Definition Was ist Data Science?

Von andi_dd

Ziel der Data Science ist es, aus strukturierten und unstrukturierten Daten Informationen zu generieren. Aus den Erkenntnissen leiten Datenwissenschaftler Handlungstipps ab. Diese dienen unter anderem dem Marketing und der Unternehmenssteuerung.

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Grundlagenwissen zum IT-Business
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(Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)

Data Science ist eine angewandte und interdisziplinäre Wissenschaft, in der eine Vielzahl an Methoden zum Einsatz kommen. Die Grundlagen und die Methoden stammen aus Wissenschaftsgebieten wie Informatik, Statistik, Mathematik und Stochastik. Übersetzt heißt Data Science Datenwissenschaft.

Vielfältige Chancen für wirtschaftliche Akteure

Unternehmen setzen in Zeiten der Digitalisierung zunehmend auf die systematische Generierung von Informationen aus Datenmengen: Data Scientists sind gefragt, die Konkurrenz um Fachkräfte ist groß. Firmen nutzen die gewonnenen Erkenntnisse und daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen auf viele verschiedene Arten. Einige Beispiele sollen das verdeutlichen:

  • Onlineshops werten das Klick- und Kaufverhalten von Nutzern aus. Auf dieser Basis schalten sie individualisierte Werbung.
  • Versicherungen analysieren ihre Versicherungsfälle und erstellen auf dieser Grundlage Risikoprofile sowie Prämienberechnungen.
  • Dienstleister in der Gesundheitsbranche ziehen Patientendaten heran, um die Behandlungen zu optimieren.
  • Industriebetriebe sammeln Produktionsdaten und identifizieren Verbesserungspotenzial.

Diese Liste lässt sich problemlos erweitern. Daten und deren gezielte Auswertung sind das Fundament, um konkurrenzfähig zu bleiben, Betriebskosten zu senken und mehr Umsätze zu generieren.

Data Science und Big Data

Seit einigen Jahren nimmt das Thema Big Data in der Ökonomie eine zentrale Rolle ein. Dabei handelt es sich um riesige Datenmengen, die sich ausschließlich mit entsprechenden Softwareprogrammen analysieren lassen. Bei der Datenverarbeitung finden in immer größerem Maß die Technologien Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) Anwendung. Neben leistungsstarker Software und umfangreichen Datenbanken ist das Knowhow von Datenwissenschaftlern unverzichtbar. Im ersten Schritt bedarf es einer ausgefeilten Konzeption: Verantwortliche überlegen, welche Informationen sie gewinnen wollen und welche Möglichkeiten die vorhandenen Daten bieten. Nur ein systematisches Vorgehen garantiert, dass Unternehmen die richtigen Daten erheben und diese sinnvoll nutzen.

Zahlreiche Ausbildungswege zum Data Scientist

Mittlerweile gibt es an vielen Universitäten Bachelor- und Master-Studiengänge im Bereich Data Science. Wer sich erst im Master-Studiengang zum Datenwissenschaftler ausbilden lässt, studiert zuvor Fächer wie Wirtschaftsinformatik auf Bachelor. Darüber hinaus existieren vielfältige Optionen, sich das Wissen der Datenwissenschaft nach einem absolvierten Studium berufsbegleitend anzueignen. Die meisten Teilnehmer an Weiterbildungen weisen abgeschlossene Studienfächer wie BWL, Informatik und IT auf. Grundsätzlich ist es auch möglich, sich nach einer dualen Berufsbildung mit dem Thema Data Science zu befassen.

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