Im Jahr 2022 werden täglich 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erzeugt. 90 % der weltweiten Daten wurden allein in den letzten zwei Jahren erzeugt. Es wird erwartet, dass sich das Datenvolumen alle zwei Jahre verdoppeln wird – eine beeindruckende Zahl.

Die führenden Unternehmen der Welt, von Google, Amazon und Facebook bis hin zu aufstrebenden Startups wie Uber, setzen alle auf Data Science, um datengestützte Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Diese Unternehmen nutzen Data Science, um ihre Geschäftsentscheidungen zu optimieren. Sie betrachten Erkenntnisse, nicht nur Daten, als wertvolle Ressource, die ihnen einen umfassenden Einblick in die Daten ermöglicht. Mit Echtzeit-Einblicken können sie sofortige, kontextbezogene Maßnahmen in allen Geschäftsbereichen ergreifen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie sind agil positioniert, um Kunden zu begeistern, Beziehungen zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein allumfassendes Konzept, das die vielschichtigen Prozesse umfasst, die zur Extraktion von Wert aus Daten angewendet werden. Dies beinhaltet Backend-Systeme, angewandte Tools und Technologien sowie Frontend-Data Scientists. Es ist jedoch nicht ein einzelner Data Scientist, der das gesamte benötigte Wissen besitzt, sondern Teams mit unterschiedlichen, sich ergänzenden Fähigkeiten.

Die Datenwissenschaft kombiniert Rechenleistung und menschliche Kreativität, um aus umfangreichen Datenmengen Wert zu generieren. Dies verbessert unsere Fähigkeit, Informationen effektiv zu nutzen und ermöglicht uns, mehr zu erreichen.

Um als Unternehmen im 21. Jahrhundert erfolgreich zu sein, ist es unerlässlich, Daten zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Wir sind der Überzeugung, dass wir eine neue Realität schaffen können, in der alle Unternehmen, ob klein, mittel oder groß, datenkompetent werden und Erkenntnisse mit Innovation und Wertschöpfung verknüpfen können. Eine Realität, in der Datenkenntnisse zu einem Ökosystem werden.

Die Implementierung von Data Science ist ein Teil der digitalen Transformation, die in mehreren Phasen stattfindet. Ein einfacher Dreischritt-Ansatz – Erfassen, Analysieren und Handeln – wird angewendet, um datengesteuerte Entscheidungsfindung in Unternehmen zu fördern.

Zukunftssicherheit durch einen Zyklus der Neuerfindung und Umgestaltung

Die Komplexität von Datensystemen nimmt täglich zu. Daten- und Technologiestapel beherbergen immer größere Mengen an sich schnell verändernden Daten. Diese Daten sind oft unstrukturiert und über die gesamte Organisation verteilt, wobei wertvolle externe Quellen häufig übersehen oder gar nicht erfasst werden.

Viele Unternehmen verlassen sich auf Metriken, um die Leistung zu messen und das Geschäft zu lenken, übersehen dabei jedoch eine nahezu ungenutzte Goldmine an weiteren Daten.

In diesen Daten verbergen sich Einblicke in Ihr Unternehmen, Ihre Kunden, Wettbewerber und Märkte – vorausgesetzt, es gibt jemanden, der bereit ist, tiefer zu graben und Geschäftseinblicke zu entdecken, nach denen zuvor niemand gesucht hat. Hier kommt der Data Scientist ins Spiel.

Data Scientists nutzen verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz, um Datenkenntnisse mit wertvollen Ergebnissen zu verknüpfen.

Eine gut durchdachte Datenstrategie bildet die Grundlage für eine von Erkenntnissen getriebene Zukunft.

Maschinen haben die Fähigkeit, eine Vielzahl von hochdimensionalen Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Sobald eine Maschine diese Muster erlernt hat, kann sie Anomalien aufdecken, Trends identifizieren und Vorhersagen basierend auf ihrem Lernen generieren. Sobald diese Muster erlernt sind, können Vorhersagen gemacht werden, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen.

Dies ist das Wesen des maschinellen Lernens, ein Teilbereich des breiteren Feldes der Künstlichen Intelligenz. In diesem Bereich extrahieren Datenwissenschaftler Erkenntnisse aus Daten, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen. Die richtigen Daten ermöglichen eine Vielzahl von handlungsrelevanten Erkenntnissen in allen Geschäftsaktivitäten, was zu messbaren Auswirkungen auf die oberen und unteren Zeilen führt.

Eine entscheidende Fähigkeit in der Datenwissenschaft ist die Fähigkeit, ein Datenanalyseproblem in Komponenten zu zerlegen, die mit einer bekannten Aufgabe übereinstimmen, für die Werkzeuge zur Verfügung stehen.

Eine Datenstrategie leitet einen Datenstapel, der einen Technologiestapel, Systeme und die gesamte Unternehmensarchitektur unterstützt. Ein daten- und geschäftsorientierter Ansatz ermöglicht die Identifizierung der erforderlichen Funktionalität, um Ihre ‚Jobs-to-be-done‘ in allen Aktivitäten mit Mitarbeitern, Kunden und Lieferanten zu unterstützen, sowohl jetzt als auch fortschreitend in die Zukunft.