Wofür Data Science?

Nützliche Daten

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Extraktion, Analyse, Interpretation und Anwendung von Informationen aus Daten beschäftigt. Es kombiniert Konzepte und Methoden aus verschiedenen Bereichen wie Statistik, Informatik, Mathematik und Betriebswirtschaft, um Daten zu sammeln, transformieren, modellieren und visualisieren, um daraus nützliche Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Ein Data Scientist nutzt statistische Methoden, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu untersuchen und zu interpretieren. Ziel ist es unter anderem, Muster und Trends zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen und bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Einsatzmöglichkeiten

Wie kann mein Unternehmen davon profitieren?

Data Science kann für Unternehmen sehr wertvoll sein, da es ihnen ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und damit ihre Effizienz und Rentabilität zu steigern. Hier sind einige Beispiele, wie Data Science ihr Unternehmen unterstützen kann:

    Forecasting

    Zukünftige Ereignisse wie z.B. Verkaufszahlen, Kundenpräferenzen, Markttrends oder Preise vorhersagen. Diese Vorhersagen können genutzt werden, um tägliche Abläufe am Markt bzw. Kunden auszurichten, als auch strategische Entscheidungen zu treffen und das Unternehmen auf Veränderungen im Markt vorzubereiten.

    Optimierung

    Prozesse und Ressourcen innerhalb des Unternehmens optimieren, um Effizienz und Rentabilität zu maximieren. Beispiele hierfür sind die Optimierung von Lagerbeständen, die Reduzierung von Fehlern in der Produktion oder die Verbesserung von Logistik- und Supply-Chain-Prozessen.

    Personalisierung

    Unternehmen können mithilfe von Data Science das Verhalten sowie die Präferenzen Ihrer Kund·innen besser verstehen und somit personalisierte Angebote und Marketingkampagnen erstellen, um ihren Kund·innen eine bessere Erfahrung beziehungsweise mehr Nutzen zu bieten.

    Anomalieerkennung

    Identifizieren von abnormalen Verhaltensweisen von Sensoren, Maschinen, Menschen oder auch Prozessabweichungen. Gekoppelt mit einer entsprechenden (Geschäfts-) Prozesslogik, lassen sich daraus eine Vielzahl von Anwendungsfällen umsetzen, wie z.B. Betrugserkennung, intelligente Wartung von technischen Anlagen oder Überwachungsroutinen, die automatisiert im Hintergrund ablaufen und ein menschliches Eingreifen nur im Bedarfsfall notwendig machen.

    Prozessautomatisierung

    Durch Data Science können Prozesse mehr als nur digital automatisiert werden. Mit Unterstützung von künstlicher Intelligenz lassen sich auch komplexere Entscheidungen entlang der Prozesskette intelligent automatisieren, mit dem Ergebnis einer höheren Prozesseffizienz, einer besseren Monetarisierung und weniger Fehlern sowie den damit verbundenen Folgekosten.