Besteht die Möglichkeit etwas zu verbessern, wie etwa Marketingmaßnahmen, das nicht gemessen werden kann? Falls ja, wie analysiert und bewertet man Ausgangslage und Fortschritt? Stichwort hierfür ist „Data Science“ – ein Begriff oder vielmehr eine Jobbezeichnung, die an Bedeutung gewinnt. Für Data Scientists gehört das zum Alltag: Passende Lösungen finden, um Ereignisse und Tatsachen messbar zu machen, die nicht direkt gemessen werden können.
Zusammenfassung
„Aus Big Data wird Smart Data!“
Messbarkeit, Bewertung, Fortschritt. Dahinter verstecken sich viel mehr als nur einfache Worte. Für Unternehmen ist es von großer Bedeutung, messbare Fakten vor Augen zu haben, um Ziele erfolgreich erreichen zu können. Als Brücke zwischen unstrukturierten, unterschiedlichen Datensätzen und dem genauen Verständnis, der Interpretation und der Nutzung dieser Daten fungiert Data Science, zu Deutsch Datenwissenschaft. Heute ist nicht mehr nur entscheidend, wer die meisten Daten sammeln kann, sondern wer sie am besten auswertet: Aus Big Data wird Smart Data!
Tipp: In unserem KI-Glossar finden Sie weitere Begriffe die Sie in diesem Zusammenhang kennen sollten.
Praxisbeispiel
Unternehmen A hat in den vergangenen Monaten Produkte an 200.000 Kunden verkauft. Aus den Kaufabschlüssen und weiteren Quellen gewonnene Daten sollen ausgewertet werden, um Kunden in Zukunft zielgerechter ansprechen zu können. Hierbei müssen Daten wie Wohnort, Präferenzen im Einkauf, Kaufvolumen, Alter und eine Vielzahl weiterer Daten beachtet werden. Ergebnis der Sortierung, Auswertung und Analyse der Datensätze können Modelle sein, welche relevante Fragen beantworten. Ein solches Model könnte beispielsweise eine Altersspanne oder Region aufzeigen, in der das Unternehmen besonders viele Produkte mit hohen Margen verkauft hat. Auf Basis dieser neu gewonnen Information können Marketing und Vertrieb deutlich stärker auf die umsatzstarken Zielgruppen zugehen, um Umsatz und Gewinn des Unternehmens zu steigern.
Zentrale Fragen im Kontext von Data Science
- Was muss gemessen werden?
- Wie müssen einzelne Daten gemessen werden?
- Warum sind diese Informationen von Bedeutung?
- Wo finden sich die Daten?
Grundlegende und erste Frage ist stets, wie durch die Auswertung bestimmter Daten einen Mehrwert, beispielsweise einen Wettbewerbsvorteil, erzielt werden kann. Unternehmen ziehen zunehmend Nutzen aus Daten, denn durch die Digitalisierung wird die Nutzung und Evaluierung von Kundendaten immer einfacher: Hierbei können Aspekte wie Kundenloyalität, Lieferzeiten, Kundenzufriedenheit und vieles mehr genau analysiert und Stärken und Schwächen mit genauen Daten erörtert werden.
Solche enormen Datenmengen zu analysieren gewinnt an Bedeutung und das Interesse von Unternehmen an Data Scientists steigt stetig – unabhängig von Größe, Industrie oder Ort eines Unternehmens. Dennoch ist die Notwendigkeit eines Data Scientists in einigen Branchen größer als in anderen. In der Finanzbranche oder auch bei Technologieunternehmen wie Facebook und Google machen Data Scientists einen nicht unerheblichen Teil der Belegschaft aus. Auch Branchen wie die Automobilbranche und die voranschreitende Digitalisierung in Kraftfahrzeugen zwingt Autobauer zur Nutzung von Datenwissenschaftlern.
Aufgaben eines Data Scientists
Hauptsächlich bestehen die Aufgaben in der Analyse und Auswertung von Daten, welche in fünf Schritten geschehen.
Identifizierung von Problemen
Etwaige Probleme oder Sachverhalte mit den relevanten Stakeholdern erkennen. Hierzu gehören im Normalfall Ansprechpartner wie Lieferanten oder der Vertrieb.
Sammeln von Daten
Hier beginnt die Datenerfassung. Grundlegend können alle Daten, insofern das rechtlich zulässig ist, gesammelt und ausgewertet werden. Hierzu zählen nicht nur interne Quellen wie Server und Protokolle, sondern auch externe Quellen wie Datenbanken.
Aufbereitung der Datenmengen
Auf das Sammeln der Daten folgt logischerweise die Auswertung. Zuvor ist es jedoch unabdingbar, die Datenmengen aufzubereiten und zu vereinheitlichen. Dies beinhaltet das Sortieren, Modifizieren, Transformieren und Manipulieren von Daten im Hinblick auf das Geschäftsproblem. Je homogener die gesammelten Daten abgebildet werden können – beispielsweise ein einheitliches Datum- oder Zeit Format – umso bessere Ergebnisse können im Nachgang erreicht werden.
Explorative Datenanalyse
Die Datenauswertung folgt nach der Aufbereitung der Daten. In diesem Schritt müssen Variablen und Parameter gewählt werden, um Modelle zu entwickeln, welche das Problem des Unternehmens lösen und Unsicherheiten beseitigt. Hierzu müssen Daten auf dessen Zuverlässigkeit und Praktikabilität untersucht werden. Konkret bedeutet das, dass Daten vollständig und aussagekräftig sein müssen. Ferner müssen die Daten ökonomisch sinnvoll genutzt werden, sprich die Kosten der Datenanalyse müssen sich im Rahmen halten.
Liegen vollständige und zielführende Datensätze vor, kann das Unternehmen anhand der Modelle Lösungen für anstehende Probleme vorbereiten und Geschäftsentwicklungen prognostizieren. Plant ein Unternehmen beispielsweise eine Preiserhöhung auf ein Produkt, kann so die Konsumentennachfrage prognostiziert werden.
Teilen von Ergebnissen
Kommunikation und Visualisierung von Ergebnissen für die relevanten Stakeholder. Allen voran für die Geschäftsführung und für die mit der Situation betrauten Personen müssen die Ergebnisse der Datenauswertung einfach und klar verständlich sein. Nur so können auf den Daten aufbauende Handlungsempfehlungen verstanden und umgesetzt werden.
Wie wird man Data Scientist?
Data Scientist/Engineer/Analyst – was ist der Unterschied?
Neben Data Scientists werden in Unternehmen häufig ebenfalls Data Engineers und Data Analysts benötigt. Obgleich sich die Bezeichnungen ähneln und sich die Aufgabengebiete überschneiden können, ist es wichtig, die Unterschiede zu kennen und zu verstehen.
Plant ein Unternehmen einen starken Fokus auf die Nutzung von Daten zu setzen, liegt es nahe, sich die Unterstützung eines Data Engineers zu sichern. Dateningenieure sind Personen, die ein einheitliches Datenmodell aus verschiedensten Quellen entwerfen und Daten integrieren, so dass sie von Data Scientists genutzt werden können. Im Wesentlichen bereiten sie die Datengrundlagen vor, um den Datenwissenschaftlern die Arbeit zu erleichtern.
Während Data Engineers an der Erstellung und Pflege kompletter Datenarchitekturen beteiligt sind, Data Scientists an deren komplexer Analyse, Organisation und Interpretation – sind Data Analysts wiederum meist darauf fokussiert, Muster in numerischen Daten zu finden und diese zu nutzen, um Unternehmen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Data Analysts bringen nicht nur einen Mehrwert für das Unternehmen, indem sie Antworten auf die genauen Fragen finden, sondern auch durch die Kommunikation der Ergebnisse, die einen soliden Hintergrund für viele Geschäftsentscheidungen bieten und alle Aspekte der Arbeit abdecken. Hierzu zählen beispielsweise die Überwachung und Analyse von Leistungsindikatoren (KPIs), die Analyse von Produkt- oder Prozess Metriken oder die Vorhersage von Wachstumspotenzialen.
Big Data ist ganz generell ein Überbegriff für digitale Technologien und wird zum Beispiel als Synonym für Datenmengen im Petabyte & Exabyte Bereich genutzt, die nicht mit den üblichen Methoden der Datenverarbeitung ausgewertet werden können. Big Data kann sowohl Teil des Toolkits eines Data Scientists sein oder als eigenständiger Beruf des Big Data Spezialisten betrachtet werden.
Data Scientists in Ihrem Unternehmen?
Wenn Sie in Branchen wie der Automobil- oder Finanzbranche unterwegs sind, datenbasierte Entscheidungen treffen wollen oder sich Ihre KPIs aus verschiedenen Datenquellen speisen, sollten Sie über den Einsatz von Data Scientists nachdenken.
Unternehmen sind in den vergangenen Jahren vermehrt auf der Suche nach einer neuen Perspektive, ohne die finanzielle Belastung, die mit der Anstellung eines traditionellen Beratungsunternehmens verbunden ist. Zulasten der Arbeitgeber wirkt zudem die hohe Nachfrage nach Datenwissenschaftlern aller Art, die das Angebot derzeit deutlich übersteigt. Allen voran in Deutschland existiert seit Jahren und besonders jetzt durch die beschleunigte Digitalisierung ein enormer Fachkräftemangel. Mehr dazu, wie Sie durch Freelancer schneller und erfolgreicher an Ihre Ziele kommen, finden Sie hier.
In Bezug auf Beschäftigungsmodelle sind freiberufliche Datenwissenschaftler daher stets eine gute Option, um in das Thema Data Science einzusteigen, erste Erfolge zu verzeichnen, neue Projekte anzustoßen oder personelle Engpässe zu überbrücken.
Haben Sie Interesse oder Fragen bezüglich Data Science, Big Data, und datenbasierten Entscheidungen in Ihrem Unternehmen oder planen Sie Projekte in der IT? Melden Sie sich gerne ganz unverbindlich bei uns.
