Warum Data Science?
Data Science ist die Wissenschaft, die aus Daten Wissen schafft. Wissen, welches in unserer digitalen Welt der Schlüssel sein kann zu höheren Umsätzen, effizienteren Prozessen oder besseren Entscheidungen. Damit ist Data Science die Schlüsselkompetenz, um die Herausforderungen von heute und morgen erfolgreich zu meistern.
Warum Data Science?
Data Science ist die Wissenschaft, die aus Daten Wissen schafft. Wissen, welches in unserer digitalen Welt der Schlüssel sein kann zu höheren Umsätzen, effizienteren Prozessen oder besseren Entscheidungen. Damit ist Data Science die Schlüsselkompetenz, um die Herausforderungen von heute und morgen erfolgreich zu meistern.
Doch was ist Data Science genau und wieso ist Data Science viel mehr als „nur“ KI? Wir zeigen es Ihnen.
EVERYONE CAN USE DATA, TO LEARN FROM THE PAST, UNDERSTAND THE PRESENT AND SHAPE A FUTURE WORTH LIVING. TOGETHER.
Wieso wird Data Science immer wichtiger?
Technologischer Fortschritt
Von der Cloud bis ChatGPT: Große Veränderungen in der Menschheitsgeschichte gehen mit technologischen Neu- und Weiterentwicklungen einher - wie den heutigen Möglichkeiten zur Datenspeicherung und -verarbeitung.
Wachsender Datenschatz
In einer immer digitaler werdenden Welt entstehen tagtäglich neue Daten in riesigem Ausmaß. Die weltweit jährlich generierte Datenmenge soll von zwei Zettabyte in 2010 auf über 280 Zettabyte in 2027 wachsen.
Steigende Komplexität
Die (Arbeits-)Welt wird komplexer und die Veränderungsgeschwindigkeit nimmt stetig zu. Von der Energiewende bis zum Fachkräftemangel braucht es heute an vielen Stellen unseres Alltags neue Lösungswege.
„Eine eigene Data-Science-Abteilung wird für Unternehmen so selbstverständlich, wie heute das Marketing oder der Vertrieb.“
Oliver Bracht | Chief Data Scientist & Mitgründer | eoda
Data Science: Eine Wissenschaft, viele Ergebnisse
Von der Energiewirtschaft bis zur öffentlichen Verwaltung und von der Kundenanalyse bis zur vorausschauenden Instandhaltung: Die Einsatzmöglichkeiten von Data Science sind so facettenreich wie das Leben selbst.
Deswegen sind auch die Ergebnisse von Data Science so vielfältig.
Data Science: Mehr als „nur“ KI
Data Science: Mehr als „nur“ KI
Das Zusammenspiel zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz
Data Science allgemein und KI-Systeme im Besonderen haben das Potenzial, unsere Lebens- und Arbeitsweisen zu verändern. Die größten Mehrwerte entstehen dann, wenn es gelingt, zwischen Mensch und KI Symbiosen zu schaffen und die einzigartigen Fähigkeiten von beiden zusammenzubringen.
Data Science Keywords
Machine Learning, Generative AI oder Zeitreihenanalysen: Data Science steht für ein breites Technologie- und Methodenset.
Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Keywords im Data-Science-Kosmos.
Die Meilensteine in der KI-Entwicklung
Die Erfolgsfaktoren von Data Science
Chancen erkennen ohne Wunder zu erwarten
Data Science bietet große Chancen – insbesondere dann, wenn Rahmenbedingungen wie die Datenqualität stimmen. Deswegen ist die Fähigkeit, Datenpotenziale erkennen zu können genauso wichtig, wie ein realistisches Erwartungsmanagement.
Bereit sein für eine Entdeckungsreise
Data-Science-Projekte sind digitale Entdeckungsreisen. Die Schätze, die es dabei zu finden gilt, liegen jedoch nicht unbedingt dort, wo man sie im Vorfeld erwartet hat. Deswegen leben erfolgreiche Data-Science-Projekte von der Agilität.
Think big, start small
Es lohnt sich, Data-Science-Projekte entlang von vier Reifegradstufen aufzuziehen: Identifikation, Exploration, Entwicklung & Betrieb. Dieses Vorgehen führt zu schnellen Erfolgen und ermöglicht eine frühe Einschätzung über die Machbarkeit.
Großer Methodenkoffer statt „One-Algo-fits-all“
Die Wahl der Analysemethode sollte sich immer am Problem orientieren. Deswegen empfiehlt sich ein großer Methodenkoffer, aus dem sich das richtige Werkzeug entnehmen lässt. Oft sind es auch Methoden-Kombinationen, welche die besten Ergebnisse liefern. Was die meisten Data-Science-Werkzeuge vereint? Sie sind Open Source.
Data Science als Teamdisziplin
Data Science steht für interdisziplinäre Fähigkeiten – von der Informatik bis zur Statistik. Erweitert um ein klares Verständnis von Geschäftsprozessen und einer starken Kommunikationskompetenz ist Data Science vor allem eines: Die Leistung eines Teams mit ganz unterschiedlichen Kompetenzen.
Data Science verdient eine eigene Vision & Strategie
Data Science wird für Unternehmen zu einem strategisch wichtigen Baustein. Deswegen lohnt es sich, analog zum Beispiel zu Marketing und Vertrieb, die Data-Science-Initiativen auf eine starke Vision und eine verbindende Strategie hin auszurichten. Dann werden aus einzelnen Initiativen nachhaltige Erfolge.