Data Science: Definition, Problematik und Anwendungsfälle

Data Science DEFINITION

Data Science oder Datenwissenschaft ist ein weites, multidisziplinäres Feld, das darauf abzielt, Rohdaten einen Sinn zu verleihen. Data Science: Definition, Anwendungsbereiche und aktuelle Grenzen – hier erfährst Du alles, was Du über dieses komplexe Gebiet wissen solltest, das in Unternehmen aller Branchen zu einer vorrangigen Herausforderung geworden ist.

Data Science- Definition

data science definition

Um Data Science auf einfachste Weise zu definieren: Es handelt sich um die Extrahierung von verwertbaren Informationen aus Rohdaten. Das Hauptziel dieses multidisziplinären Feldes ist die Identifizierung von Trends, Mustern, Verbindungen und Korrelationen in großen Datensätzen. Data Science umfasst eine Vielzahl von Werkzeugen und Techniken wie Computerprogrammierung, prädiktive Analysen, Mathematik, Statistik oder künstliche Intelligenz. Inzwischen umfasst Data Science auch Machine-Learning-Algorithmen. Heutzutage behaupten fast alle Unternehmen, dass sie Data Science in der einen oder anderen Form betreiben. Die verwendeten Methoden und Ansätze können sich jedoch von Organisation zu Organisation unterscheiden. Daher wird es sehr kompliziert, eine genaue Definition von Data Science zu liefern. Dies gilt umso mehr, als ständig neue Technologien auftauchen und diesen Bereich kontinuierlich umgestalten. Daher kann man Data Science am besten mit der Frage „Warum?” umgrenzen.

Data Science: Warum denn?

Data Science erlebt einen rasanten Aufschwung in allen Branchen, weil die Menschheit immer mehr Daten erzeugt. Zwischen 2011 und 2013, in nur zwei Jahren, hat sich das weltweite Datenvolumen um das Neunfache erhöht.

Und diese Big-Data-Explosion hat sich seitdem nicht verlangsamt. Bis Ende 2020 wird das gesamte weltweite Datenvolumen voraussichtlich 44 Zettabytes erreichen, im Vergleich zum weniger als 5 Zettabytes im Jahr 2013.

Wie lässt sich dieses Phänomen erklären? Mehrere aufkommende Technologien erzeugen Daten. Dies gilt für vernetzte Objekte, soziale Netzwerke, Smartphones oder Suchmaschinen.

Nun bieten all diese Daten wunderbare Möglichkeiten für Unternehmen aller Branchen, Forschungseinrichtungen oder den öffentlichen Sektor. Aus diesem Grund werden Daten oft als „das Öl des 21. Jahrhunderts” bezeichnet.

Mit der Data Science kann man diese Daten nutzen und ihnen einen Sinn verleihen. Diese Wissenschaft zielt darauf ab, große „Datenseen” auf der Suche nach Verbindungen, Trends und interessanten Punkten zu durchforsten.

Auf der Grundlage dieser Entdeckungen kann man neue innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, konkrete Probleme lösen und eigene Leistung verbessern wie nie zuvor. Mit der Data Science kann man Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, statt nur auf der Grundlage von Intuition treffen. Auf diese Weise wird unser Alltag revolutioniert und unseren Horizont wird erweitert. In wenigen Worten: Data Science wird eine unumgängliche Wissenschaft in der Welt von morgen darstellen!

Wie funktioniert Data Science?

Data Science umfasst eine Vielzahl von Fachgebieten. Ihr ständiges Ziel? Rohdaten einen Sinn zu verleihen. Um dies zu erreichen, müssen Data Scientists über Kompetenzen in den Bereichen Data Engineering, Mathematik, Statistik, Informatik und Data Visualization verfügen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es ihnen, große Mengen an Rohdaten zu durchsuchen, um die relevantesten Informationen herauszufiltern und diese den EntscheidungsträgerInnen in ihren Organisationen zu vermitteln. Data Scientists machen sich auch die künstliche Intelligenz zunutze, insbesondere Machine Learning und Deep Learning. Diese Technologien werden eingesetzt, um mithilfe von Algorithmen und verschiedenen Techniken Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu treffen.

Generell lässt sich die Data Science in fünf Schritte unterteilen. Jeder dieser Schritte erfordert unterschiedliche Techniken, Werkzeuge und Fähigkeiten.

In der ersten Phase müssen Daten gesammelt und aus verschiedenen Quellen extrahiert werden. Anschließend müssen sie in einem Data Warehouse gelagert, bereinigt und umgewandelt werden, damit sie analysiert werden können. Im nächsten Schritt werden die Daten verarbeitet, z. B. durch Data Mining, Clustering, Klassifizierung oder Modellierung. Anschließend werden die Daten mithilfe von Techniken wie prädiktiver Analyse, Regression oder Text Mining analysiert. Der letzte Schritt besteht schließlich darin, die gewonnenen Informationen durch Berichterstattung, Dashboarding oder Data Visualization zu kommunizieren.

Anwendungsfälle und Anwendungen

Die Anwendungsfälle von Data Science sind ebenso zahlreich wie vielfältig. Diese Technologie wird eingesetzt, um Entscheidungsfindungen in Unternehmen zu unterstützen, aber auch um bestimmte Aufgaben zu automatisieren.

Sie wird zu Zwecken der Anomalie- oder Betrugserkennung eingesetzt. Die Datenwissenschaft ermöglicht auch die Klassifizierung, z. B. um die E-Mails in Deinem Posteingang automatisch zu sortieren.

Sie ermöglicht auch Vorhersagen, z. B. für Verkäufe oder Einnahmen. Wenn man sie anwendet, kann man Trends oder „patterns” in Datensätzen erkennen.

Data Science verbirgt sich auch hinter Technologien der Gesichts-, Sprach- oder Texterkennung. Sie treibt auch Empfehlungsmaschinen an, die Dir Produkte oder Inhalte vorschlagen können, die auf Deinen Vorlieben basieren.

In den verschiedenen Branchen wird Data Science auf unterschiedliche Weise genutzt. Im Gesundheitswesen helfen Daten heute dabei, Krankheiten besser zu verstehen, präventive Medizin zu nutzen, neue Behandlungsmethoden zu erfinden oder Diagnosen zu beschleunigen.

In der Logistik hilft Data Science dabei, Routen und interne Abläufe in Echtzeit zu optimieren, indem Faktoren wie das Wetter oder der Verkehr berücksichtigt werden. Im Finanzwesen hilft sie, die Verarbeitung von Daten für Kreditvereinbarungen durch natürliche Sprachverarbeitung zu automatisieren (wenn Du mit diesem Konzept nicht vertraut bist, erfahre mehr über NLP in unserem speziellen Artikel) oder Betrug durch Machine Learning zu erkennen.

Einzelhandelsunternehmen nutzen sie für zielgerichtete Werbung und personalisiertes Marketing. Empfehlungsmaschinen, die auf der Analyse der Verbraucherpräferenzen basieren, werden von Google für seine Websuchmaschine, von Streaming-Plattformen wie Netflix oder Spotify und von E-Commerce-Unternehmen wie Amazon verwendet.

Cybersicherheit Unternehmen setzen auf KI und Datenwissenschaft, um täglich neue Malware zu entdecken. Selbst selbstfahrende Autos verlassen sich auf Data Science und Predictive Analytics, um ihre Geschwindigkeit anzupassen, Hindernissen und gefährlichen Spurwechseln auszuweichen oder die schnellste Route zu wählen.

Nun weißt Du alles über Data Science.

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