Selbstständig machen als Data Scientist

Wie wäre es, sich mit dem ‚sexiest job‘ des 21. Jahrhunderts selbstständig zu machen? Genau diese Bezeichnung war für den hier vorgestellten Zukunftsberuf Data Scientist in den letzten Jahren immer häufiger zu hören. Durch die tägliche Nutzung von Smartphone und Co. entstehen mittlerweile unvorstellbar große Datenmengen: Pro Jahr sind es mehr als 33 Zettabyte, wobei die Corona-Pandemie hier noch für deutliches Wachstum sorgen dürfte.
 

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler macht diese enormen Datenmengen nutzbar, indem er durch Analysen Prozessoptimierungen bzw. digitale Geschäftsstrategien umsetzt. Es geht darum, aus Big Data in Rohform so genannte Smart Data zu machen, mit denen Unternehmen ihre Performance verbessern können. Selbstständig machen als Data Scientist ist also die berufliche Antwort auf die rasant voranschreitende Digitalisierung. Durch einen klaren Zukunftsbezug sind langfristige Wachstumsperspektiven anzunehmen. Es spricht viel dafür, sich als Data Scientist selbstständig zu machen. Dieser Beitrag geht auf die wichtigsten Faktoren der Existenzgründung ein.
 

Wie Data Scientist werden?

Es gibt bisher erst wenige Studiengänge im Bereich der Datenwissenschaften. Insgesamt handelt es sich um ein sehr junges Berufsfeld, sodass es nicht DEN einen Zugang geben kann. Am meisten dürfte die Geschäftsidee Informatiker ansprechen, da Programmierkenntnisse für die Entwicklung von zukunftsfähigen Geschäftslösungen unverzichtbar sind. Aber auch Betriebswissenschaftler oder Wirtschaftsingenieure mit entsprechendem Fachwissen können sich im Bereich Data Science/Datenwissenschaft selbstständig machen.
 

Das Wichtigste in Kürze: selbstständig machen als Data Scientist (Strategist)

  • In erster Linie richtet sich diese Geschäftsidee an Absolventen der Informatik. Erste Studiengänge für Datenwissenschaft gibt es bereits. Sie können die perspektivische Basis für die Existenzgründung sein.

  • Data Scientists werden von vielen Unternehmen als begehrte Experten händeringend gesucht. Als Freelancer bestehen sehr gut Chancen, sich reichweitenstark zu vermarkten.

  • Vor der Aufnahme der selbstständigen Tätigkeit als Data Scientist ist ein Gewerbe anzumelden. Das gilt auch für die eine nebenberufliche selbstständige Tätigkeit oder eine Unternehmensgründung.

  • Selbstständige Data Scientists können mit einem überdurchschnittlichen Gehalt rechnen, wobei sich der eigene Marktwert durch Spezialisierung erhöhen lässt. Referenzen, Erfolge und Berufserfahrungen sind wichtige Variablen in diesem Kontext.


Voraussetzungen, um sich selbstständig als Data Scientist zu machen?

Fundierte Programmkenntnisse sind eine wichtige Voraussetzungen für einen Data Scientist, um große Datenmengen effizient beherrschen zu können bzw. aus Ergebnissen neue Prozesse entwickeln zu können. Eine ausgeprägte analytische Stärke ist ebenso notwendig wie eine kommunikative Ader, denn Daten und gewonnene Rückschlüsse müssen immer mit dem jeweiligen Kunden besprochen werden. Um nach der Datenanalyse weitergehende Aufträge zu erhalten, werden professionelle Präsentationen Teil der Arbeit sein. Es gilt, riesige Datenmengen zielfokussiert nutzbar zu machen. Von zentraler Bedeutung mit Blick auf die Qualifikation als Data Scientist werden Fachkenntnisse in Machine Learning, Cloud Lösungen, Data Engineering, Data Mining und Big Data Analytics zählen. Als Freelancer wird die Arbeit im Regelfall projektbasiert sein. Ein professionelles Zeit- und Projektmanagement wird somit die Voraussetzung für eine selbstständige Tätigkeit als Data Scientist sein.


Formale Voraussetzungen für die Selbstständigkeit als Data Scientist

Bevor die selbstständige Tätigkeit offiziell aufgenommen werden kann, ist in aller Regel ein Gewerbe anzumelden. Ob im Einzelfall aufgrund einer besonderen Schöpfungshöhe bzw. Qualifikation der Status Freiberufler genutzt werden kann, ist mit Blick auf die persönlichen Voraussetzungen zu prüfen. Ein Blick auf die Katalogberufe in § 18 Einkommenssteuergesetz legt nahe, dass Data Scientists mehrheitlich ein Gewerbe anmelden müssen. Für den Fall der Unternehmensgründung gilt das ohnehin, denn Freiberufler müssen alle Leistungen selbst erbringen.
 

Ausgangslage: Warum selbstständig machen als Data Scientist?

Wie einleitend bereits angedeutet, handelt es sich um einen Zukunftsberuf des 21. Jahrhunderts, dessen Potenzial schon viele Experten und Fachmedien erkannt haben. Da Unternehmen immer mehr Daten erheben und nützen können, sollte dies in effizienter und zielfokussierter Weise erfolgen. Data Scientist werden jetzt und in Zukunft gebraucht, damit Unternehmen wirtschaftlichen Nutzen aus diversen Geschäfts- der auch Kundendaten ziehen können (selbstverständlich hat alle dies unter Berücksichtigung der strengen Datenschutz-Grundverordnung zu geschehen).
 

Wo steht Deutschland bei der Datenwissenschaft?

In vielen anderen Geschäftsideen auf diesem Portal ist bereits angeklungen, dass Deutschland in puncto Digitalisierung enormen Nachholbedarf hat. Das ist vor allem im Zuge der Akutphase der Corona-Pandemie an vielen Stellen mehr als deutlich geworden. In vielen Unternehmen fehlt es nach wie vor an einer digitalen Geschäftsstrategie. Unternehmen erkennen zwar die Notwendigkeit von Digitalisierung und Datenanalyse an, sehen sich aber mit großen Herausforderungen konfrontiert, die gerade von kleineren Unternehmen als unüberwindbare Hürden gesehen werden.

Untersuchungen aus den letzten Jahren zeigen, dass mehr als 90 % der Unternehmen in Data Science investieren. In mehr als 62 % der Unternehmen werden Data Scientist als Experten eingestellt, 46 % der Unternehmen entscheiden sich für externe Berater. Dieser hohe Anteil spricht rein strukturell dafür, sich als Data Scientist selbstständig zu machen. Bei der Kundenakquise dürften Data Scientists feststellen, dass in vielen Unternehmen eine Diskrepanz herrscht. Die Einsicht, dass Datenanalysen das Unternehmen entscheidend voranbringen können, ist in fast allen Unternehmensetagen angekommen. Es mangelt bei der Umsetzung aber an fachlichen und personellen Ressourcen. Hier ergibt sich für Unternehmen wünschenswerte Flexibilität durch den Rückgriff auf Freelancer auf Projektbasis. Genau an dieser Stelle müssen sich selbstständige Data Strategists strategisch klug positionieren. Die Basis sollte mit einem durchdachten Businessplan gelegt werden.
 

Businessplan: Wie selbstständig machen als Data Scientist?

Welche Form soll die Selbstständigkeit als Data Scientist annehmen? Von großer Bedeutung wird auch die aktuelle Lebenssituation sein, aus der heraus Data Scientists agieren. Wer angestellt war, wird schon eine gewisse Vernetzung für den Schritt in die berufliche Selbstständigkeit nutzen können. Wer aus einer anderen Branche als Quereinsteiger kommt, dürfte es in der Startphase etwas schwerer haben. Grundsätzlich bieten sich für diese Geschäftsidee zwei Optionen:

  1. Tätigkeit als Freelancer (auf Projektbasis mit wechselnden Unternehmen)

  2. Gründung eines eigenen Beratungsunternehmens im Bereich Data Science

Besonders die erste Option klingt verlockend, da Selbstständige sofort ohne nennenswerte Investitionen bei voller Selbstbestimmtheit loslegen können. Die Auftragsakquise kann mit Online-Marketing zu großen Teilen automatisiert werden. Bei der zweiten Option steigen potenziell die Verdienstmöglichkeiten, aber auch das finanzielle bzw. unternehmerische Risiko. Wer ein eigenes Unternehmen als Data Scientist gründen möchte, sollte mit dem Businessplan seine Hausaufgaben sehr genau machen. Es sollte ein möglichst breit aufgestelltes Team an den Start gehen, um alle gefragten Kompetenzen bedienen zu können. Wichtig ist, dass die Unternehmensgründung nicht nur strategisch, sondern auch formal korrekt abgewickelt wird. Zu überlegen ist, welche Rechtsform am besten für das Geschäftsmodell ist und wie die Befugnisse im Gesellschaftsvertrag mit Blick auf das operative Geschäft am besten zu formulieren sind.
 

Das Leistungsspektrum muss Kunden überzeugende Mehrwerte aufzeigen!

Je nach eigenem Qualifikationshintergrund und Schwerpunkt muss deutlich werden, auf welche Unternehmen bzw. welche(n) Branche(n) sich der selbstständige Data Scientist ausrichten möchte. Welche Art von Datenstrategie sollen für welche Unternehmen entwickelt werden, und auf der Basis welcher Analysemodelle? Zum Leistungsspektrum könnten neben der Beratung und Datenanalyse auch Workshops zählen, um so genannte Use Cases gemeinsam zu diskutieren. Die zentrale Frage wird sein, welche Rückschlüsse aus der Datenanalyse gezogen werden und inwiefern der Datenexperte bei der Umsetzung und auch Überwachung mit eingebunden ist. Ein Data Scientist wird für die Umsetzung von Projekten verantwortlich sein und auch Leitlinien entwickeln müssen. Die Data Governance wird mit Blick auf die Außenwirkung des Unternehmens ebenfalls eine wichtige Rolle spielen. Es muss klar sein, was in rechtlicher und ethischer Hinsicht erlaubt ist. Alles andere würde schnell an Datenmissbrauch denken lassen, was für das Unternehmensimage Gift wäre. Kunden bzw. Verbraucher sind durch zahlreiche Skandale in den letzten Jahren bezüglich des Missbrauchs von Kundendaten sehr feinfühlig geworden. Durch seine Professionalität und eine vertragliche Fundierung muss der Data Scientist in jeder Hinsicht für langfristige Planungssicherheit sorgen.

Das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) unterscheidet folgende 5 Typen des Data Scientist, die als Spezialisierung bzw. strategische Ausrichtung für den Businessplan verstanden werden können:

  1. Data Manager

  2. Data Analyst

  3. Application Developer

  4. Business Developer

  5. Security Manager

 

Bei der Unternehmensgründung als Data Scientist könnten alle Facetten mit einem ganzheitlichen Leistungsspektrum abgedeckt werden, was potenziellen Kunden eine große Bandbreite an Handlungsoptionen eröffnen würde. Ein Freelancer sollte sich ggf. strategisch auf einen oder zwei Kernbereiche fokussieren, wobei die Datenanalyse eigentlich immer die Basis sein muss. Der Fokus könnte angesichts des Siegeszugs des mobilen Internets auf der Entwicklung von Anwendungen oder Sicherheitsthemen liegen. Im Bereich Business Development ergäbe sich die Chance, Geschäftsprozesse durch gewonnene Erkenntnisse aus Daten gezielt zu optimieren.
 

Marketing: Data Scientist als Freelancer gesucht!

Data Scientists sind gefragt, und zwar als Angestellte und als Freelancer. Die hohe Nachfrage zeigt, dass die Existenzgründung auf eine tragfähige Basis gestellt werden kann. Viele Unternehmen wollen stellen mit Data Scientists besetzen, viele suchen auf entsprechenden Portalen für Projekte explizit nach Freelancern. Gerade für kleinere Unternehmen ist es günstiger, mit selbstständigen Experten flexibel zusammenzuarbeiten, als eine neue Stelle zu schaffen. Wer an Aufträge als selbstständige Data Scientist kommen möchte, kann Portale für Freelancer durchforsten oder sich dort registrieren. Idealerweise entstehen durch das eigene Netzwerk immer wieder neue Impulse für Folgeaufträge.
 

Wie an Aufträge kommen als Data Scientist?

Durch die Präsenz auf Karriereportalen wie Xing ist es möglich, sich mit Netzwerkeffekten reichweitenstark zu vermarkten. Wo wird gerade bei diesem Thema sind: Natürlich sollte die selbstständige Tätigkeit als Data Scientist auch von einer eigenen, suchmaschinenoptimierten Homepage begleitet werden. Es gilt, sich als Experte zu profilieren und die Kundenakquise mit einer informativen Landingpage zu sehr großen Teilen zu automatisieren. Ein Fachblog oder ein Social-Media-Kanal kann ein Weg sein, um seinen Expertenstatus zu untermauern und für potenzielle Kunden auf möglichst vielen Kanälen auffindbar zu sein. Durch keywordoptimierte Fachtexte oder Pressemitteilungen ist es möglich, ohne großen Aufwand schnell die relevante Zielgruppe anzusprechen.
 

Wie viel verdient ein Data Scientist?

In Deutschland ist die Datenlage noch recht übersichtlich, da der Beruf Data Scientist noch auf keine lange Geschichte zurückblicken kann. Glaubt man Zahlen aus den USA, so verdienen Data Scientists dort im Schnitt knapp 120.000 Dollar. In Deutschland liegt das Jahresdurchschnittsgehalt für Angestellte bei etwas über 50.000 Euro.

Wer sich selbstständig macht und eine gute Auftragslage sicherstellen kann, wird deutlich über den genannten Rahmen hinaus verdienen können. Mit der Berufserfahrung, der Spezialisierung bzw. Einschlägigkeit der Fachqualifikation und der Unternehmensgröße wird sich der Verdienst deutlich über dem genannten Rahmen ansiedeln können. Stundensätze zwischen 80 und 100 Euro sind keine Seltenheit. Mit diesen Werten lässt sich für einen Monat eine genaue Prognose errechnen. Bei Projekten kann natürlich auch von Stundensätzen abgesehen und ein pauschales Honorar vertraglich vereinbart werden. Insofern kann auch das Verhandlungsgeschick und Durchsetzungsvermögen über den Verdienst eines Data Scientists entscheiden.
 

Welche Versicherungen braucht ein Data Scientist?

Natürlich können bei der Analyse von Daten Fehler passieren. Auf falschen Zahlen basierte Maßnahmen können einem Unternehmen nachweislich schaden. Insofern ist eine Berufshaftpflichtversicherung alternativlos, um die Selbstständigkeit finanziell abzusichern. Eine solche Police könnte beispielsweise im Bereich der Berufshaftpflicht für IT-Dienstleister anzusiedeln sein. Was die private Seite angeht, ist an die Altersvorsorge zu denken. Mit dem Weg in die Selbstständigkeit ist es möglich, sich privat krankenversichern zu lassen. Die Beiträge richten sich dann nicht nach dem womöglich steigenden Gehalt, sondern den wählbaren Versicherungsleistungen und individuellen Risikofaktoren, die bei einer Gesundheitsprüfung ermitteln werden.
 

Zusammenfassung für die Geschäftsidee ‚selbstständig machen als Data Scientist/Strategist‘:

  1. Warum selbstständig machen als Data Scientist?

Weil es sich ohne jeden Zweifel um einen Zukunftsberuf handelt und Unternehmen aktuell händeringend nach diesen Experten suchen. Durch den Nachfrageüberhang sind strukturell gute Gründe gegeben, sich als Data Scientist selbstständig zu machen.

  1. Wer kann sich als Data Scientist selbstständig machen?

Da Programmierkenntnisse und verzichtbar erscheinen und große Datenmengen beherrscht werden müssen, erscheint ein Informatik- oder Wirtschaftsinformatikstudium eine sehr solide Basis zu sein. Aber auch Betriebswirte oder Wirtschaftsingenieure mit entsprechend hoher IT-Affinität können sich im Bereich Data Science selbstständig machen.

  1. Wie viel verdient ein Data Scientist?

Im Angestelltenbereich sind liegt der Durchschnitt des Jahresbruttogehaltes bei über 50.000 Euro. Selbstständige Data Scientist können je nach Marktwert und strategischer Positionierung sowie Auslastung deutlich mehr verdienen.

 

Quellenangabe: 
  • Über die Beliebtheit des Berufs Data Scientist, siehe https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century [zuletzt verwendet am 17.6.2021].
  • Wie viel verdient ein Data Scientist als Freelancer?, https://databraineo.com/jobs-karriere/geld-verdienen-als-data-scientist-freelancer-die-freelancer-boerse-malt-de-im-interview/ [zuletzt verwendet am 17.6.2021].
  • Zur Analyse der Ausgangslage als Data Scientist, siehe https://www.cio.de/a/was-ein-data-scientist-wirklich-koennen-muss,3577657 [zuletzt verwendet am 17.6.2021].

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