Data Science

Wofür dient Data Science?

Allgemein dienen die durch Data Science gewonnenen Erkenntnissen der Förderung des digitalen Innovationsprozesses in Unternehmen. Entsprechend lauten die Zielsetzungen von Data-Science-Analysen unter anderem:

• Erkennen von Auffälligkeiten im Geschäftsbetrieb
• Unterstützung von Entscheidungen
• Optimierung von Unternehmensprozessen
• Hilfe bei der Unternehmenssteuerung
• Prognosen von künftigen Ereignissen

Den konkreten Einsatzgebieten sind im geschäftlichen Kontext somit kaum Grenzen gesetzt – weder was die Branche, noch die Unternehmensgröße angeht. Beispielsweise können Absatzprognosen mit KI Bestell- und Produktionsmengen optimieren. Ebenso lässt sich eine effiziente Personaleinsatzplanung ableiten. Währenddessen profitieren Controlling und Geschäftsführung gleichermaßen von einer zuverlässigen Vorhersage der Finanzkennzahlen durch Predictive Forecasting. Churn-Szenarien verhindern die Abwanderung von Kunden. Und auch die moderne KI-Welt der neuronalen Netze lässt sich nutzen, etwa wenn Algorithmen für die Verschlagwortung von Inhalten aus Bildern und Videos trainiert werden.

Die Beispiele machen bereits deutlich, dass im Rahmen einer Data Driven Company schließlich die Automatisierung aller genannten Maßnahmen und Abläufe durch Robotic Prozess Automation (RPA) angestrebt wird.

Wie können Sie mit Data Science neue Werte schaffen?

Um Data Science erfolgreich im Unternehmen zu nutzen, sind nicht nur kompetente Datenwissenschaftler gefragt. Ebenso müssen die technischen Voraussetzungen geschaffen werden. Eine etablierte Lösung ist ein Modern Data Warehouse in der Cloud, das strukturierte und unstrukturierte Daten in einem Data Lake sammelt und zur weiteren Erforschung bereitstellt. So hat der Data Scientist einerseits Zugriff auf die kompletten Rohdaten, andererseits kann er diese mit konsolidierten Stammdaten verknüpfen. Das fördert den aus Data Science resultierenden Erkenntnisgewinn und damit den Nutzen für die Digitalisierung des Geschäftes.

Gleichzeitig ist für maximale Kosteneffizienz gesorgt: Durch den Cloud-Ansatz lassen sich ganz unterschiedliche Analysedienste sowie kostenintensive Rechenkapazitäten nach Bedarf in Anspruch nehmen und wieder abschalten. Günstige Speicherressourcen ermöglichen es schließlich, prinzipiell unbegrenzt viele Daten wie auch die Ergebnisse vorangegangener Berechnungen sehr wirtschaftlich vorzuhalten.

Wollen auch Sie mit Data Science neue Werte für Ihr Unternehmen, Ihre Kunden und Ihre Mitarbeiter erschließen? Dann schauen Sie mal auf der Seite Big Data Engineering vorbei oder informieren Sie sich über unser Training Microsoft Modern Data Warehouse: Cloud-Plattformen aufbauen und geschäftlich nutzen.

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