„Mit dem Spezialwissen geht auch große Verantwortung einher“

 

Naturwissenschaftlich, zahlengetrieben, aber bitte nicht zu theoretisch: So hat sich Maria Zelle das perfekte Studienfach vorgestellt. Gefunden hat sie es in der Statistik. Doch wohin nach dem Abschluss? In einem Praktikum erhielt sie den überraschenden Tipp: Geh doch in die Unternehmensberatung! Ein Glücksfall. Denn in der Analytics Practice von McKinsey fand Maria schnell eine fachliche Heimat – mit vielen unerwarteten Perspektiven.

„Ich hatte immer schon eine Affinität zu Naturwissenschaften und Zahlen, suchte aber auch den Praxisbezug. Also screente ich kurz vor dem Schulabschluss den gesamten Katalog aller Studiengänge in Deutschland. Und fand: „Statistik“ in München. Dort sollte es schon früh Projekte mit externen Partnern und Arbeit an realen Fragestellungen geben. Genau das Richtige für mich.

Versicherung? Pharma? Beratung!

Nach dem Bachelor an der LMU spezialisierte ich mich auf Wirtschafts- und Sozialthemen und machte anspruchsvolle Praktika als Data Scientist in der Versicherungsbranche. Dann der Berufseinstieg: Sollte ich wie so viele andere aus meinem Jahrgang zu einer Versicherung gehen? Oder in die Pharmaindustrie? Beratung war in meinem Umfeld damals kein Thema. Erst durch den Tipp meines damaligen Chefs im Praktikum wurde ich auf das Consulting aufmerksam.

Direkteinstieg als Analytikerin

Auf der Homepage von McKinsey sah ich schließlich, dass Analytiker gesucht wurden – und mit dieser Spezialisierung direkt einsteigen konnten. Zu meiner Überraschung passte die Profilbeschreibung ziemlich genau zu dem, was ich aus dem Statistik-Studium mitbrachte. Dann der Bewerbungsprozess: Alle Ansprechpartner waren unglaublich nett, smart, interessant. Und die Abläufe unkompliziert. Als man mich nach den ersten Telefonaten zu einem Vor-Ort-Gespräch einlud, war ich gerade in den USA. Kein Problem – flugs wurde ein Termin in Boston organisiert. Die Gespräche liefen gut. Und ich wurde Analytics Beraterin.

Hohes Leistungslevel von Anfang an

Wer in die Beratung einsteigen möchte, sollte wissen, dass alle Consultants normalerweise ab Woche zwei für die Klienten im Einsatz sind. Mich hat das Leistungslevel damals überrascht – und direkt begeistert. Der Bedarf der Klienten an Unterstützung in diesem Feld stieg rasant, entsprechend schnell vergrößerte sich das Analytics-Team. Ich lernte Neues in einem Tempo, das ich mir vorher nicht hätte vorstellen können – vor allem „on the job“, aber auch durch zahlreiche Trainings, Coachings und Mentorings.

Wie Analytiker Projekte begleiten

Wie sah nun meine konkrete Arbeit als Analytics Consultant aus? Meist habe ich die Projekte von Anfang bis Ende begleitet – von der Entwicklung der Fragestellung bis zur Präsentation und der Umsetzung im Unternehmen. Herzstück war das Bauen von Modellen. Oft habe ich mit Analyse-Tools wie „R“ oder „Python“ gearbeitet. Sobald eine Fragestellung feststand, ging es an die Bereinigung und Aufbereitung der Daten. Das ist oftmals der aufwändigste Teil der Arbeit, Analytiker verbringen damit einen sehr großen Teil ihrer Zeit.

„Fraud detection“: Alarm bei Auffälligkeiten

Erst dann entstand das Modell. In meinem Fall oft Machine-Learning-, also Vorhersage-Modelle. Diese können zum Beispiel helfen, Betrug bei Rechnungen aufzudecken: Einmal habe ich ein solches Modell direkt beim Klienten erstellt, getestet und ins System eingebaut. Nun durchläuft dort jede einkommende Rechnung dieses Programm. Bei Auffälligkeiten schlägt es Alarm: Achtung, hier stimmt was nicht! Dann können Mitarbeiter des Unternehmens die Rechnung noch einmal prüfen. In meinen Jahren als Analytikerin habe ich viele Branchen kennengelernt – vom Gesundheitssektor über die Automobilbranche bis zu Konsumgüterunternehmen. Mal berechneten wir, an wen ein Handelsunternehmen am besten einen Newsletter versendet. Mal nutzten wir Predictive Maintenance, um die Ausfallwahrscheinlichkeit von Zügen vorherzusagen.

Alle Möglichkeiten zur Weiterentwicklung

Was mich besonders angetrieben hat: Als Analytikerin war ich zeitweise die einzige im Team, die die Funktionsweise eines Modells wirklich verstanden hatte – und es auch wieder ans Laufen bringen konnte, wenn ein Problem auftrat. Damit geht natürlich eine gewisse Verantwortung einher. Mittlerweile ist die Analytics Practice so gewachsen, dass sich manche Kollegen auf einzelne Bereiche wie Healthcare oder Konsumgüterindustrie spezialisieren. Wer möchte, kann sich später auch in eine ganz andere Richtung weiterentwickeln. So bin ich beispielsweise in die Marketing & Sales Practice gewechselt und habe dabei auch noch einen Track Change zum Generalisten Berater gemacht.  

Allein unter Männern? Von wegen

Und wie steht es um die Zusammensetzung der Teams? Nun, von einer „Männerdomäne“ kann man im Analytics-Bereich nicht sprechen. Als ich bei McKinsey anfing, arbeiteten in diesem Bereich zeitweise mehr Frauen als Männer. Ich hatte daher nie das Gefühl, als Datenspezialistin eine „Exotin“ zu sein. Auch die zeitliche Flexibilität ist weit größer, als viele vermuten – gerade zwischen zwei Studien hat man viele Freiheiten. Das Allerwichtigste aber für mich ist: Eine solche Vielfalt an Möglichkeiten, Themen und Aufgaben würde ich sonst nirgends finden. Zumindest nicht in so kurzer Zeit. Und mit so tollen Kollegen!