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Data Science

Data Science kombiniert Methoden, Prozesse und Technologien zur Gewinnung von Wissen und Erkenntnissen aus Daten, um einen bestimmten Geschäftszweck zu erreichen.

Data Science ermöglicht es Ihnen, die riesigen Datenmengen, die heute in Unternehmen herumwabern, in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln und Vorhersagen zu treffen. Sie nutzt wissenschaftliche Methoden und Technologien zur Abfrage der von Ihnen erhobenen Daten, um eine Reihe von Geschäftszielen zu erreichen.

Beschreibung

Das Vorgehen zum Erreichen von Geschäftszielen durch die Modellierung von Daten und die Bereitstellung von Einblicken in das Ungewisse.

Vorteile

Mit Data Science können Sie Ihre Daten nutzen: Um Ihr Unternehmen auf der Grundlage fundierter Informationen zu führen, und um Chancen zu erkennen und Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Trade-offs

Data Science kann für Ihr Unternehmen von Vorteil sein, aber qualifizierte Fachleute sind gefragt – und daher teuer.

Anwendung

Data Science versetzt Unternehmen in die Lage, Machine Learning und andere fortschrittliche datenbezogene Technologien zu nutzen, um effektiver zu werden.

Beschreibung


Data Science kombiniert Methoden, Verarbeitung, Wissen und Werkzeuge, um wertvolle Informationen aus Daten zu extrahieren. Sie kann Elemente der Mathematik, Statistik und der Informatik umfassen. Wenn Sie Ihrem Unternehmen mithilfe von Datensouveränität einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, brauchen Sie Data Scientists.


Data Science sollte von der weit zurückliegenden Idee der ‚Datenanalyse‘ unterschieden werden. Beide können verwendet werden, um historische Daten zu analysieren und daraus Schlüsse zu ziehen. Was sie jedoch voneinander unterscheidet, ist die Verwendung von Werkzeugen und Techniken, um die zunehmende Komplexität und Ungewissheit in der Welt zu modellieren. Datenanalysten und -analystinnen haben sich normalerweise auf regelbasierte Ansätze verlassen, die mit Komplexität und Ungewissheit zu kämpfen haben.


Ein gutes Beispiel, in welchem Maße sich Data Science von früheren Ansätzen der Datenanalyse unterscheidet, ist die Art und Weise, wie sie mit schlechten Daten umgehen kann. In alten Paradigmen der Datenanalyse bedeutete der regelbasierte Ansatz: Wenn Sie schlechte Daten haben, erhalten Sie schlechte Ergebnisse. Data Science dagegen kann mit fehlerhaften Daten umgehen, sie ist unempfindlicher gegenüber schlechten Daten.

Vorteile


Mit Data Science können Sie Ihre Geschäftsabläufe besser verstehen, weil sie die Grundlagen für detaillierte Analysen schafft. Was Data Science jedoch von traditionellen Aktivitäten der ‚Business Intelligence‘ unterscheidet, ist der Einsatz moderner Tools für Machine Learning und Deep Learning, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Geschäftsziele zu erreichen. 


Wenn Ihr Unternehmen in der Lage ist, Daten abzufragen, und daraus geschäftskritische Erkenntnisse zu extrahieren und zu nutzen, haben Sie eine bedeutende und potenziell nachhaltige Quelle für Wettbewerbsvorteile. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um traditionelle, strukturierte operative Daten oder ungeordnetere, komplexere ‚Big Data‘ handelt.

Trade-offs


Data Science ist eine Wissenschaft. Data Science lässt sich nicht einfach einkaufen, selbst die Beschäftigung von Data Scientists reicht nicht aus. Sie müssen in der Lage sein, hochqualifizierte Mitarbeiter:innen einzustellen, und Systeme und Prozesse zu implementieren, die das Beste aus ihnen herausholen.


Aber das hat seinen Preis. Qualifizierte Praktiker:innen – Data Scientists – sind unter Umständen promoviert. Sie müssen ein umfassendes Studium absolviert haben, um ausreichende Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Informatik zu erwerben. Das macht es schwierig, sie zu gewinnen und teuer, sie zu halten.

Anwendung


Data Science ist eine schnelllebige Disziplin. Sie wird eingesetzt, um die Grenzen dessen, was Computersysteme leisten können, zu erweitern – sei es bei der Entschlüsselung von Genomen oder der Modellierung enorm komplexer Systeme, wie der Wetterlage.


In Unternehmen wird Data Science eingesetzt, um die Grenzen dessen zu verschieben, was Organisationen mit den zur Verfügung stehenden Daten machen können. So könnte ein Flugzeughersteller Data Science nutzen, um die Zuverlässigkeit von Triebwerken zu modellieren. Ein Einzelhändler könnte sie einsetzen, um Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen.


Bei Arkose Labs, einem führenden Unternehmen für Betrugs- und Missbrauchsprävention mit Sitz in Brisbane, Australien, und in San Francisco, löst man mithilfe von Data-Science-Initiativen Betrugsprobleme in Millionenhöhe für die davon weltweit am stärksten betroffenen Unternehmen – die Banken.

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