Data Science ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten beschäftigt. Data Science generiert Informationen aus großen Datenmengen, um daraus Handlungsempfehlungen für das Management von Unternehmen abzuleiten. Ziel dieser Handlungsempfehlungen ist es, die Qualität unternehmerischer Entscheidungen und die Effizienz von Arbeitsprozessen zu verbessern.
Was ist Data Science?
Data Science (zu dt. Datenwissenschaft) ist per Definition die Schnittmenge zwischen den Wissenschaftsbereichen Mathematik, Informatik sowie dem branchenspezifischen Fachwissen.
Der Bereich der Datenwissenschaft befasst sich mit:
- der Analyse von (großen) Datenmengen,
- der Identifizierung von Anomalien in den Daten,
- sowie mit der Vorhersage von zukünftigen Ereignissen.
Die im Arbeitsbereich Datenwissenschaft arbeitenden Personen werden als Datenwissenschaftler oder Data Scientist bezeichnet.
Nun, da die Definition geklärt ist, sehen wir uns im nächsten Abschnitt an, was überhaupt mit Data Science erreicht werden soll.
Was ist das Ziel von Data Science?
Das Ziel der Data Science ist es anhand von großen Datenmengen, die Entscheidungsfindung im Unternehmen beispielsweise hinsichtlich Kosten- oder Umsatzoptimierungen zu steigern. Oft sollen Entscheidungen auch automatisch vom Machine Learning Algorithmus getroffen werden können (Prozessautomatisierung).
In der folgenden Tabelle sind die Ziele von Datenwissenschaft übersichtlich aufgelistet.
| Ziel | Funktion Data Science |
| Informationen filtern | Datenbestand so analysieren, dass wertvolle Informationen ersichtlich werden |
| Handlungsempfehlungen geben | Durch die Analyse des Datenbestands sollen Handlungsempfehlungen gegeben werden |
| Verbesserte Entscheidungsfindung | Datenanalyse und Handlungsempfehlungen sollen als Grundlage für die optimierte Entscheidungsfindung dienen |
| Automatisierung und Optimierung | Prozesse im Unternehmen werden automatisiert und optimiert durch die Analyse der Daten |
Um die besten Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen, empfiehlt sich der Aufbau eines Data Science Teams.
Für welche Unternehmen bzw. Bereiche lohnt sich eigentlich die Anwendung von Datenwissenschaft?
In welchen Bereichen wird Data Science angewandt?
Data Science lässt sich in allen Unternehmensbereichen einsetzen, sodass fast keinerlei Grenzen gesetzt sind. Demnach spielt Datenwissenschaft überall dort eine entscheidende Rolle wo:
- eine Vielzahl an Daten aufkommt, und
- auf Basis dieser Datenmengen unterschiedliche Ziele für das Unternehmen wie beispielsweise das Treffen von Prognosen erreicht werden sollen.
Dennoch gibt es typische Bereiche, in denen Datenwissenschaft vermehrt vorkommt. Dazu gehören vor allem der Online-Handel bzw. E-Commerce, die Logistik, sowie das Gesundheitswesen, Finanzwesen, Industrie und Produktion.
Neben den Branchen lassen sich die Anwendungen ebenfalls nach Art der Tätigkeit bestimmen. Dabei sind folgende Tätigkeiten zu erwähnen:
| Tätigkeit | Beschreibung der Tätigkeit |
| Explorative Datenanalyse | Analyse sowie Auswertung vorliegender Daten zur Stützung von Hypothesen. |
| Vorhersage von Wahrscheinlichkeiten | Kauf- oder Kündigungswahrscheinlichkeiten lassen sich dank Data Science und zugehörigen Verfahren berechnen und vorhersagen |
| Vorhersage von numerischen Werten | Durch historische Berechnungen ist es möglich, zukünftige Vorhersagen, wie beispielsweise zukünftigen Stromverbrauch oder Umsätze zu treffen. |
| Erkennung von Anomalien | Data Science bietet die Möglichkeiten Unregelmäßigkeiten und Anomalien in den Daten zu identifizieren. |
| Analyse von Text und Sprache | Natural Language Processing (NLP) ist eine Möglichkeit, vorhandene Texte sowie gesprochener Sprache auszuwerten |
| Analyse von Bildern und Videos | Bildererkennung, Klassifikation, usw. |
| Erkennen von Zusammenhängen und Gruppen | Innerhalb riesiger Datenmengen (Big Data) ist es eine der Aufgaben von Data Science, Zusammenhänge sowie Gruppen innerhalb jeweiliger Datenmengen zu erkennen. |
Die Anzahl der Aktivitäten – die durch Data Science angewendet werden – ist also ebenfalls sehr komplex. Um das Verständnis etwas zu erleichtern, werden im folgenden Abschnitt verschiedene Branchenbeispiele vorgestellt. Für jede Branche werden verschiedene Beispiele beschrieben.
Welche Praxisbeispiele für Data Science gibt es?
Große Datenmengen werden heute mit den Instrumenten und Methoden der Data Science für Unternehmen aller Branchen ausgewertet.
Marketing: Vor allem zur Personalisierung im Marketing werden Methoden der Data Science eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und das treffen von Entscheidungen für beispielsweise Marketingstrategien zu verbessern. Dabei werden historische Daten zu Transaktionen, Verhalten und Demographie der Kunden analysiert, sodass sich Handlungsempfehlungen für das Marketing ableiten lassen.
Praxisbeispiel Marketing:
Ein E-Commerce-Unternehmen bietet in seinem Online-Shop verschiedene Produkte an. Aufgrund der Vielfalt der Produkte und der Anzahl der Kunden ist es für das Marketingteam schwierig zu entscheiden, welchem Kunden welches Produkt vorgeschlagen werden soll. Um die Verkaufsrate zu erhöhen, setzt das Unternehmen auf Data Science Techniken. Die Auswertung und Analyse historischer Kundendaten und deren Kaufverhalten werden mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens genutzt, um zukünftige Produktpräferenzen der Kunden besser vorhersagen zu können. Diese zielgerichteten Empfehlungen führen zu einer signifikanten Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbs (AOV) und der Konversionsrate.
(IT)-Security: Data Science wird zunehmend zur Überwachung von IT-Systemen eingesetzt. Kritische IT-Systeme werden dabei mithilfe von Security Information and Event Management (SIEM) geschützt.
Mobilität: Im Bereich der Mobilität wird autonomes Fahren dank Datenwissenschaft und maschinellem Lernen weiter vorangetrieben. Dazu werden vorwiegend Sensordaten ausgewertet, um genaue Informationen des Fahrzeugs sowie der Umgebung zu generieren.
Retail- und Handelsunternehmen profitieren von Data-Science durch Analysen des Kaufverhaltens von Kunden. Die Untersuchung möglicher Ursachen für Retouren hilft bei der Verringerung von Warenrücksendungen.
Praxisbeispiel E-Commerce:
Ein E-Commerce Unternehmen verzeichnet jährlich immense Einbußen durch das Verarbeiten von Retouren. Indem das Kaufverhalten der Kunden analysiert wird (durch Data Science), konnten mehrere Ursachen für die Rückgabe von Waren identifiziert und entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden.
In der Gesundheitsbranche (Medizin und Pharmazie) ermöglicht Data Science die Erstellung von Ähnlichkeitsanalysen als Grundlage für eine individualisierte Behandlung von Patienten und die Optimierung der Medikation.
Logistikunternehmen verbessern mithilfe von Data Science ihre Arbeitsprozesse und die Qualität ihrer Transport-Dienstleistungen.
Praxisbeispiel Logistik:
Eine besondere Herausforderung für Logistik-Unternehmen stellen die Planung und Organisation von Strecke und Personal dar. Nicht nur die Personalkosten müssen bei der Planung berücksichtigt werden, sondern ebenfalls die Fahrtzeit, mögliche Witterungsbedingungen, Anfragenaufkommen u.v.m. Indem die Daten von vergangenen Fahrten und Aufträgen sowie weitere unternehmensinterne und -externe Daten betrachtet und durch Data Science Techniken ausgewertet werden, können zukünftige Transportprozesse durchdachter geplant werden.
Industriebetriebe steuern und optimieren Fertigungsabläufe durch den Einsatz von Data Science.
Versicherungen und Banken schöpfen mithilfe von Data-Science das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden externen und internen Daten aus, um ihre Produkte zu verbessern und die Vertriebserfolge zu steigern.
Praxisbeispiel Versicherung:
Das Versicherungsunternehmen von Herrn Schmitt bietet verschiedene Verträge für hunderte Versicherungstypen an. Für den Geschäftserfolg sorgen besonders die Cross– und Upselling Potenziale in den bereits bestehenden Verträgen. Aufgrund der hohen Anzahl der Kunden und der verhältnismäßig kleinen Anzahl von Vertriebsmitarbeitern, werden nicht alle Potenziale wahrgenommen. Um die Verkaufspotenziale auszuschöpfen, lässt Herr Schmitt die Unternehmensspezifischen Daten analysieren und kann so den Vertriebsmitarbeitern eine Handlungsempfehlung geben. Als Output der Machine Learning Modelle wird ein Scoring mit Erwartungswerten pro Kunde erstellt, die dann als Hilfestellung für die Vertriebsmitarbeiter eingesetzt werden können. Dies führt in der Praxis zu einer individuelleren Kundenansprache, sowie effizienteren Vertriebsprozessen.
Wir haben einen kompletten Beitrag über die Richtige Umsetzung von Data Science Projekten geschrieben.
Tipps für erfolgreiche Data Science Projekte!
Wo wird Data Science in der Praxis angewandt?
Data Science und Machine Learning sind bereits überall und bestimmen schon jetzt unseren Alltag, oft ohne dass wir es selbst merken. Im Alltag begegnet uns Künstliche Intelligenz schon in unterschiedlichsten Bereichen.
In der Tabelle haben wir einige Bereiche für Sie aufgelistet:
| Bereich der KI-Anwendung | Funktion |
| Virtuelle Assistenten | Die Benutzung von mobilen Endgeräten wird dank sprachgesteuerten Assistenten wie Alexa (Amazon), Siri (Apple) und Google Assistant Tag für Tag einfacher. Diese Systeme arbeiten größtenteils auf Basis von Natural Language Processing-Systemen, welche menschliche Sprache verstehen und verarbeiten. |
| Chatbots | Routineaufgaben innerhalb von Kundenserviceabteilungen lassen sich dank Chatbots zum Großteil reduzieren. Diese gewonnene Zeit lässt sich von jeweiligen Mitarbeitern für weitere Aufgaben wie beispielsweise eine individuelle Kundenbetreuung nutzen. |
| Large Language Models | Large Language Models wie ChatGPT erleichtern die menschliche Kommunikation. ChatGPT ist ein Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das auf KI-Technologie basiert und es Ihnen ermöglicht, mit dem Chatbot menschenähnliche Unterhaltungen und vieles mehr zu führen. Das Sprachmodell kann Fragen beantworten und Sie bei Aufgaben wie dem Verfassen von E-Mails, Aufsätzen und Code unterstützen. |
| Empfehlungssysteme | Je nach persönlichem Geschmack, gewähren Empfehlungssysteme dem Kunden eine unterschiedliche Auswahl, die den Vorlieben des Kunden entsprechen. |
| Customer-Relationship-Management | Künstliche Intelligenz eignet sich im CRM hervorragend, um vorliegendes Marketingbudget effizient an prognostizierten Kundenwerten und Produktaffinitäten zu verteilen. |
| Gesichtserkennung | Im Bereich der Bilderkennung ist es dank künstlicher Intelligenz möglich, innerhalb von sozialen Netzwerken, Gesichter zu erkennen und diese auf Bildern zu markieren. |
| Betrugserkennung | Im Rahmen der Kriminalitätsbekämpfung wird künstliche Intelligenz derweilen von Finanzdienstleistern, Banken und weitere Unternehmensbranchen zur Betrugserkennung genutzt. |
| E-Commerce | Durch die KI gestützte Vorhersage des Customer Lifetime Value erhält das Unternehmen für jeden Kunden eine individuelle CLV-Prognose. Diese hilft beispielsweise bei der Verteilung von Rabattcoupons oder besonders hochwertigen Flyern. |
| Autonomes Fahren | Das Einhalten des Sicherheitsabstands, Einparken oder Einhalten der Fahrspur ist dank intelligenter Systeme schon derzeit möglich. Doch dies ist erst der Anfang. Vorreiter und Weltkonzern Tesla hat es sich zur Aufgabe gemacht, in naher Zukunft vollautonome Fahrzeuge auf den Markt zu bringen. |
| Supermarkt | Im Bereich des Lebensmitteleinzelhandels ist Amazon Go eines der bekanntesten Beispiele. Dank Amazon Go soll die Effizienz sowie das Kundenerlebnis während eines Einkaufs drastisch gesteigert werden. |
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Gerne helfen wir Ihnen bei den ersten Schritten zur eigenen Datenplattform oder begleiten Sie auf Ihrem Weg zur Data Driven Company.
Eine ausführlichere Darstellung der Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning Anwendung finden Sie hier.
Sie fragen sich, wie das Jobprofil eines Data Scientist aussieht?
Was die Gehaltsvorstellung betrifft und welche Anforderung sowohl fachlich als auch charakterlich unabdingbar für einen Data Scientist sind? Dann haben wir hier den passenden Blogbeitrag für Sie: „Was ist ein Data Scientist?“
Fazit
Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz und die Schnittmenge aus Mathematik, Informatik und branchenspezifischen Fachwissen. Die Potentiale von Datenwissenschaft sind enorm, denn es lässt sich fast in jedem Unternehmensbereich sowie in jeder Branche nutzen, um Optimierungen von Prozessen durchzuführen. Voraussetzung dafür sind die richtigen Daten, Ressourcen, IT-Systeme und Mitarbeiter.
Wenn Sie Fragen zu dem Thema haben oder Data Science in Ihrem Unternehmen gewinnbringend einsetzen wollen, dann buchen Sie einen unverbindlichen Termin.
FAQ – Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Data Science ist die Zusammenführung mehrerer Kompetenzbereiche (Mathematik, Informatik und branchenspezifisches Know-how). Ziel von Data Science ist es, möglichst viel Wissen aus Daten zu gewinnen, um daraus einen Nutzen für das Unternehmen zu generieren.
Data Science findet vor allem dort Anwendung, wo viele Daten vorhanden sind. Beispielsweise kann Data Science im E-Commerce sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich eingesetzt werden, um die Kundenkommunikation zu personalisieren.
Die Projekte die Data Science Technologien enthalten werden immer in Absprache mit dem jeweiligen Unternehmen umgesetzt. Das ist wichtig, denn jedes Unternehmen hat individuelle Prozesse und Bedürfnisse und benötigt somit auch einen individuellen Lösungsansatz. Anschließend bestimmt man die passenden Tools und wählt die Methode. Wie genau der Vorgang abläuft erfahren Sie in unserem Blogbeitrag!
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