Data Science
Data Science als Schlüssel
für eine datengetriebene Zukunft
Ein Unternehmen funktioniert wie ein gut geöltes Zahnrad, bei dem jedes Teil nahtlos ineinandergreift. Damit alles rund läuft, ist das Input Management entscheidend. Es hilft, den Fluss von Informationen und Dokumenten klar zu sehen, als würde man eine Landkarte ausbreiten, auf der jeder Weg sichtbar wird. Mit diesem Überblick lassen sich Prozesse gezielt verbessern und optimal steuern, sodass alles reibungslos zusammenarbeitet.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist Data Science? Definition und Ziele
- Data Science Architekturen
- Tools und Technologien von Data Science
- Data Science vs. klassische Data Analytics
- Herausforderungen von Data Science
- Data Science in der Anwendung: Anomalien erkennen anhand von Sensordaten
- Anwendung von Data Science in der Praxis
- Warum Sie auf uns setzen sollten!
- Diese Beratungsleistungen bieten wir auch an
- Wertvolle Inhalte zum Thema Data Science
Was ist Data Science? Definition und Ziele
Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz, der fortschrittliche Techniken wie maschinelles Lernen, Statistik, Programmierung und Domänenwissen vereint, um komplexe Datenprobleme zu lösen und prädiktive Analysen zu erstellen. Es geht weit über die bloße Datenanalyse hinaus. Data Science ermöglicht es Unternehmen, Muster, Trends und Korrelationen in ihren Daten zu erkennen, die mit herkömmlichen Methoden oft verborgen bleiben.
Das Ziel von Data Science ist es, Unternehmen fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Statt sich auf Intuition oder Annahmen zu verlassen, können Führungskräfte auf datengestützte Erkenntnisse zurückgreifen, um strategische Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
Data Science Architekturen
Data-Science-Projekte erfordern oft eine skalierbare und flexible Architektur. Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder die Google Cloud Plattform (GCP) bieten Tools zur Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data), Modelltraining mit Unterstützung der Graphics Processing Unit (GPU) und automatisiertem Deployment. Mit einer entsprechend ausgestalteten Architektur wird folgende Aspekte unterstützt:
- die Speicherung und Visualisierung wie in der klassischen Analytics
- exploratives Arbeiten
- das Training komplexer Modelle
- Integration dieser Modelle in produktive Systeme
Zudem muss sie Abhängigkeiten wie spezifische Datenquellen, Bibliotheken und Laufzeitumgebungen effizient handhaben, um eine reibungslose Entwicklung und Wartung zu gewährleisten. Weiterhin sollte sie Workflows zur Versionskontrolle von Modellen, Automatisierung von Trainingsprozessen sowie den sicheren Umgang mit sensiblen Daten unterstützen.
Die Architektur muss flexibel genug sein, um neue Technologien und Algorithmen zu integrieren und dabei eine hohe Skalierbarkeit bei wachsenden Datenmengen zu gewährleisten.
Kay Rohweder
Senior Manager
Tools und Technologien von Data Science
Zudem muss sie Abhängigkeiten wie spezifische Datenquellen, Bibliotheken und Laufzeitumgebungen effizient handhaben, um eine reibungslose Entwicklung und Wartung zu gewährleisten. Weiterhin sollte sie Workflows zur Versionskontrolle von Modellen, Automatisierung von Trainingsprozessen sowie den sicheren Umgang mit sensiblen Daten unterstützen.
Die Sprache der Daten: Programmiersprachen
Wenn es um Data Science geht, ist die Wahl der richtigen Programmiersprache entscheidend. Python hat sich als das Rückgrat vieler Data-Science-Projekte etabliert, dank seiner Vielseitigkeit und der umfangreichen Bibliotheken. Ob es um die Datenanalyse mit Pandas, maschinelles Lernen mit Scikit-learn oder Deep Learning mit TensorFlow und PyTorch geht – Python bietet ein umfassendes Ökosystem. Seine Integrationsfähigkeit in andere Systeme und die Möglichkeit, produktionsreife Lösungen zu entwickeln, machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug.
Benutzeroberflächen: Wo Daten zum Leben erweckt werden
Um die Ergebnisse unserer Analysen für Sie greifbar zu machen, nutzen wir eine Reihe von benutzerfreundlichen Oberflächen. Jupyter Notebooks sind unser digitales Labor für die interaktive Datenexploration und Codeentwicklung. Für die visuelle Aufbereitung von Daten setzen wir auf eine breite Palette von Dashboarding-Tools. Hierzu gehören Lösungen wie SAP Analytics Cloud (SAC), Microsoft Power BI und die Open-Source-Alternative Apache Superset. Diese Werkzeuge ermöglichen es uns, komplexe Sachverhalte in aussagekräftige Dashboards und Berichte zu transformieren.
Die Evolution der Data Science: Von Insellösungen zur integrierten Plattform
Die Zeiten, in denen Business Intelligence (BI) und Data Science getrennte Welten waren, sind vorbei. Wir bewegen uns immer mehr in Richtung einer integrierten Datenplattform. Klassische BI-Instrumente, wie SQL-basierte Datenbanken und ETL-Prozesse, bilden weiterhin die Grundlage für eine solide Datenbasis. Doch wir verbinden diese nun nahtlos mit den fortgeschrittenen Analysemethoden der Data Science. Moderne Data-Warehouse-Lösungen wie Snowflake, Databricks und Microsoft Azure Synapse spielen hierbei eine zentrale Rolle, da sie die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtern und die Basis für umfassende Analysen und Machine-Learning-Workflows bilden.
Dabei sind wir nicht auf proprietäre Technologien beschränkt. Wir berücksichtigen Ihre Anforderungen und bieten Ihnen die Möglichkeit, eine hybride Landschaft mit Open-Source-Technologien aufzubauen. Diese Flexibilität ermöglicht es uns, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die sich nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren und somit die maximale Wertschöpfung aus Ihren Daten ermöglichen.
Data Science vs. klassische Data Analytics
Data Science und klassische Data Analytics sind zwei Ansätze zur Verarbeitung und Analyse von Daten, die oft synonym verwendet werden, sich jedoch unterscheiden.
Data Analytics
Bei der klassischen Datenanalyse (bspw. mit KPIs) steht die Analyse von historischen Daten im Fokus. Prozesse folgen oft einem linearen Wasserfall-Ansatz: Datenerhebung, Bereinigung, Visualisierung und Erstellung von Berichten. Ziel ist es, vergangene Ereignisse zu erklären und Trends zu identifizieren. Der Lifecycle ist weniger dynamisch, da die Modelle in der Regel statisch bleiben und nicht kontinuierlich aktualisiert werden.
Data Science
Der (Modell-)Lifecycle in der Data Science ist iterativ und explorativ. Er umfasst mehrere Schritte: Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modelltraining, Validierung, Deployment und kontinuierliches Monitoring. Data Scientists arbeiten oft mit Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen, deren Performance (i.S.v. Genauigkeit) durch wiederholtes Experimentieren und Optimieren gesteigert wird. Dieser iterative Prozess ist essenziell, da Modelle im Laufe der Zeit überprüft und an neue Daten angepasst werden müssen. Eine flexible und leistungsstarke Architektur ist dabei unverzichtbar, um die Skalierbarkeit und Effizienz in jeder Phase sicherzustellen.
Herausforderungen von Data Science
Trotz der enormen Potenziale von Data Science gibt es immer wieder Herausforderungen, die bei der Anwendung in Unternehmen berücksichtigt werden müssen. Besonders in den Bereichen der Datenqualität und -quantität treten häufig Hürden auf. Folgende Gegebenheiten können die Ergebnisse verfälschen und zu ungenauen Prognosen führen:
- Unzureichende oder unvollständige Datensätze,
- inkonsistente Datenquellen oder
- fehlerhafte Datenverarbeitung
Auch die Auswahl und der Einsatz der richtigen Modelle und Algorithmen sind entscheidend: Ein falsches Modell oder eine unzureichende Anpassung an die spezifischen Unternehmensbedürfnisse kann zu suboptimalen Lösungen führen. Ein weiteres häufiges Problem ist die Interpretation und das Verständnis der Modell-Ergebnisse. Ohne ein fundiertes Wissen über die eingesetzten Methoden können Entscheidungen aufgrund von falschen Annahmen oder Missverständnissen getroffen werden.
Data Science kann nur dann erfolgreich sein, wenn es in enger Zusammenarbeit mit Fachexperten und durch kontinuierliches Monitoring und Feedback optimiert wird. Ein weiterer kritischer Aspekt ist die Skalierbarkeit der Lösungen – insbesondere bei großen Datenmengen und komplexen Analysen. Data-Science-Initiativen scheitern oft an der Integration in bestehende Systeme oder der mangelnden Anpassung an sich verändernde Anforderungen. Die richtige Balance zwischen technologischem Wissen und der praktischen Anwendbarkeit ist entscheidend, um Data-Science-Projekte nachhaltig und effektiv umzusetzen.
Data Science in der Anwendung: Anomalien erkennen anhand von Sensordaten
In diesem Video steigen wir mit Ihnen anhand einer Live-Demo mit einem Prototyp und verschiedenen Use Cases in die Praxis der Anomalie-Erkennung mit Data Science ein.
Anwendung von Data Science in der Praxis
Die Einsatzmöglichkeiten von Data Science sind vielfältig und erstrecken sich über zahlreiche Branchen und Unternehmensbereiche. Um einen besseren Eindruck von ihrer praktischen Bedeutung zu gewinnen, werden wir im Folgenden eine Reihe von konkreten Anwendungsfällen vorstellen.
1. Produktion und Logistik:
- Predictive Maintenance: Mithilfe von Sensordaten können Maschinenprobleme vorhergesagt werden, bevor sie zu Ausfällen führen, was Wartungsarbeiten optimiert und Ausfallzeiten reduziert.
- Supply Chain Optimization: Data Science hilft Unternehmen, ihre Lieferketten zu optimieren, Lagerbestände zu reduzieren und Transportkosten zu minimieren.
- Qualitätskontrolle: Die Analyse von Produktionsdaten kann dazu beitragen, Fehler zu identifizieren und die Produktqualität zu verbessern.
- Prozessoptimierung: Durch die Analyse von Produktionsdaten und -abläufen können Unternehmen Ineffizienzen identifizieren und ihre Prozesse optimieren.
2. Finanzen und Risikomanagement:
- Kreditrisikobewertung: Data-Science-Modelle werden eingesetzt, um die Kreditwürdigkeit von Antragstellern zu bewerten und Kreditausfälle zu minimieren.
- Betrugserkennung: Durch die Analyse von Transaktionsdaten können Muster erkannt werden, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten.
- Portfoliooptimierung: Data Science hilft Finanzinstituten, ihre Anlageportfolios zu optimieren und Risiken zu streuen.
- Vorhersage von Marktentwicklungen: Durch die Analyse von Finanzdaten und Wirtschaftsindikatoren können Unternehmen versuchen, Marktentwicklungen vorherzusagen und ihre Entscheidungen entsprechend anzupassen.
3. Marketing und Vertrieb:
- Kundenanalyse: Durch die Analyse von Kundendaten (z. B. Kaufhistorie, Website-Verhalten, Demografie) können Unternehmen ein besseres Verständnis für ihre Kunden gewinnen und personalisierte Marketingkampagnen entwickeln, die die Conversion Rate erhöhen.
- Lead Scoring: Data-Science-Modelle können Leads anhand ihrer Wahrscheinlichkeit, zu Kunden zu werden, bewerten und so Vertriebsteams helfen, ihre Ressourcen auf die vielversprechendsten Leads zu konzentrieren.
- Churn-Analyse: Die Analyse von Kundenabwanderungsmustern ermöglicht es Unternehmen, gefährdete Kunden zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung einzuleiten.
- Preisoptimierung: Mithilfe von Data Science können Unternehmen dynamische Preisstrategien entwickeln, die auf Nachfrage, Wettbewerb und anderen Faktoren basieren, um den Umsatz zu maximieren.
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Wilhelm Hardering
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