Data Scientist im BRZ: Daten zum Leben erwecken
11. Dezember 2019
Manuel Wintersteiger ist Data Scientist im BRZ. Wie sieht sein Arbeitsalltag aus? Mit welchen Themen befasst er sich? An welchen Projekten arbeitet er mit?
Intensive Arbeit
Große Projekte, bei denen ich als Data Scientist mitgewirkt habe waren etwa Fallauswahlen zur gemeinsamen Prüfung lohnabhängiger Abgaben wie auch zur Betriebsprüfung gemeinsam mit dem Predictive Analytics Competence Center und dem IT-Team Predictive Analytics (1/11-AX) im Bundesministerium für Finanzen. Ziel war es, eine Liste mit risikoreichen Steuerfällen zu eruieren und diese zur Prüfung vorzuschlagen. An solchen Vorhaben wird normalerweise über mehrere Monate hinweg intensiv gearbeitet.Am Anfang eines solchen Projektes steht eine Evaluierung von Fallauswahlen aus den vergangenen Jahren. Dadurch bekommt man einen guten Eindruck, welche Ansätze in der Vergangenheit gut funktioniert haben. Wir versuchen dann, sinnvolle Vorgehensweisen noch durch Betrugsszenarien, die uns von Fachexpertinnen und -experten im Finanzministerium beschrieben werden, anzureichern. In mehreren gemeinsamen Gesprächen klären wir mit dem Kunden ab, mit welchen Möglichkeiten Betrugsszenarien erfasst werden können und welche Daten wir dafür brauchen.
Nach Konkretisierung dieser Pläne geht es meist in Zusammenarbeit mit dem IT-Team Predictive Analytics im BMF darum, die Datenanforderungen abzuklären, Schnittstellen herzustellen und dafür zu sorgen, dass die Daten dem Kunden in seiner analytischen Software zur Verfügung stehen.
Aus Daten Wissen generieren
Stehen im Anschluss die Daten in der analytischen Software bereit, erfolgt eine erste Exploration hinsichtlich der angestrebten Fragestellungen. Ziel ist es abzuklären, ob die Daten beispielsweise zur Aufdeckung eines bestimmten Betrugsszenarios vielversprechend sind. Anschließend werden die Ideen umgesetzt und in die bereits etablierten Codes eingebaut. Die finale Risikobewertung erfolgt mittels Predictive Analytics. Als Data Scientist habe ich dabei die Aufgabe, mathematische Modelle zu erstellen, die mittels vergangener Steuerprüfungen trainiert werden.
Arbeit mit Perspektive
Der Job des Data Scientists ist meiner Meinung nach einer mit einer ausgezeichneten Zukunftsperspektive. Durch rasche technologische Fortschritte können immer größere Mengen an Daten generiert und verarbeitet werden. Zusätzlich habe ich den Eindruck, dass immer mehr Unternehmen die Chancen erkennen, die ihnen Data-Science-Methoden eröffnen
Die Bereiche, in denen sich die Arbeit eines Data Scientists im BRZ von jenen bei beispielsweise Google oder Amazon unterscheidet, sind vor allem die fachlichen Themen, mit denen wir uns beschäftigen. Die Skills und Methoden sind im Großen und Ganzen recht ähnlich. Während etwa Google mittels Data Science geeignete Werbungen einblendet oder Amazon seine Kunden auf Basis des eigenen Kaufverhaltens passende Artikel empfiehlt, verwenden wir im BRZ diese Methoden, um beispielsweise dem Finanzministerium ein Unternehmen für eine Steuerprüfung vorzuschlagen. Ziel ist es jedenfalls immer, aus großen Datenbeständen Wissen zu generieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
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