Data Science: Was steckt dahinter?
Data Science ist eine interdisziplinäre Disziplin, die das Ziel verfolgt, aus großen und komplexen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei kommen mathematische, statistische und informatische Methoden ebenso zum Einsatz wie moderne Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI).
Im Zentrum der Arbeit eines Data Scientists steht die Fähigkeit, Muster, Trends und Zusammenhänge in Daten zu erkennen – oft mit Hilfe von Machine Learning, also Algorithmen, die aus Daten lernen und Prognosen ermöglichen. Dieser automatisierte Analyseprozess wird auch als Data Mining bezeichnet.
Gerade im Zeitalter von Big Data ist die systematische Auswertung von Massendaten ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Data Science geht über die klassische Datenanalyse hinaus: Während sich Business Analysten häufig auf konkrete Fragestellungen aus dem Geschäftsalltag konzentrieren, arbeiten Data Scientists explorativ. Sie analysieren heterogene Datenquellen, entwickeln datengetriebene Modelle und liefern interaktive Dashboards, KPIs und Visualisierungen, die Business-Entscheidungen fundiert unterstützen.
Dafür sind neben technischem Know-how auch tiefgehende Branchenkenntnisse gefragt – ein Bereich, in dem wir von DATA MART unsere Kunden mit langjähriger Expertise und praxisnahen Lösungen gezielt unterstützen.
Welche Aufgaben erfüllt Data Science?
Data Science ist ein strategisches Instrument zur Förderung der digitalen Transformation. Ziel ist es, datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen in ihrer Weiterentwicklung unterstützen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es, bislang verborgene Potenziale zu erschließen – und so echte Mehrwerte zu schaffen.
Typische Zielsetzungen von Data-Science-Projekten sind:
- Auffälligkeiten im Geschäftsbetrieb erkennen
- Entscheidungsprozesse fundiert unterstützen
- Unternehmensprozesse nachhaltig optimieren
- Steuerungsmaßnahmen datenbasiert gestalten
- Zukünftige Entwicklungen zuverlässig prognostizieren
Die Einsatzbereiche sind dabei so vielfältig wie die Unternehmenslandschaft selbst. Unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße lassen sich mit Hilfe von KI konkrete Geschäftsvorgänge verbessern – etwa durch präzisere Absatzprognosen, die Bestell- und Produktionsmengen optimieren. Auch der Personaleinsatz kann effizienter geplant werden.
Im Finanzbereich sorgt Predictive Forecasting für belastbare Vorhersagen wichtiger Kennzahlen, was insbesondere dem Controlling und der Geschäftsführung zugutekommt. Darüber hinaus helfen Churn-Analysen dabei, Kundenabwanderungen frühzeitig zu identifizieren und gezielt gegenzusteuern.
Ein weiteres spannendes Anwendungsfeld: Neuronale Netze, die auf Bild- und Videoinhalte trainiert werden – etwa zur automatisierten Verschlagwortung. All diese Prozesse zahlen auf das Ziel ein, sich zur Data Driven Company zu entwickeln.
So schaffen Sie Mehrwert mit Data Science
Der erfolgreiche Einsatz von Data Science im Unternehmen beginnt mit der richtigen Infrastruktur – und endet mit messbarem Mehrwert für Ihr Business. Dabei genügt es nicht, lediglich auf qualifizierte Datenwissenschaftler zu setzen. Vielmehr braucht es ein ganzheitliches Zusammenspiel aus Technologie, Prozessen und Know-how.
Ein bewährter Ansatz ist der Aufbau eines Modern Data Warehouses in der Cloud. Hier werden strukturierte und unstrukturierte Daten in einem zentralen Data Lake zusammengeführt – ein entscheidender Schritt, um die Datengrundlage für Ihre Data-Science-Projekte zu schaffen.
Der große Vorteil: Ihre Data Scientists erhalten Zugriff auf umfassende Rohdaten und können diese gezielt mit konsolidierten Stammdaten kombinieren. Das schafft Kontext, fördert neue Erkenntnisse und steigert den Nutzen für Ihre digitale Geschäftsentwicklung erheblich.
Auch wirtschaftlich bietet der Cloud-Ansatz entscheidende Vorteile. Sie nutzen skalierbare Analyse-Services und leistungsstarke Rechenkapazitäten genau dann, wenn Sie sie benötigen. Gleichzeitig ermöglicht kostengünstiger Cloud-Speicher, beliebig große Datenmengen – einschließlich der Analyseergebnisse – effizient vorzuhalten.