Was ist Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft ist wichtig, weil sie Werkzeuge, Methoden und Technologien kombiniert, um einen Sinn aus den Daten zu extrahieren. Moderne Unternehmen werden mit Daten überschwemmt; es gibt unzählige Geräte, die automatisch Informationen sammeln und speichern können. Online-Systeme und -Zahlungsportale erfassen immer mehr Daten in den Bereichen E-Commerce, Medizin, Finanz und allen weiteren Aspekten des menschlichen Lebens. Wir haben große Mengen an Text-, Ton-, Video- und Image-Daten zur Verfügung.  

Die Künstliche Intelligenz und das Machine Learning haben die Datenverarbeitung schneller und effizienter gemacht. Die Nachfrage der Industrie hat ein ganzes System von Kursen, Abschlüssen und Stellen im Bereich der Datenwissenschaft geschaffen. Aufgrund der notwendigen funktionsübergreifenden Kompetenzen und des erforderlichen Fachwissens wird für die Datenwissenschaft in den kommenden Jahrzehnten ein starkes Wachstum prognostiziert.

Die Datenwissenschaft revolutioniert die Arbeitsweise der Unternehmen. Viele Unternehmen, unabhängig von ihrer Größe, benötigen eine solide Datenwissenschafts-Strategie, um ihr Wachstum zu fördern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

Entdecken von unbekannten transformativen Mustern

Die Datenwissenschaft ermöglicht es Unternehmen, neue Muster und Zusammenhänge aufzudecken, die die Organisation verändern könnten. Es kann kostengünstige Änderungen in der Ressourcenverwaltung aufzeigen, die jedoch eine große Auswirkung auf die Gewinnspanne haben. Ein Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen benutzt die Datenwissenschaft, um herauszufinden, dass zu viele Kundenanfragen außerhalb der Geschäftszeiten generiert werden. Aus den Ermittlungen geht hervor, dass Kunden eher zum Kauf bereit sind, wenn sie eine unmittelbare Antwort erhalten, anstatt auf den nächsten Werktag warten zu müssen. Durch die Einführung eines 24/7-Kundendienstes konnte das Unternehmen seinen Umsatz um 30 % steigern.

Entwickeln von neuen Produkten und Lösungen

Die Datenwissenschaft kann Lücken und Probleme aufdecken, die sonst nicht bemerkt würden. Bessere Einblicke in die Kaufentscheidungen, das Kundenfeedback und die Geschäftsprozesse fördern die Innovation bei internen Abläufen und externen Lösungen. Ein Beispiel: Eine Online-Zahlungslösung verwendet die Datenwissenschaft, um Kundenkommentare über das Unternehmen in sozialen Medien zu sammeln und zu analysieren. Aus der Analyse geht hervor, dass die Kunden ihre Passwörter während der Haupteinkaufszeiten vergessen und mit dem derzeitigen Passwortwiederherstellungs-System unzufrieden sind. Das Unternehmen kann eine bessere Lösung entwickeln und so die Kundenzufriedenheit deutlich steigern.

Optimierung in Echtzeit

Für Unternehmen, insbesondere für Großunternehmen, ist es eine große Herausforderung, in Echtzeit auf veränderte Bedingungen zu reagieren. Dies kann zu erheblichen Verlusten oder gar zu Unterbrechungen der Geschäftstätigkeit führen. Die Datenwissenschaft kann Unternehmen dabei helfen, Veränderungen vorherzusagen und optimal auf verschiedene Umstände zu reagieren. So benutzt beispielsweise ein Speditionsunternehmen die Datenwissenschaft, um Ausfallzeiten bei Lkw-Pannen zu verringern. Sie ermitteln die Routen und Schichtmuster, die zu schnelleren Ausfällen führen, und passen die Lkw-Fahrpläne an. Sie legen auch ein Inventar gängiger Ersatzteile, die häufig ausgetauscht werden müssen, an, damit die Lkw schneller repariert werden können.  

Die Datenwissenschaftler benutzen Computing-Systeme, um den datenwissenschaftlichen Vorgang zu verfolgen. Die wichtigsten Techniken, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden, sind:

Klassifizierung

Unter Klassifizierung versteht man die Einteilung von Daten in bestimmte Gruppen oder Kategorien. Die Computer sind darauf trainiert, Daten zu identifizieren und zu sortieren. Es werden bekannte Datensätze verwendet, um Entscheidungsalgorithmen in einem Computer zu entwickeln, der die Daten schnell verarbeitet und kategorisiert. Zum Beispiel:  

• Produkte als beliebt oder nicht beliebt sortieren.  
• Versicherungsanträge nach hohem oder niedrigem Risiko sortieren.  
• Kommentare in sozialen Medien nach positiv, negativ oder neutral sortieren.

Die Datenwissenschaftler benutzen Computing-Systeme, um den datenwissenschaftlichen Vorgang zu verfolgen. 

Regression

Die Regression ist eine Methode mit der man einen Zusammenhang zwischen zwei scheinbar unverbundenen Datenpunkten finden kann. Die Verbindung wird in der Regel anhand einer mathematischen Formel modelliert und als Diagramm oder Kurven dargestellt. Wenn der Wert eines Datenpunktes bekannt ist, wird die Regression zur Vorhersage des anderen Datenpunktes benutzt. Zum Beispiel:  

• Die Verbreitungsrate von luftübertragbaren Krankheiten. 
•  Der Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Anzahl der Mitarbeiter.  
• Das Verhältnis zwischen der Anzahl der Feuerwachen und der Anzahl der Brandverletzungen an einem bestimmten Ort. 

Clustering

Beim Clustering werden eng zusammenhängende Daten gruppiert, um nach Mustern und Anomalien zu suchen. Das Clustering unterscheidet sich vom Sortieren, weil die Daten nicht genau in feste Kategorien eingeteilt werden können. Daher werden die Daten nach den wahrscheinlichsten Zusammenhängen gruppiert. Mit dem Clustering können neue Muster und Zusammenhänge entdeckt werden. Zum Beispiel:  

• Das Gruppieren von Kunden mit ähnlichem Kaufverhalten, um den Kundendienst zu verbessern.  
• Das Gruppieren des Netzwerkverkehrs, um tägliche Nutzungsmuster zu erkennen und einen Angriff auf das Netzwerk schneller zu identifizieren.  
• Das Clustern von Artikeln in verschiedene Nachrichtenkategorien kann verwendet werden, um Fake-News-Inhalte zu finden.

Das Grundprinzip der Datenwissenschafts-Methoden

Die Einzelheiten unterscheiden sich zwar, aber die grundlegenden Prinzipien dieser Methoden sind dieselben:

• Einer Maschine muss beigebracht werden, wie sie Daten auf der Grundlage eines bekannten Datensatzes sortieren kann. Es werden z. B. dem Computer Musterschlüsselwörter mit ihrem Sortierwert übergeben. „Happy“ ist positiv, „Hate“ ist negativ.
• Geben Sie der Maschine unbekannte Daten und erlauben Sie dem Gerät die selbständige Sortierung des Datensatzes.
•  Man muss dabei Ergebnisungenauigkeiten mit einkalkulieren und den Wahrscheinlichkeitsfaktor des Ergebnisses berücksichtigen.

Datenwissenschaft ist ein allumfassender Begriff für viele verschiedene datenbezogene Aufgaben und Bereiche. Sehen wir uns hier einige davon an:

Was ist der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Datenanalytik?

Obwohl die Begriffe austauschbar verwendet werden können, ist die Datenanalytik eigentlich eine Untergruppe der Datenwissenschaft. Datenwissenschaft ist ein Oberbegriff für alle Aspekte der Datenverarbeitung – von der Sammlung, über die Modellierung bis hin zu den Erkenntnissen. Andererseits befasst sich die Datenanalytik hauptsächlich mit der Statistik, der Mathematik und der statistischen Analyse. Sie konzentriert sich ausschließlich auf die Datenanalyse, während sich die Datenwissenschaft auf das Gesamtbild der Unternehmensdaten bezieht. In den meisten Unternehmen arbeiten Datenwissenschaftler und Datenanalysten zusammen, um gemeinsame Geschäftsziele zu erreichen. Ein Datenanalyst kann Routine-Analysen mehr Zeit widmen und regelmäßige Berichte erstellen. Ein Datenwissenschaftler kann bestimmen, wie Daten gespeichert, bearbeitet und analysiert werden. Einfach ausgedrückt: Ein Datenanalyst schließt aus vorhandenen Daten Schlussvolgerungen, während ein Datenwissenschaftler neue Methoden und Tools für die Datenverarbeitung entwickelt, die von Analysten benutzt werden können.

Was ist der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Unternehmensanalytik?

Es gibt Überschneidungen zwischen der Datenwissenschaft und der Unternehmensanalytik, doch der Hauptunterschied liegt in der unterschiedlichen Verwendung der Technologie. Datenwissenschaftler arbeiten enger mit der Datentechnologie zusammen als Business-Analysten. Letztere bilden das Verbindungsglied zwischen dem Unternehmen und IT. Sie definieren Business Cases, sammeln Informationen von Stakeholdern oder validieren Lösungen. Datenwissenschaftler hingegen benutzen Technologien, um mit Geschäftsdaten zu arbeiten. Sie können Programme schreiben, Techniken des Machine Learning anwenden, um Modelle zu erstellen, und neue Algorithmen entwickeln. Datenwissenschaftler verstehen nicht nur das Problem, sondern können auch ein Lösungs-Tool dafür entwickeln. Oft arbeiten Unternehmensanalysten und Datenwissenschaftler im selben Team. Unternehmensanalysten verwenden die Ergebnisse der Datenwissenschaftler, um Gesamtbild zusammenzustellen, das für das breitere Unternehmen verständlich ist.

Was ist der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Data Engineering?

Datentechniker entwickeln und pflegen die Systeme, die den Datenwissenschaftlern den Zugriff auf Daten und deren Interpretation ermöglichen. Sie arbeiten enger mit der grundlegenden Technologie zusammen als ein Datenwissenschaftler. Die Rolle umfasst im Allgemeinen die Erstellung von Datenmodellen, die Entwicklung von Data Pipelines und die Überwachung der Extraktion, Transformation und Ladung (ETL). Je nach Aufbau und Größe des Unternehmens kann der Datentechniker auch die zugehörige Infrastruktur verwalten, z. B. Big-Data-Speicher und Streaming und Verarbeitungsplattformen wie Amazon S3. Die Datenwissenschaftler benutzen die von den Datenrechnikern entwickelten Daten, um Vorhersagemodelle zu entwickeln und zu trainieren. Die Datenwissenschaftler können die Ergebnisse dann an die Analysten zur weiteren Entscheidungsfindung weitergeben.

Wo liegt der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Machine Learning?

Beim Machine Learning geht es um das Training von Maschinen, welche Daten wie Menschen analysieren und daraus lernen. Sie ist eine der Methoden, die in Datenwissenschafts-Projekten verwendet werden, um automatisierte Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Machine-Learning-Techniker sind auf Computing, Algorithmen und Coding spezialisiert, die sich auf Methoden von Machine Learning beziehen. Datenwissenschaftler können Machine-Learning-Methoden benutzen oder eng mit anderen Machine-Learning-Technikern zusammenarbeiten, um Daten zu verarbeiten.

Wo liegt der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Statistik? 

Die Statistik ist ein Fachgebiet der Mathematik, das sich mit der Erfassung und Interpretation quantitativer Daten befasst. Im Gegensatz dazu ist die Datenwissenschaft ein multidisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Methoden, Vorgänge und Systeme verwendet, um Wissen aus Daten auf verschiedene Art und Weisen zu extrahieren. Datenwissenschaftler benutzen Methoden aus vielen Disziplinen, darunter auch einige aus dem Bereich der Statistik. Die beiden Bereiche unterscheiden sich jedoch in ihren Vorgängen und den Problemen, die sie untersuchen.  

Ein Datenwissenschaftler kann im Rahmen des datenwissenschaftlichen Vorgangs eine Reihe verschiedener Techniken, Tools und Technologien verwenden. Je nach Problemstellung wählt der Datenwissenschaftler die besten Kombinationen für schnellere und genauere Ergebnisse.

Die Rolle und der Arbeitsalltag eines Datenwissenschaftlers variieren je nach Größe und Anforderungen des Unternehmens. Sie folgen in der Regel dem datenwissenschaftlichen Vorgang, aber ihre Arbeit kann sich in den Details unterscheiden. In größeren Datenwissenschafts-Teams kann ein Datenwissenschaftler mit anderen Analysten, Ingenieuren, ML-Experten und Statistikern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass der datenwissenschaftliche Vorgang vollständig befolgt wird und die Geschäftsziele erreicht werden. 

In kleineren Teams können Datenwissenschaftler jedoch mehrere verschiedene Rollen haben. Aufgrund ihrer Erfahrung, ihres Fachwissens und ihres Bildungshintergrunds können sie mehrere Rollen oder sich überschneidende Rollen übernehmen. In diesem Fall könnten ihre täglichen Aufgaben neben den Grundmethoden der Datenwissenschaft auch die Entwicklung, die Analyse und das Machine Learning umfassen. 

Um ein Data Scientist zu werden, gibt es normalerweise drei Schritte:

1. Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss in IT, Informatik, Mathematik, Physik oder einem anderen verwandten Bereich.
2. Erwerben Sie einen Master-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
3. Sammeln Sie Erfahrung in einem Interessengebiet