Data Science - was ist das? - gerdweichhaus.de

Was ist Data Science und wie nützt sie Unternehmen?

Genau um das geht es hier. Um Big Data, Daten und warum diese heute so wertvoll für Unternehmen sind.

Es gibt seit einiger Zeit eine weitere Währung.

Nein, ich meine nicht Bitcoin oder andere Kryptowährungen.

Es sind Daten.

Wissen Sie, wie Daten als Währung funktionieren?

Sie bezahlen mit Daten und erhalten dafür Gegenleistungen. Das sind kostenlose (digitale) Dienste oder Smartphone-Apps.

Das glauben Sie nicht?

Wann haben Sie das letzte Mal Facebook, YouTube oder werbefinanzierte Apps auf Ihrem Smartphone verwendet?

Heute Morgen, gestern Abend oder erst eben vor wenigen Minuten?

Oder wann haben Sie das letzte Mal eine Website aufgerufen und dort eine sogenannte Paywall gesehen, bei der Sie die Wahl hatten, Cookies zuzulassen oder ein Abo beim Seitenbetreiber abzuschließen?

Warum das alles? Wegen Ihrer Daten, auf die es die Unternehmen abgesehen haben.

Daten sind heute eines der wichtigsten Zahlungsmittel in der digitalen Welt.

Sie stehen als Nutzer oft vor der Wahl: bezahlen oder bezahlen.

Entweder mit Daten oder mit Geld.

Das macht deutlich, warum Daten heute so wichtig sind.

Daten bedeuten für die Unternehmen soviel wie bares Geld.

Inhalt

Data Science verstehen

Deshalb sind Begriffe wie Big Data und Data Science entstanden. Und deshalb gibt es heute gleich mehrere Berufe, die sich mit Daten beschäftigen. Hier sind ein paar Beispiele:

Ein Data Scientist oder Datenwissenschaftler arbeitet mit Daten. Mit ihnen entwickelt er Modelle zum Erkennen von Mustern und nutzt diese für Entscheidungen.
Der Data Analyst analysiert Daten, um Geschäftstrends zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Er erstellt Berichte und visualisiert Daten für leicht verständliche Präsentationen.
Ein Data Engineer entwickelt und verwaltet die Infrastruktur für die Datenspeicherung, Verarbeitung und Übertragung. Er entwickelt Datenpipelines zur effizienten Datenverarbeitung.
Der Business Intelligence Analyst analysiert Geschäftsdaten und hilft den Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen. Er entwickelt Dashboards und Berichte für das Management.
Ein Machine Learning Engineer entwickelt und implementiert Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen. Er arbeitet eng mit den Datenwissenschaftlern zusammen.
Der Data Architect entwirft und verwaltet die Datenarchitektur eines Unternehmens. Er stellt sicher, dass Daten effizient gespeichert, abgerufen und analysiert werden können.
Ein quantitativer Analyst verwendet mathematische Modelle Statistiken, um finanzielle oder wirtschaftliche Probleme zu lösen. Er arbeitet oft im Finanzwesen.
Der Data Governance Specialist legt Richtlinien und Standards für die Verwaltung und Nutzung von Daten fest. Er stellt sicher, dass Datenqualität, Sicherheit und Compliance gewahrt bleiben.

Fachleute für Daten sind gefragt

Die Fachleute in Sachen Daten sind heute gefragte (und gut bezahlte) Fachkräfte. Das zeigt bereits, wie wichtig den Unternehmen eine Nutzung von Daten ist.

Vor allem die Daten aus dem Kundenverhalten sind für die Unternehmen wertvoll.

Aber auch firmeninterne Vorgänge und die dabei entstehenden Daten können den Unternehmen einen sehr hohen Nutzen bringen.

Sie können ihre Produktivität steigern.

Unnötige Zeit- und Geldverluste lassen sich vermeiden.

Fertigungskosten lassen sich oft verringern, was den Unternehmen weniger Kosten und mehr Gewinn beschert.

Wenn Sie mehr zum Thema Big Data lesen möchten, klicken Sie einfach auf den Link mit dem Beitrag zu diesem Thema.

Erkennen Sie jetzt, wie wichtig Daten sind? Und warum?

Hier kommt die Data Science ins Spiel

Data Science hilft dabei, wichtige Informationen aus großen Datenmengen zu gewinnen. Hier fällt oft der Begriff Big Data.

Dabei werden verschiedene Methoden der Statistik und Berechnung kombiniert, um die Daten besser zu verstehen. Sie werden nutzbar gemacht. Das ist wichtig, um anhand von Daten, also Fakten, die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Data Science ist also wie eine Art Detektivarbeit, bei der man aus den Daten wichtige Erkenntnisse zieht.

Die Data Science oder Datenwissenschaft bildet das Herzstück einer interdisziplinären Wissenschaft. Die Erkenntnisse werden genutzt, um konkrete Handlungsempfehlungen für das Management von Unternehmen zu entwickeln.

Das Ziel ist dabei also die Steigerung der Entscheidungsqualität und die Optimierung von Arbeitsprozessen.

Aber was ist Data Science denn wirklich?

Stellen Sie es sich etwa so vor:

Data Science ist die Schnittstelle zwischen Mathematik, Informatik und branchenspezifischem Fachwissen.

In diesem Bereich werden große Datenmengen analysiert, Anomalien identifiziert und zukünftige Ereignisse prognostiziert.

Die Experten, die in der Datenwissenschaft tätig sind, werden als Datenwissenschaftler oder Data Scientists bezeichnet.

Die Geschichte hinter Data Science

Die Geschichte von Data Science reicht mittlerweile mehr als sechs Jahrzehnte zurück. Sie begann im Jahr 1960 als Ersatzbegriff für „Informatik“.

Ursprünglich diente er dazu, einen Überblick über die Datenverarbeitungsmethoden in verschiedenen Anwendungen zu schaffen. Einige Jahre später erhielt der Begriff eine präzisere Definition und wurde im Jahr 2001 offiziell als eigenständige Disziplin etabliert.

Ein Meilenstein in der Anerkennung von Data Science war die Veröffentlichung eines Artikels der Harvard Business Review im Jahr 2012, in dem man die Rolle des Data Scientists in besonderer Weise würdigte.

Wichtige Erkenntnisse:

Technologischer Fortschritt gilt als Schlüssel.

Die letzten 60 Jahre haben Fortschritte in Technologie, Internet, sozialen Medien und Technologienutzung ermöglicht, wodurch der Zugang zu umfangreichen Datensätzen verbessert wurde.

Die Techniken der Data Science sind wichtig.

Data Science bedient sich fortgeschrittener Techniken.

Man setzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ein. So lassen sich wichtige Informationen aus den Daten extrahieren und zukünftige Muster sowie Verhaltensweisen vorhersagen.

Data Science bringt stetiges Wachstum. Der Bereich expandiert kontinuierlich mit dem technologischen Fortschritt und neuen Methoden zur Sammlung und Analyse umfangreicher Datensätze.

Was ist das Ziel von Data Science?

Das Ziel von Data Science besteht darin, mithilfe umfangreicher Daten die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu verbessern.

Sei es zur Kostenoptimierung oder zur Umsatzsteigerung.

Oftmals sollen Entscheidungen sogar automatisch durch Machine Learning-Algorithmen getroffen werden können, was zu einer effizienten Prozessautomatisierung führt.

Hier sind die wichtigsten Ziele, die man mit Data Science verfolgt:

Zunächst geht es um das Analysieren des Datenbestands. Genau gesagt geht es darum, wertvolle Informationen zu erhalten. Informationen, die sich im Unternehmen gewinnbringend nutzen lassen.
Handlungsempfehlungen sind wichtig. Durch die Analyse des Datenbestands lassen sich Schlüsse ziehen, wie Prozesse optimiert werden können.
Dann kommt die Entscheidungsfindung. Hier geht es um die Nutzung von Datenanalyse und Empfehlungen für optimierte Prozesse.
Außerdem werden durch die Datenanalyse Prozesse im Unternehmen automatisiert und optimiert.

Um die Vorteile von Data Science optimal zu nutzen, ist der Aufbau eines spezialisierten Data Science Teams empfehlenswert.

In welchen Bereichen wird Data Science angewendet?

Data Science ist heute in fast allen Unternehmensbereichen wichtig.

Das gilt besonders dort, wo sehr große Datenmengen anfallen. Und wenn verschiedene Ziele sowie Prognosen erreicht werden sollen.

Obwohl die Möglichkeiten für Jobs sehr vielfältig sind, gibt es doch einige Bereiche, die hier oft genannt werden:

der Online-Handel
die Logistik
das Gesundheitswesen
das Finanzwesen
die Industrie und Produktion

Data Science hat sich von früheren Anwendungen in Astronomie, Biologie und Medizin zu einer unverzichtbaren Disziplin in nahezu allen Branchen entwickelt. Mathematische Kenntnisse, insbesondere in Stochastik und Informatik sind dabei wichtig.

Aber auch branchenspezifisches Fachwissen spielt eine große Rolle. Hier sind ein paar mögliche Anwendungsbereiche von Data Science in den verschiedenen Sektoren:

Im Handel geht es um die Analyse des Kundenkaufverhaltens. Damit lassen sich Prognosen erstellen. Das ist sehr wertvoll für die Verbesserung der Produktionsplanung.

In der Industrie dient die Nutzung von Data Science dazu, um Fertigungsprozesse zu optimieren, die Produktionsleistung zu steigern und um Kosten zu senken.

Auch in der Logistik ist Data Science wichtig. Hier lassen sich die vorhandenen Daten gut zur Optimierung von Transportabläufen und Versanddienstleistungen nutzen.

Im Versicherungs- und Finanzwesen sind Daten ebenfalls unverzichtbar. Hier werden sie genutzt zur Steigerung der Effizienz und für die Einführung wettbewerbsfähiger Produkte.

Im Gesundheitswesen dient die Nutzung von Data Science zur Verbesserung von medizinischen Abläufen und zur individuellen Abstimmung von Medikationen.

Berufsbild: Data Scientist

Der Beruf des Data Scientist ist heute sehr gefragt.

Die Hochschulen und Universitäten bieten heute vielfältige Ausbildungsmöglichkeiten an.

Neben theoretischem Wissen wird in den Unternehmen auch großer Wert auf Praxisbezug gelegt. Der Fokus liegt dabei auf verschiedenen Bereichen:

Mathematik mit Schwerpunkt auf Stochastik, um mathematische Modelle zu verstehen und zu interpretieren.
Die Informatik mit dem Erlernen technischer Fähigkeiten in Datenverarbeitung und -strukturierung für die Auswahl, Verständnis und Visualisierung großer Datenmengen.
Naturwissenschaften und Betriebswirtschaft mit einer Grundausbildung, um eine ganzheitliche Perspektive zu gewährleisten.
Branchenspezifisches Fachwissen ist wichtig. Als Bindeglied zwischen Daten und Unternehmensführung sollte der Datenwissenschaftler die spezifischen Anforderungen der Branche verstehen können.

Zusätzlich zu den fachlichen Anforderungen sind einige persönliche Qualifikationen von Bedeutung:

Kommunikation und sprachliche Versiertheit sind wichtig. Schließlich sollten Ergebnisse und Handlungsempfehlungen in verständlicher Weise vermittelt werden. Sonst nützen sie niemanden etwas.

Auch Wissbegierde und Aufgeschlossenheit sind von Vorteil. Und damit die Bereitschaft, sich neuen Verfahren und Methoden der Datenaufbereitung anzupassen. Das gilt auch für das Branchenverständnis und um das Verständnis für die Branche oder das Unternehmen, in dem die Datenanalyse stattfindet.

Flexibilität und Kreativität sind Fähigkeiten, um sich während eines Projekts an Gegebenheiten und Herausforderungen anzupassen. Das ist nicht zu unterschätzen.

Schließlich geht es auch um das Projektmanagement und um die Leitung von Projekten und um das Delegieren von Aufgaben.

Wie sieht das in der Zukunft aus?

Wegen der Digitalisierung von Unternehmen und wachsenden Datenmengen sind die Berufsaussichten sehr gut.

Das spiegelt sich auch in der Bezahlung wider.

Die Gehälter für Data Scientists steigen kontinuierlich, und der klare Trend zeigt eine positive Entwicklung, selbst wenn Europa im Vergleich zu anderen Regionen noch Aufholbedarf hat.

Data Science Bereiche nach Tätigkeiten

Die Datenwissenschaften müssen nicht unbedingt nach den Branchen unterschieden werden, in denen sie zum Einsatz kommen.

Genauso lassen sich die Anwendungen von Data Science nach Art der Tätigkeit unterscheiden. Dazu sehen Sie hier ein paar Beispiele:

Analyse von Text und Sprache

Die Analyse von Text und Sprache beinhaltet den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) zur Auswertung von Texten und gesprochener Sprache. Man verwendet Algorithmen, um die Bedeutung von Wörtern und Sätzen zu verstehen, Themen zu extrahieren oder Stimmungen zu analysieren.

Bilder und Videos analysieren

Auch die Analyse von Bildern und Videos mithilfe von Bildererkennung und Klassifikation ist wichtig. Data Science ermöglicht die automatisierte Auswertung visueller Inhalte, etwa zur Identifikation von Objekten, Gesichtern oder bestimmten Ereignissen in Bild- und Videomaterialien.

Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten

Die Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten bezieht sich auf die Berechnung und Vorhersage von Ereignissen wie Kauf- oder Kündigungswahrscheinlichkeiten mithilfe von Data Science-Verfahren. Durch die Analyse historischer Daten können Modelle entwickelt werden, um eine Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu berechnen.

Vorhersage von numerischen Werten

Auch hier werden historische Berechnungen genutzt, um zukünftige numerische Werte vorherzusagen. So lässt sich etwa der Stromverbrauch in der Zukunft einschätzen. Auch Umsatzprognosen oder andere quantitative Messgrößen lassen sich mithilfe von vorliegenden Daten berechnen.

Unregelmäßigkeiten erkennen

Ebenso ist es wichtig, Unregelmäßigkeiten und Ausreißer in den Daten zu identifizieren. Data Science-Techniken ermöglichen die automatische Erkennung von ungewöhnlichen Mustern oder Ereignissen, die von den normalen Daten abweichen.

Datenanalyse zum Aufstellen von Hypothesen

Die sogenannte explorative Datenanalyse nutzt vorhandene Daten, um Hypothesen zu unterstützen. Durch die Anwendung statistischer Methoden und visueller Darstellungen lassen sich Muster und Zusammenhänge in den Daten aufdecken. Dadurch ist es möglich, ein besseres Verständnis für die zugrunde liegenden Phänomene zu erhalten.

Erkennen von Zusammenhängen

Überall, wo es um große Datenmengen geht, sind Muster wichtig. Genauer gesagt geht es um die Identifikation von Verbindungen in großen Datenmengen (Big Data). Durch Clusteranalysen und Assoziationsregeln werden Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen aufgedeckt.

Tätigkeiten im Berufsfeld Data Science:

Die Möglichkeiten für Fachkräfte im Bereich der Datenwissenschaft sind wirklich beeindruckend.

Und dabei können an dieser Stelle nur ein paar Beispiele genannt werden, in denen gute Karrierechancen herrschen. Die Methoden der Data Science lassen sich branchenübergreifend nutzen. Einige Beispiele zeigen dies:

In der Gesundheitsbranche kommt Data Science zur Analyse von Patientendaten, medizinischen Bildern und genetischen Informationen zum Einsatz. Die Vorhersage von Krankheitsrisiken, personalisierte Medikationen und die Optimierung von Behandlungsplänen sind Beispiele dafür, wie Data Science dabei hilft, die Patientenversorgung zu verbessern.

Auch im Finanzsektor wird Data Science genutzt. Unter anderem zur Betrugsprävention, Kreditrisikobewertung und zur Optimierung von Anlageportfolios. Die Analyse von Transaktionsdaten macht es möglich, verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die Kreditwürdigkeit zu bewerten und maßgeschneiderte Anlagestrategien zu entwickeln.

Im Einzelhandel lässt sich mit der Data Science für die Personalisierung von Marketingkampagnen, die Bestandsverwaltung und die Optimierung von Preisen einsetzen. Ebenfalls wichtig ist die Analyse von Kundendaten. Sie ermöglicht es, Angebote für die Kunden individueller zu gestalten.

In der Telekommunikationsbranche unterstützt Data Science die Vorhersage von Netzwerkausfällen, die Optimierung der Netzwerkkapazität und die Verbesserung des Kundenservice. Durch die Analyse von Kommunikationsdaten können Unternehmen besser auf Netzwerkprobleme und Kundenanliegen reagieren.

Auch in der Bildung sind Daten wichtig. Im Bildungsbereich spielt Data Science eine Rolle bei der personalisierten Lernunterstützung, der Studierendenbindung und der Entwicklung von Bildungsprogrammen. Die Analyse von Lernverhalten und Leistungsdaten ermöglicht es Bildungseinrichtungen, ihre Ressourcen effektiver einzusetzen und den Lernerfolg zu verbessern.

Weitere Bereiche, in denen Data Science wichtig ist

Das ist aber nur eine kleine Auswahl. Hier finden Sie ein paar andere Beispiele:

Marketing: Hier setzt man Data Science ein, um basierend auf dem Kaufverhalten Empfehlungen abzugeben.
IT-Sicherheit: Data Science dient zur Überwachung von IT-Systemen. Daten werden ausgewertet, um Ausfälle oder Schwachstellen rechtzeitig zu erkennen.
Logistik: Logistikunternehmen verbessern ihre Transportdienstleistungen durch die Auswertung von Daten mithilfe von Data Science.
Industriebetriebe: Fertigungsabläufe werden durch den Einsatz von Data Science gesteuert und optimiert.
Versicherungen und Banken: Durch die Analyse von externen und internen Daten verbessern Versicherungen und Banken ihre Produkte und steigern ihre Verkaufserfolge.

Anwendungen von Data Science im Alltag

Wo begegnet uns heute künstliche Intelligenz?

Öfter als Sie vielleicht denken.

Künstliche Intelligenz ist nicht erst seit ChatGPT und Co. ein Thema, das uns alle angeht.

Data Science und Machine Learning sind längst Teil unseres Alltags und beeinflussen diesen auf vielfältige Weise.

Und das oft sogar unbemerkt.

Die künstliche Intelligenz durchdringt unterschiedlichste Bereiche und erleichtert unseren Alltag erheblich. Hier sind einige Anwendungen, von denen Sie die eine oder andere bestimmt kennen oder sogar schon nutzen:

Sprachgesteuerte Assistenten wie Alexa oder Google Assistant vereinfachen die Nutzung von mobilen Endgeräten. Diese arbeiten mit Natural Language Processing (NLP), um menschliche Sprache zu verstehen.
Modelle wie ChatGPT ermöglichen eine menschenähnliche Kommunikation, unterstützen bei Aufgaben wie dem Verfassen von E-Mails und bieten viele Funktionen rund um die Sprachverarbeitung.
Routineaufgaben im Kundenservice lassen sich heute mit Chatbots realisieren, sodass die Mitarbeiter mehr Zeit für die persönliche Kundenbetreuung haben.
Künstliche Intelligenz ermöglicht die Gesichtserkennung in sozialen Netzwerken und Bildmarkierungen. Auch in der Kriminalitätsbekämpfung nutzen Finanzdienstleister und Banken KI diese Möglichkeiten zur Betrugserkennung.
Empfehlungssysteme machen individuelle Auswahlmöglichkeiten für Kunden basierend auf deren persönlichem Geschmack möglich.

Auch in der Mobilität kommen KI-Systeme zum Einsatz. Intelligente Systeme ermöglichen bereits heute das Einhalten des Sicherheitsabstands, Einparken und das Halten der Fahrspur, wobei vollautonome Fahrzeuge in naher Zukunft erwartet werden.

Fazit:

Data Science nutzt das Potenzial von Mathematik, Informatik und branchenspezifischem Fachwissen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind enorm und erstrecken sich über verschiedene Unternehmensbereiche.

Die Grundvoraussetzungen für den Erfolg sind die Verfügbarkeit der richtigen Daten, Ressourcen, IT-Systeme und qualifizierter Mitarbeiter.

FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet:

Was ist Data Science?

Data Science ist die Zusammenführung von Mathematik, Informatik und branchenspezifischem Fachwissen mit dem Ziel, aus Daten umfassendes Wissen zu gewinnen und für das Unternehmen nutzbar zu machen.

Wo kommt Data Science zum Einsatz?

Data Science findet vor allem dort Anwendung, wo viele Daten vorhanden sind, beispielsweise im E-Commerce für B2B und B2C zur Personalisierung der Kundenkommunikation.

Wie wird ein Data Science Projekt umgesetzt?

Die Umsetzung von Data Science Projekten erfolgt in enger Abstimmung mit dem jeweiligen Unternehmen, um individuelle Prozesse und Bedürfnisse zu berücksichtigen.

Wollen Sie wissen, was Machine Learning eigentlich ist und was es auch Ihnen bringt, dann lesen Sie hier weiter.

Warum es heute gar nicht mehr ohne Online Marketing geht, können Sie in diesem Beitrag hier lesen.

Warum Sie einen Texter mit Spezialisierung brauchen, besonders im technischen Bereich, können Sie im Beitrag unter dem Link erfahren.

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