Acht Jahre nach meinem ursprünglichen Beitrag über den Aufbau von Data Science Teams hat sich die Landschaft dramatisch verändert. Von der experimentellen “Einhorn-Jagd” von 2017 zu heutiger systematischer, spezialisierter Teamkonstruktion - hier ist, was sich geändert hat und was 2025 funktioniert.
2017 schrieb ich über die Herausforderungen beim Aufbau von Data Science Teams, basierend auf Einblicken von Ronert Obsts Erfahrung bei New Yorker. Das Feld war jung, Unternehmen experimentierten, und wir alle improvisierten im Grunde. Springen wir ins Jahr 2025: Die Data Science Disziplin hat sich dramatisch entwickelt - von isolierten Analysefunktionen zu produktionsorientierten Teams, die tief in KI und Geschäftsprozesse integriert sind.
Die Zahlen erzählen eine beeindruckende Geschichte: Weniger als 20% der Unternehmen haben fortgeschrittene Analytik im großen Maßstab erreicht, nicht aufgrund technischer Beschränkungen, sondern wegen Führungslücken, organisatorischen Strukturherausforderungen und Talentmanagement-Schwierigkeiten. Währenddessen sind die Gehälter für Berufseinsteiger als Data Scientists allein 2025 von $117.000 auf $152.000 gestiegen, was sowohl die Reife des Feldes als auch die anhaltend hohe Nachfrage widerspiegelt.
Was hat sich also seit 2017 geändert, und was braucht es heute, um effektive Data Science Teams aufzubauen?
Vielleicht die bedeutendste Veränderung seit 2017 war das definitive Ende der “Einhorn-Jagd” - der Suche nach mythischen Generalisten, die alles vom Data Engineering bis Machine Learning bis zur Geschäftspräsentation bewältigen konnten. Harvard Business Reviews Forschung zeigt nun definitiv, dass Organisationen “diverse Data Science Teams benötigen, anstatt nach Data Science Einhörnern zu suchen.”
Der Markt hat sich in drei primäre Rollenkategorien stratifiziert: - Vielseitige Fachkräfte (57% der Positionen) die mehrere Kompetenzen kombinieren - Domänenexperten (38%) mit tiefer Spezialisierung - Full-Stack-Generalisten (5%) die End-to-End-Prozesse handhaben
Dies stellt eine fundamentale Verschiebung hin zu T-förmigen Fachkräften dar, die tiefe technische Expertise mit breitem Geschäftsverständnis kombinieren. Gehaltsprämien spiegeln diese Spezialisierung wider: ML-Ingenieure verdienen 15-40% mehr als traditionelle Data Scientists, während spezialisierte Rollen durchschnittlich 20-35% Prämien über Generalisten-Positionen erhalten.
McKinseys aktuelle empfohlene Struktur umfasst Data Scientists für fortgeschrittene Analytik, Data Engineers für Infrastruktur, Workflow-Integratoren für Optimierung, Datenarchitekten für Systemdesign, Delivery Manager für Koordination und kritisch, Übersetzer, die etwa 10% des Geschäftsbereichspersonals ausmachen, um technische Teams mit Geschäftsfunktionen zu verbinden.
Erinnern Sie sich an Ronerts Kommentare über die Lizenzierung von Hadoop-Anbietern 2017? Diese Welt ist völlig verschwunden. Die Technologieentwicklung von 2017 bis 2025 stellt eine der dramatischsten Verschiebungen in der Unternehmenstechnologie dar, mit Organisationen, die 11x mehr KI-Modelle in Produktion berichten Jahr für Jahr.
Der moderne Daten-Stack hat sich von ETL- zu ELT-Architekturen verschoben und nutzt Cloud-Warehouse-Computing-Power für Transformationen. dbt (Data Build Tool) erlebte 206% Jahr-für-Jahr-Wachstum und repräsentiert die Analytics-Engineering-Revolution, die SQL-basierte Transformationen mit Git-Workflows, Tests und Dokumentation ermöglicht.
Cloud-Plattformen haben sich dramatisch entwickelt: - AWS SageMaker erweiterte sich von grundlegendem Modelltraining zu umfassendem MLOps mit Studio, Pipelines, Model Registry und Feature Store - Microsoft Azure integrierte OpenAI-Modelle durch Azure OpenAI Service - Google Cloud Platform vereinheitlichte Angebote unter Vertex AI mit AutoML und spezialisierter TPU-Hardware
Wesentliche Technologiestandards für 2025 umfassen Cloud-first-Architektur (AWS, GCP oder Azure), Containerisierung mit Docker und Kubernetes (Docker-Adoption stieg 17% Jahr-für-Jahr), MLflow für Experiment-Tracking, dbt für Analytics Engineering und umfassendes Monitoring mit Tools wie Evidently AI.
Der MLOps-Markt explodierte von einem Konzept zu einer $2,19 Milliarden Industrie 2024, projiziert auf $16,61 Milliarden bis 2030. Das ist nicht mehr optional - es ist Standard.
Der Aufbau effektiver Data Science Teams 2025 erfordert die Annahme von Spezialisierung über Generalisten-Einstellung, die Implementierung hybrider Organisationsstrukturen, Investitionen in moderne Cloud-native Technologie-Stacks und die Bereitstellung wettbewerbsfähiger Vergütung mit klaren Karriereentwicklungspfaden.
Die Entwicklung von 2017s experimentellem Ansatz zu 2025s produktionsorientierter Disziplin erfordert strategisches Denken über Teamzusammensetzung, Technologieinvestitionen und Organisationsdesign. Die erfolgreichsten Organisationen fokussieren sich auf kulturelle Transformation neben technischen Fähigkeiten, messen ROI systematisch und behalten starkes Führungsengagement für Analytics-Initiativen bei.
Der Erfolg hängt letztendlich von Ausführungsexzellenz, kultureller Ausrichtung und kontinuierlicher Anpassung ab, anstatt eine einzige “perfekte” Anfangsstruktur zu wählen. Die Evidenz von führenden Technologieunternehmen zeigt, dass durchdachte Evolution, systematische Ansätze zur Skalierung und starke Geschäftspartnerschaft nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch Data Science Exzellenz schaffen.