Analytiker als Übersetzer

Damit für das Unternehmen aus Data Analytics ein tatsächlicher Mehrwert entsteht, braucht es Mitarbeiter mit Übersetzerfähigkeiten, die eine Schnittstellenfunktion einnehmen. Sie müssen in beide Richtungen übersetzen: Vom ‚Business-Deutsch‘ zur ‚Analytiker-Sprache‘ und umgekehrt. Dabei ist wichtig, dass sowohl den Business-Deutsch-Sprechern, als auch den Analytics-Muttersprachlern das Thema verständlich zu machen. Dieser Übersetzer ist nicht unbedingt eine neue Art Beruf, sondern bezeichnet Mitarbeiter mit Übersetzerfähigkeit egal in welcher Funktion. Wer die notwendigen Übersetzer-Fähigkeiten entwickelt, wird zum Verbindungsstück zwischen erhobenen Daten und dem daraus entstehenden wirtschaftlichen Mehrwert. Gerade Datenwissenschaftler sollten sich kommunikative Übersetzungsfähigkeiten aneignen, um dann immer mehr als Übersetzer im Unternehmen auftreten zu können, je länger sie dort arbeiten. Wie ein Dolmetscher für Deutsch und Englisch muss ein Analytics Translator mindestens zwei, besser noch drei Sprachen sprechen: Die analytische, die technische und die Business-Sprache. So können sie das technische, datenreiche und das operative Geschäft eines Unternehmens verknüpfen und die Abläufe effizienter gestalten. Unabdingbar sind Branchenkenntnisse wie auch Kenntnisse in Projektmanagement und Kommunikation und in den Techniken der Datenanalyse und IT. Gute Übersetzer wissen über die entscheidenden operativen Kennzahlen Bescheid und verstehen die Auswirkungen auf den wirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens. Sehr hilfreich ist auch Wissen über typische Anwendungsfälle, etwa Wartung, Lieferkettenverwaltung oder Abwanderungsvorhersage.