Talentmagnet werden: Datentalente erfolgreich gewinnen

Daten sind das neue Gold – auch und gerade in der Medienbranche. Von personalisierten Newsfeeds über optimierte Werbeausspielungen bis hin zur Vorhersage von Content-Trends: Datenkompetenz ist kein "Nice-to-have" mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Doch während der Bedarf an Datenexperten rasant steigt, stehen Medienunternehmen oft vor einer besonderen Herausforderung: Wie gewinnt man begehrte Talente, wenn Budgets knapp sind und man mit finanzstarken Tech-Giganten konkurriert?

von

Michael Hauschild

7.5.2025 14:16

•

Minuten Lesedauer

Dieses Kapitel unserer Serie beleuchtet die spezifischen Anforderungen an Datenexperten in der Medienwelt, analysiert die Wettbewerbsnachteile und zeigt konkrete Lösungsansätze auf, wie Medienhäuser dennoch zu attraktiven Arbeitgebern für Datentalente werden können.

1. Gesucht: Das "Medien-Daten-Einhorn"? Anforderungen an Datenexperten

Datenexperten in der Medienbranche benötigen mehr als nur technisches Know-how. Neben fundierten Kenntnissen in Statistik, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung sind spezifische Fähigkeiten und ein bestimmtes Mindset gefragt:

Domänenwissen: Ein Verständnis für die Medienlandschaft, Content-Formate, Nutzerverhalten, Werbemärkte und redaktionelle Prozesse ist essenziell. Daten müssen im Kontext interpretiert werden können.
Kommunikationsstärke: Datenexperten müssen komplexe Analysen und Erkenntnisse verständlich an unterschiedliche Stakeholder (Redakteure, Marketing, Management) kommunizieren können – oft in Form von Storytelling mit Daten.
Agilität & Neugier: Die Medienbranche ist schnelllebig. Experten müssen bereit sein, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten, mit unvollständigen Daten zu arbeiten und kreative Lösungswege zu finden.
Ethik-Bewusstsein: Der Umgang mit Nutzerdaten erfordert ein hohes Maß an Verantwortungsbewusstsein und Kenntnisse über Datenschutzbestimmungen (DSGVO etc.).

Die Herausforderung besteht darin, Talente zu finden, die sowohl technische Tiefe als auch dieses spezifische Branchenverständnis und die passenden Soft Skills mitbringen.

2. Die Hürden: Wettbewerbsnachteile auf dem Talentmarkt

Medienunternehmen stehen im "War for Talent" um Datenexperten oft vor signifikanten Nachteilen:

Gehaltsgefälle: Tech-Unternehmen, Banken oder Beratungen können häufig deutlich höhere Gehälter zahlen. Laut aktueller Erhebungen des StepStone Gehaltsreports verdienen Data Scientists in Medienunternehmen im Durchschnitt 15-20% weniger als in der IT-Branche und sogar bis zu 30% weniger als im Finanzsektor. Für viele Medienhäuser ist es schwierig, hier mitzuhalten.
Technologische Infrastruktur: Nicht selten kämpfen Medienunternehmen mit veralteten Systemen oder einer fragmentierten Datenlandschaft. Moderne, Cloud-basierte Analyseumgebungen sind nicht immer Standard, was die tägliche Arbeit erschwert und für Frust sorgen kann.
Unklare Karrierepfade: Die Rolle von Datenexperten ist in vielen Medienhäusern noch relativ neu. Definierte Karrierewege und Entwicklungsmöglichkeiten sind manchmal weniger klar strukturiert als in etablierten Tech-Konzernen.
Perception vs. Realität: Das Image mancher Medienhäuser ist möglicherweise nicht so "technologiegetrieben" wie das von reinen Digitalunternehmen, auch wenn hinter den Kulissen spannende Datenprojekte laufen.
Kopfmonopole und Einzelkämpfertum: Datenkompetenz konzentriert sich in Medienunternehmen oft auf wenige "Datenexperten", die als Einzelkämpfer agieren. Diese isolierte Position ohne gleichgesinnte Kollegen und Austauschmöglichkeiten wirkt auf viele Talente abschreckend.

3. Lösungsansätze: Kreativität schlägt (reines) Kapital

Trotz der Herausforderungen können Medienunternehmen punkten, wenn sie strategisch und kreativ vorgehen:

Aufbau von Data Literacy im gesamten Unternehmen

Ziel: Nicht jeder muss ein Datenwissenschaftler sein, aber ein Grundverständnis für Daten im gesamten Unternehmen hebt das Niveau und entlastet Spezialisten.

Maßnahmen: Interne Schulungen, Workshops, E-Learning-Angebote für Redakteure, Marketing- und Vertriebsmitarbeiter. Förderung einer dateninformierten Kultur. Das macht das Unternehmen attraktiver für Experten, die in einem datenaffinen Umfeld arbeiten möchten.

Fallbeispiel: Die Axel Springer Academy hat ihr Programm erweitert und bildet mit ihrer "Academy for Journalism and Technology" Nachwuchskräfte gezielt an der Schnittstelle von Journalismus und Technologie aus. Das Programm umfasst Grundlagenmodule zu Datenanalyse und Visualisierung für alle Teilnehmer, spezialisierte Tracks für Data Journalism und praxisnahe Projekte mit realen Datensätzen. Dieser Ansatz hat sich als erfolgreich erwiesen, um Nachwuchstalente mit hybriden Kompetenzprofilen zu gewinnen und langfristig zu binden.

Strategische Talentgewinnung und -bindung

Employer Branding: Klar kommunizieren, welche spannenden, einzigartigen Datenprojekte das Medienhaus bietet (z.B. Arbeit mit exklusiven Content-Daten, Analyse von Millionen von Nutzerinteraktionen). Den "Purpose" der Arbeit im Medienumfeld betonen (gesellschaftliche Relevanz, Informationsauftrag).
Fokus auf Entwicklung: Auch wenn das Gehalt nicht immer Spitze ist – klare Entwicklungspläne, Weiterbildungsmöglichkeiten (Konferenzen, Zertifizierungen), Mentoring-Programme und die Chance, schnell Verantwortung zu übernehmen, sind starke Argumente.
Flexible Arbeitsmodelle: Home-Office, flexible Arbeitszeiten und eine gute Work-Life-Balance sind für viele Talente wichtiger als das letzte Prozent Gehalt.

Überwindung von Kopfmonopolen

Ein häufiges Problem in Medienunternehmen ist die Konzentration von Datenwissen bei einzelnen Mitarbeitern. Strategien zur Überwindung:

Dokumentationskultur etablieren: Prozesse, Analysen und Erkenntnisse systematisch dokumentieren, damit Wissen im Unternehmen verbleibt und geteilt wird
Pair-Working einführen: Gemeinsames Arbeiten an Datenanalysen fördert den Wissenstransfer und baut Silos ab
Interne Schulungen durch Experten: Regelmäßige Knowledge-Sharing-Sessions machen Expertenwissen für alle zugänglich
Rotationsprogramme: Zeitweiser Austausch von Mitarbeitern zwischen Daten- und Fachabteilungen verbreitet Datenkompetenz

Datenethik als Wettbewerbsvorteil

Klares Bekenntnis: Ein transparenter und ethisch verantwortungsvoller Umgang mit Daten ist nicht nur Pflicht, sondern kann aktiv als Vorteil kommuniziert werden. Dies zieht Talente an, denen Werte wichtig sind.
Einbindung: Experten die Möglichkeit geben, an der Gestaltung von Datenrichtlinien und ethischen Standards mitzuwirken.

Vielfalt fördern, bessere Ergebnisse erzielen

Diverse Teams bringen unterschiedliche Perspektiven in die Datenanalyse ein und können so zu besseren Ergebnissen führen:

Vielfalt aktiv fördern: Gezielt nach vielfältigen Talenten suchen und Recruiting-Strategien für unterrepräsentierte Gruppen entwickeln
Unconscious Bias bewusst machen: Schulungen für Führungskräfte können helfen, unbewusste Vorurteile im Recruiting zu erkennen und zu überwinden
Innovationskraft stärken: Erfahrungen zeigen, dass diverse Teams innovativere Lösungsansätze entwickeln – ein echter Wettbewerbsvorteil bei der Interpretation komplexer Nutzerdaten

Der Medienkonzern Bertelsmann konnte durch sein "Diversity & Inclusion"-Programm mit gezielten Maßnahmen zur Förderung von Frauen in technischen Berufen den Anteil von Frauen in digitalen Rollen konzernweit steigern. Besonders erfolgreich war das "Digital Female Leadership"-Programm, das Nachwuchstalente fördert und vernetzt. Eine interne Studie bei der Bertelsmann-Tochter Arvato Systems zeigte zudem, dass Teams mit höherer Diversität bei der Entwicklung von Nutzeranalyse-Tools messbar bessere Ergebnisse in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Zielgruppenansprache erzielten.

4. Praxistipp: 7 kreative Wege, um Datentalente zu gewinnen und zu halten

Abseits der großen Strategien gibt es konkrete, oft budgetfreundliche Maßnahmen:

‍Projekt-Showcases: Präsentieren Sie spannende, abgeschlossene Datenprojekte (anonymisiert) auf Karriere-Websites, in Fachblogs oder auf Konferenzen. Zeigen Sie, was möglich ist!
Kooperationen mit Hochschulen: Bieten Sie Praktika, Werkstudentenstellen oder Abschlussarbeiten an. Bauen Sie frühzeitig Beziehungen zu potenziellen Talenten auf. Gastvorträge an Unis erhöhen die Sichtbarkeit.
Fokus auf einzigartige Datensätze: Betonen Sie den Zugang zu exklusiven Medien-Daten (Nutzerverhalten, Content-Performance, Marktforschung), den Tech-Konzerne so nicht haben.
"Brown Bag Sessions" / Wissensaustausch: Regelmäßige, informelle Treffen, bei denen Datenexperten (auch externe Gäste) Projekte vorstellen oder neue Tools diskutieren. Das fördert Lernen und Gemeinschaft.
Mentoring-Programme (auch cross-funktional): Koppeln Sie erfahrene Datenexperten mit Nachwuchskräften oder auch mit Mitarbeitern aus anderen Abteilungen (z.B. Redaktion), um das Verständnis zu fördern.
Betonung von Impact & Sichtbarkeit: Zeigen Sie auf, wie die Arbeit der Datenexperten direkt zum Erfolg von Content, Produkten oder der Nutzerbindung beiträgt. Geben Sie ihnen eine Bühne für ihre Erfolge.

Fazit

Medienunternehmen können im Wettbewerb um Datentalente bestehen, auch wenn die Budgets enger sind. Der Schlüssel liegt darin, die eigenen Stärken – einzigartige Daten, gesellschaftliche Relevanz, oft flexiblere Strukturen – gezielt auszuspielen und eine Kultur zu schaffen, in der Datenkompetenz wertgeschätzt wird und sich Experten weiterentwickeln können.

Wichtig ist auch, Wissensmonopole gezielt aufzubrechen und Datenkompetenz breiter im Unternehmen zu verankern. Mit Kreativität, strategischem Fokus, einer bewussten Förderung von Vielfalt und einem klaren Bekenntnis zur Datenethik können Medienhäuser zu echten Talentmagneten werden.