-Administrators, um die Herausforderungen und Chancen der Data Science zu bewältigen.

Wie hat sich die Rolle des IS-Administrators oder AdminSys entwickelt?

Heutzutage muss dieser Fachmann auch die Bedürfnisse der Nutzer in Bezug auf Daten und Analysen verstehen. Er muss in der Lage sein, Daten auf effiziente und sichere Weise zu sammeln, zu speichern und zu verwalten und sie gleichzeitig für Data Scientists zugänglich zu machen. Bei der Zusammenarbeit mit Teams muss er/sie deren Bedürfnisse verstehen und sicherstellen, dass die für die Durchführung von Projekten erforderlichen IT-Ressourcen zur Verfügung stehen. Die Identifizierung der richtigen Tools und Plattformen und die Überwachung der Infrastruktur gehören zu seinem Alltag. Er spielt auch eine Schlüsselrolle bei der Festlegung von Standards und Richtlinien für das Datenmanagement innerhalb der Organisation. Er ist dafür verantwortlich, dass die Daten qualitativ hochwertig und zuverlässig sind und den geltenden Vorschriften entsprechen. In manchen Fällen kann er auch für die Implementierung von Datenverwaltungslösungen wie Data Warehouses, Content Management Systemen (CMS) oder Governance-Tools verantwortlich sein.

Die Bedeutung von Data Science in Informationssystemen für AdminSys

Für moderne Organisationen ist Data Science zu einem Schlüsselbereich geworden. Sie bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, Daten auszuwerten, um wertvolle Informationen zu erhalten und die besten strategischen Entscheidungen zu treffen. Viele moderne Unternehmen sammeln und generieren Daten in großen Mengen. Diese Informationen stammen aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen wie Geschäftstransaktionen, Kundeninteraktionen im Internet, sozialen Netzwerken oder vernetzten Sensoren und Geräten. Mithilfe von Data Science können diese Rohdaten in verwertbare Informationen umgewandelt werden. So bietet die Integration von Data Science in Informationssysteme mehrere wichtige Vorteile. Weiterbildung in Data Science Dies ermöglicht es den Entscheidungsträgern zunächst einmal, sich auf Fakten zu stützen und nicht wie früher auf Intuition oder Erfahrung. Vorhersagemodelle und gründliche Analysen ermöglichen es, Trends zu erkennen, das Verhalten der Kunden zu verstehen und verborgene Muster und kausale Zusammenhänge aufzudecken. Das ist auch ein sehr guter Weg, um Geschäftsprozesse zu optimieren. Die Analyse hilft dabei, Ineffizienzen, Engpässe und Verbesserungsmöglichkeiten in den täglichen Abläufen zu erkennen. So kann man beispielsweise Lieferketten optimieren, die Nachfrage vorhersagen, Lagerhaltung optimieren oder sich wiederholende Prozesse automatisieren und Betriebskosten senken. Durch die Erforschung von Daten ist es auch möglich, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. Ein Unternehmen kann neue Marktsegmente und aufkommende Trends entdecken. Es ist also ein echter Innovationstreiber für die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Schließlich ist Data Science eine der Triebfedern für die digitale Transformation von Unternehmen. Die Nutzung von Daten, künstlicher Intelligenz oder Machine Learning ermöglicht die Automatisierung, die Verbesserung der Kundenerfahrung und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Eine Organisation, die diese Chance nutzt, kann somit in einer sich ständig verändernden Welt wettbewerbsfähig bleiben. Dies erfordert jedoch Fähigkeiten, Ressourcen und Infrastruktur. Und hier kommt dem IS-Administrator eine entscheidende Rolle zu.

Doppelte Expertise unerlässlich

Um diese Aufgabe effektiv zu erfüllen, muss ein Fachmann zusätzlich zu seinem traditionellen Fachwissen im Bereich Informationssystem-Management bestimmte Schlüsselkompetenzen entwickeln: Er muss ein tiefgreifendes Verständnis der Konzepte und Techniken der Data Science erwerben. Eine solide Beherrschung der Mathematik ist ebenso erforderlich wie die grundlegenden Prinzipien der Statistik wie Wahrscheinlichkeitsrechnung, Verteilungen oder Hypothesen- und Regressionstests. Diese Kenntnisse ermöglichen es dem IS-Administrator, die statistischen Modelle und Analysen zu verstehen, die in der Data Science verwendet werden. Ein Wissen, das er selbst anwenden oder für die Zusammenarbeit mit Experten nutzen kann. Programmierfähigkeiten sind ebenfalls unerlässlich, insbesondere in Bezug auf Sprachen wie Python, R und SQL, die häufig für die Datenanalyse oder die Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden. Ebenso sollten die Techniken des Data Mining, des Machine Learning und der vorausschauenden Analyse in- und auswendig bekannt sein. Dies schließt häufig verwendete Algorithmen wie neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder Mengenmethoden ein. Ein moderner Administrator muss sich auch mit populären Data-Science-Tools und -Plattformen wie TensorFlow, Scikit-learn oder Spark auskennen. Fähigkeiten im Projekt- oder Ressourcenmanagement sind ebenfalls ein wertvoller Vorteil. Sie ermöglichen es dir, die Management- und Organisationsaufgaben der Datenwissenschaft zu übernehmen: Koordination der Beteiligten, Setzen von Prioritäten, Zuteilung von Ressourcen, Überwachung des Fortschritts usw. Neben den technischen Fähigkeiten sind auch persönliche Fähigkeiten in den Bereichen Kommunikation und Zusammenarbeit von entscheidender Bedeutung. Der IS-Administrator arbeitet heute Hand in Hand mit Data Scientists.

Die Zusammenarbeit zwischen AdminSys und Data Scientists

Während Data Scientists die Datenanalyse und Modellierungstechniken beherrschen, verfügen IT-Administratoren über ein umfassendes Wissen über das Informationssystem und die Bedürfnisse der Benutzer. Es ist die Kombination dieser beiden Fachgebiete, die den Einfluss der Data Science in Organisationen maximieren kann. Gemeinsam können diese Fachleute die Anforderungen an Daten und Analysen verstehen. Der Administrator kann auch als Vermittler zwischen den Data Scientists und den Geschäftsteams fungieren, indem er deren Anforderungen sammelt und relevante Informationsquellen identifiziert. Von dieser Basis aus können die Data Scientists auf die benötigten Daten zugreifen und passende Vorhersagemodelle entwickeln. Darüber hinaus kann der Administrator die Vorbereitung und Verwaltung der Daten erleichtern. Er kann die Aufgabe übernehmen, Daten zu sammeln, zu bereinigen, umzuwandeln und in Formaten zu speichern, die für die Analyse geeignet sind. Seine Rolle kann die Einrichtung spezifischer Speichersysteme oder Datenbanken beinhalten, die für das Projekt am besten geeignet sind. Damit die Wissenschaftler ihre Missionen erfolgreich durchführen können, muss er auch dafür sorgen, dass die Infrastruktur und Ressourcen wie z. B. Rechenleistung zur Verfügung stehen. Über die Phase der Datenvorbereitung hinaus kann sich die Zusammenarbeit auch auf den gesamten Analyse- und Interpretationsprozess erstrecken. Der Administrator kann dabei helfen, die Ergebnisse zu validieren, ihre Relevanz für Geschäftsentscheidungen zu bewerten und die Erkenntnisse an alle Beteiligten weiterzugeben. Bei technischen Schwierigkeiten können die beiden Fachleute auch ihre Kräfte bündeln, um Probleme mit der Datenqualität, der Modellleistung oder der Skalierung von Analysen zu identifizieren und zu lösen.

Fazit: Schulungen in Data Science, ein Muss für den modernen AdminSys

Indem er Organisationen dabei hilft, das Potenzial von Daten zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, spielt der IS-Administrator im Zeitalter der Data Science eine entscheidendere Rolle als je zuvor. Seine Zusammenarbeit mit Data Scientists und Geschäftsteams hilft ihm dabei, das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen, um Werte zu schaffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Durch seine Zusammenarbeit mit Data Scientists und Geschäftsteams kann der IS-Administrator dabei helfen, das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen, um Werte zu schaffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Umgekehrt kann dieser Fachmann von der Datenanalyse für die Systemverwaltung profitieren. Er kann Probleme mit der Leistung von Infrastrukturen identifizieren, Vorfälle erkennen und beheben, den Ressourcenbedarf vorhersagen oder die Sicherheit verbessern. Aus all diesen Gründen ist Fachwissen im Bereich Data Science heutzutage für den IT-Systemadministrator unerlässlich. Um sie zu erlangen, kannst du dich für eine Liora-Ausbildung entscheiden. Unsere verschiedenen Kurse vermitteln dir alle Fähigkeiten, die du brauchst, um als Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer oder Data Product Manager zu arbeiten. Du lernst die Programmiersprachen Python und SQL, Datenbankverwaltungslösungen, Machine Learning, DataViz und Business Intelligence kennen. Alle unsere Kurse werden im Fernunterricht durchgeführt, sind durch den Bildungsgutschein förderfähig und bieten die Möglichkeit, eine Zertifizierung zu erhalten, die von MINES Paris Executive Education oder von unseren Cloud-Partnern AWS und Microsoft Azure ausgestellt wird. Entdecke Liora! Werde Administrator/in für Informationssysteme Du weißt alles über den Beruf des IT-Systemadministrators – AdminSys und seine wichtige Rolle in der Data Science. Weitere Informationen findest du in unserem umfassenden Dossier über den Data Scientist oder in unserer Einführung in die verschiedenen Analysetechniken.