Data Science (Datenwissenschaften) ist ein wissenschaftlicher Bereich, der sich dem Entdecken von Erkenntnissen aus Daten widmet. Mit mathematischen Techniken und Algorithmen werden Lösungen für komplexe Geschäftsprobleme erarbeitet. Die so gewonnenen Erkenntnisse können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
- Was ist Data Science?
- Was ist das Ziel von Data Science?
- Die Bedeutung von Daten
- Anwendungsbereiche für Data Science
- Data Science in der Praxis
- Fazit
Was ist Data Science?
Data Science (Datenwissenschaft) ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Erforschung und Analyse von Daten befasst. Mit Hilfe von Methoden aus den Bereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Machine Learning werden große Mengen an Daten untersucht, um Muster und Zusammenhänge zu entdecken und Prognosen zu treffen.
Die so gewonnenen Erkenntnisse können in Bereichen wie Finanzen, Gesundheit, Marketing und Produktion eingesetzt werden, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
Was ist das Ziel von Data Science?
Das Ziel von Data Science ist es, aus großen Mengen an Daten wertvolle Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen, um bessere Entscheidungen treffen, Prozesse zu optimieren und neue Möglichkeiten entdecken zu können. Data Scientists nutzen ihre Techniken, um Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst nicht zu erlangen wären. Data Science kann innerhalb des Geschäftslebens dazu verwendet werden, um Daten auszuwerten, die benötigt werden, um organisatorische Prozesse zu verbessern und die Effizienz und Profitabilität zu erhöhen.
Es geht also darum, nützliche Daten aus den Rohdaten herauszuziehen. Der Hauptzweck dieses vielseitigen Gebiets ist die Feststellung von Trends, Mustern und Zusammenhängen in großen Datenmengen.
| Data Science Ziel | Data Science Aufgabe |
|---|---|
| Informationen gewinnen | Datenbestand aufbereiten und analysieren, so dass wertvolle Informationen sichtbar werden |
| Handlungsempfehlung geben | Aus den gewonnenen Informationen sollen Handlungsempfehlungen abgeleitet werden |
| Optimierung | Aus den gewonnen Daten sollen vorhandene Prozesse im Unternehmen optimiert werden |
| Entscheidungsfindung verbessern | Die gewonnen Informationen und abgeleiteten Handlungsempfehlungen sollen die Entscheidungsfindung unterstützen |
| Automatisierung | Durch die Analyse der Daten sollen Prozesse im Unternehmen automatisiert werden |
Die Bedeutung von Daten
Der Anstieg der Datenmengen weltweit, auch als „Big Data“ bezeichnet, hat in den letzten Jahren zu einer rasanten Entwicklung in der Data Science geführt. Durch die Verbreitung von Internet und Mobiltelefonen, die zunehmende Automatisierung von Prozessen und die Möglichkeit, Daten aus immer mehr Quellen zu sammeln, wächst die Menge an verfügbaren Daten rasant. Laut Schätzungen werden bis 2025 weltweit rund 175 Zettabyte (=2 hoch 70 Bytes, auch ausgedrückt als 1 Sextillion Byte) an Daten pro Jahr erzeugt. Dies entspricht einer Verzehnfachung der Datenmengen im Vergleich zu 2016. Dieser Anstieg der Datenmengen stellt sowohl Herausforderungen als auch Chancen dar. Dadurch eröffnen sich ungeahnte Möglichkeiten für Entdeckungen und Innovationen in vielen Bereichen.
Data Science unterstützt das Unternehmensmanagement bei der Entscheidungsfindung und Verbesserung von Arbeitsabläufen. Ziel ist es, die Qualität unternehmerischer Entscheidungen zu verbessern und die Effizienz von Arbeitsabläufen zu steigern.
Der Begriff Big Data kommt aus dem Englischen und beschreibt besonders große Datenmengen. Die Daten zeichnen sich vor allem durch ihre Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit sowie die grundsätzlich schwache Strukturierung aus.
Big Data hat eine fundamentale Bedeutung für Data Science, da es ermöglicht, auf große Datenmengen zuzugreifen und diese zu analysieren. Dadurch entdecken Data Scientists Muster und Trends, die bei kleineren Datenmengen nicht sichtbar würden. Des Weiteren ermöglicht es Big Data, komplexe Probleme zu lösen und Prognosen zu treffen, die auf verschiedenen Variablen und historischen Daten beruhen. Die Verwendung spezieller Tools und Technologien wie Hadoop und Spark ist nötig, um diese großen Datenmengen zu verarbeiten und zu speichern. Kurz gesagt ermöglicht Big Data mehr zu erfahren und bessere Entscheidungen, basierend auf größeren, ausführlicheren Datensätzen zu treffen.
Auch die moderne Geschäftswelt ist mit Daten überschwemmt. In nahezu jeder Branche werden elektronische Geräte wie Computer, Handys, Laptops, CRM-System, ERP-Systeme oder Marketing-Tools eingesetzt. Jeder Mitarbeiter, jeder Kunde produziert tagtäglich neue, geschäftsbezogene Daten. Diese Daten sind strukturiert oder unstrukturiert, liegen in Datenbanken, in Excel-Tabellen, in E-Mails oder Cloud-Systemen. Es kann sich hierbei um die unterschiedlichsten Arten von geschäftsbezogenen Rohdaten handeln. Viele Daten werden als Textdaten vorliegen, andere vielleicht als Videos oder Grafiken. Manche wurden in Präsentationen zusammengetragen, einige liegen vielleicht nur in bestimmten Abteilungen vor. Dies ist eine große Herausforderung von Data Science. Um Erkenntnisse aus Daten zu ziehen, die für ein Unternehmen nützlich sind, müssen die Rohdaten analysiert und so umgewandelt werden, dass daraus nützliche Informationen gezogen werden können.
Anwendungsbereiche für Data Science
Es ist ein allgemein verbreiteter Irrtum, dass lediglich große Organisationen, die über ausreichend finanzielle Mittel verfügen, die Methoden der Data Science nutzen, um ihr Unternehmen zu verbessern. Mit der Zunahme an Daten, ist auch der Bedarf an Informationsgewinnung aus diesen Daten gestiegen. Dieser Bedarf ist überall in der modernen Welt zu spüren. Da Unternehmen jeglicher Größe erkannt haben, dass sie sich in einer wettbewerbsorientierten, durch Daten gesteuerten Umgebung befinden, ist Data Science zu einem zentralen Bestandteil in unterschiedlichsten Branchen geworden.
Datenwissenschaft bietet ein weites Anwendungsfeld, da es kaum Grenzen gibt. Es ist äußerst relevant für Unternehmen, die viele Daten verarbeiten müssen, um Prognosen zu treffen. Es gibt verschiedene Branchen, in denen Data Science vermehrt eingesetzt wird, zum Beispiel im Online-Handel, in der Logistik, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen oder in Industrie und Produktion.
Typische Anwendungsbereiche sind:
- Minimierung von Fehlern und Fehlentscheidungen
- Automatische Erkennung von Abweichungen z.B. Betrugserkennung im Finanzwesen
- Predictive Analytics (aus historischen Daten zukünftige Ereignisse vorhersagen)
- Chatbots und Assistenzsysteme
- Automatisierung von Prozessen
- Prognosen für Onlinebestellungen
- Verkaufszahlen erhöhen
- Vorhersage für Kreditausfall
- Vorhersage von Kauf- oder Kündigungswahrscheinlichkeiten
- Erkennung von Anomalien
- Erkennung von Zusammenhängen
- Empfehlungssysteme für Onlineshops
- Suche durch Bilderkennung
- Stimmungsanalyse von Kunden
- Automatische Preisanpassung
- Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung)
- Entscheidungsverbesserung durch Analyse historischer Daten
- Automatische Bild- und Objekterkennung (z.B. autonomes Fahren)
Data Science in der Praxis
Vertrieb & Marketing
Data Science ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkt- und Service-Angebote präzise auf die Kundenbedürfnisse zuzuschneiden. So können Umsatzsteigerungen durch Marketingmaßnahmen gemessen, Verkaufsvorgänge analysiert und entsprechende Muster abgeleitet werden, um neue Cross-Selling-Potenziale zu erschließen. Außerdem können mit einer passenden Software alle relevanten Informationen aus Presse, Wettbewerberseiten und jeglichen sozialen Netzwerken extrahiert werden, um Berichte über relevante Märkte und Wettbewerber zu erstellen. Prognosen zur Kundenzufriedenheit und potenzieller Abwanderung können ebenfalls mittels Analyse von Informationen erstellt werden. Das Management des Kundenkontakts per Mail kann durch die Auswertung von Rücklaufquoten und Anpassung von Verteilerlisten verbessert werden und somit die Kundenbindung und -gewinnung fördern. In Summe ermöglicht Data Science Unternehmen, ihr Angebot an die Bedürfnisse der Kunden abzustimmen, was Umsatzzuwächse durch gezielte Marketingmaßnahmen und Kundenbindung ermöglicht.
Produktion und Support
Durch die Anwendung von Data Science können Verarbeitungsprozesse optimiert werden. Sensoren, die an vielen hoch technisierten Maschinen installiert sind, ermöglichen es, die Funktionen zu überwachen und Probleme sofort zu erkennen. Anhand der Daten können mit Data Science Techniken Vorhersagen für zukünftige Ausfälle der Maschinen getroffen werden. Die Sammlung von Daten stellt so eine präventive Wartung sicher und verhindert Produktionsunterbrechungen. Durch Data Science wird es möglich, die Prozesse zu verstehen und sofort auf Veränderungen zu reagieren.
Logistik
Eine erhebliche Aufgabe für Logistikunternehmen besteht darin, Strecken und das benötigte Personal zu organisieren und zu planen. Dabei ist es erforderlich, verschiedene Faktoren wie die Lohnkosten, die Fahrzeit, eventuelle Witterungsbedingungen, die Anzahl der Anfragen usw. zu berücksichtigen. Wenn man nun die Daten früherer Reisen und Aufträge sowie weitere externe und interne Daten beobachtet und mithilfe der Data-Science-Techniken auswertet, können zukünftige Transportprozesse vorausschauender geplant werden. Dies wird die Wirtschaftlichkeit des gesamten Unternehmens verbessern. Data Science kann in der Logistik also eine entscheidende Rolle spielen, indem sie die Planung und Durchführung von Transportprozessen optimiert. Dabei ist es jedoch wichtig, die verschiedenen Faktoren, die einen Einfluss auf die Logistik haben, im Auge zu behalten und sie in die Analyse einzubeziehen. Nur so können zukünftige Transporte wirklich effizient geplant und durchgeführt werden.
Fazit
Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz, der sich aus mathematischen Kenntnissen, Informatik und speziellem Fachwissen zusammensetzt. Es bietet unzählige Möglichkeiten zur Verbesserung diverser Prozesse in fast jedem Unternehmen und jeder Branche. Um in den Genuss dieser Chancen zu kommen, sind allerdings entsprechende Daten, Ressourcen, IT-Systeme und qualifizierte Mitarbeiter notwendig. Besonders in der letzten Zeit sind die Anwendungsmöglichkeiten von Data Science stark gewachsen.
Durch die steigende Verfügbarkeit an Daten und Rechenleistung konnten zahlreiche neue Modelle und Algorithmen entwickelt werden, mit denen auch komplexe Probleme gelöst werden können. Einige Beispiele hierfür sind maschinelles Lernen, Deep Learning oder Predictive Analytics. Aufgrund dieser vielfältigen Möglichkeiten ist es für Unternehmen allerdings oft schwer abzuwägen, ob sich der Einsatz von Data Science lohnt und welche Ressourcen dafür investiert werden sollten. Oftmals fehlen auch die notwendigen Kenntnisse bei den Entscheidungsträgern, um die Chancen und Risiken einer solchen Investition richtig einschätzen zu können. In vielen Fällen mangelt es außerdem an internem Know-how bezüglich des Themas Data Science, sodass externe Berater hinzugezogen werden müssten, was weitere Kostenfaktoren sind.
Schreibe einen Kommentar