Data Scientist im BRZ

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?

DataScientist im BRZ

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.

DataScientist im BRZ


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.