DGQ-Glossar Digitalisierung: Data Science26 | 11 | 19

Data Science beschreibt Datenwissenschaft, die dazu dient, Erkenntnisse, Einblicke und Wissen aus großen Datenmengen zu gewinnen. Data Scientists von heute sind keine Wissenschaftler im eigentlichen Sinne des Wortes, sondern vielmehr hochqualifizierte Datenexperten mit IT-, Mathematik- und Informatik-Hintergründen. Sie sind branchenübergreifend in Unternehmen angestellt und lösen komplexe Datenprobleme. Warum aber setzen Konzerne auf Erkenntnisse aus Data Science?

Digitale Informationen und Daten werden heute weltweit und zu jeder Zeit generiert. Dies geschieht durch Online-Einkäufe, bargeldlose Bezahlungen, Suchmaschinenabfragen und natürlich auch durch Interaktionen von Millionen Nutzern auf Social-Media-Plattformen. Riesige Ströme digitaler Daten sind die unsichtbaren Begleiterscheinungen des modernen Lebens. Data Scientists sind darauf spezialisiert, aus rohen, unstrukturierten und schnelllebiger Big Data nutzbare Erkenntnisse und gewinnbringende Informationen zu extrahieren. So wandeln sie Big Data in Smart Data um und machen verborgene Trends, Querverbindungen und Potenziale, die in den globalen Datenströmen versteckt sind, sichtbar.

Zur Verarbeitung und Analyse von Daten nutzen Data Scientists Machine-Learning-Algorithmen, konfigurieren Künstliche Intelligenzen und schaffen generelle Dateninfrastrukturen in Unternehmen. So können je nach Branche und unternehmensspezifischem Erkenntnisinteresse datengestützte Optimierungen des Geschäfts vorgenommen werden. Statistisch fundierte Entscheidungen auf Grundlage belastbarer Datenauswertungen haben das Potenzial, Unternehmensprozesse effektiver, kostensparender und profitabler zu machen.

Bei Data Science geht es nicht generell um die Auswertung und Analyse aller von Unternehmen gesammelten Daten, sondern per Definition nur um die Extraktion von Wissen aus komplexen und unstrukturierten Datenmengen. Zur Auswertung bereits strukturierter Google-Analytics-Daten zum Besucherverhalten auf einer Unternehmenswebsite bedarf es keiner Data-Science-Erkenntnisse. Die sinnvolle Verknüpfung von millionenfachen unstrukturierten Massedaten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten zur Ableitung von Entscheidungsempfehlungen hingegen, ist ohne Data Scientists nicht möglich.

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