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Was ist Data Science?

| Autor / Redakteur: Laimingas / Manfred Klein

Data Science ist auch für kleine Verwaltungen sinnvoll
Data Science ist auch für kleine Verwaltungen sinnvoll (© aga7ta – Fotolia)

Data Science oder Datenwissenschaft ist ein Oberbegriff für die Gewinnung von Wissen aus Datensammlungen. Es handelt sich dabei um ein interdisziplinäres Arbeitsfeld, dessen Ursprünge bis in die 1960er Jahre zurückreichen.

In den Anfangszeiten der Datenanalyse lag der Fokus vor allem auf der Auswertung von Statistiken. Mit dem Aufkommen computergestützter Auswertungen entwickelte sie sich langsam zu einer neuen wissenschaftlichen Disziplin, mit der eine Extraktion von Mustern, Schlussfolgerungen und Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten möglich wurde.

Lange Zeit wenig beachtet, wurde Data Science mit dem Trend zu Big Data auf eine neue Stufe gehoben und rückt seitdem mehr und mehr in den Fokus von Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen, etwa beim eGovernment für Behörden oder bei eHealth-Anwendungen im medizinischen Bereich. Zu berücksichtigen ist allerdings, dass der Schwerpunkt von Data Science nicht auf den eigentlichen Daten liegt. Vielmehr geht es darum, wie Daten zu verarbeiten, aufzubereiten und zu analysieren sind. Es geht also um eine zweckorientierte Analyse von Daten, um systematisch Entscheidungshilfen zu generieren, mit denen sich zum Beispiel wirtschaftliche Vorteile im Wettbewerb erlangen lassen. Allerdings muss es eine konkrete Fragestellung geben, damit die Datenanalyse erfolgreich sein kann.

Auch kleine und mittlere Organisationen profitieren von Data Science

Mit Big Data wurden die Ansätze und das große Potenzial systematischer Datenanalysen und -auswertungen für Unternehmen und Marketingstrategien aufgezeigt. Außerdem ist das Interesse an Data Science durch die technologische Entwicklung im Segment analytischer Datenbanken und neuartiger Analysewerkzeuge gestiegen, die eine Auswertung erleichtern und auch für kleinere Unternehmen und Organisationen ökonomisch sinnvoll erscheinen lassen.

Die Kosten und der Aufwand waren früher so hoch, dass nur große Unternehmen und Forschungseinrichtungen Datenanalyse betreiben konnten. Neue Impulse für Data Science entstanden etwa durch Cloud Computing, Software as a Service (SaaS) und Open Source Anwendungen für Datenbanken und Datenanalysen, so dass mittlerweile auch Firmen mit kleinerem Budget Datenanalysen für sich nutzen können.

Aufgaben eines Data Scientist

Ein Data Scientist ist in der Lage, aus vorliegenden großen Datenmengen bestimmte Informationen zu extrahieren und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten, die ein Unternehmen dazu befähigen, effizienter zu produzieren und zu arbeiten. Mit Hilfe innovativer Tools für die Analyse entwickelt er Fragestellungen, die aus dem unübersichtlichen Datenpool erst die relevanten Erkenntnisse herausdestillieren. Aus diesen Erkenntnissen lassen sich anschließend Hypothesen ableiten, die statistisch überprüfbar sind und für das Management eines Unternehmens als Entscheidungshilfe aufbereitet werden. Vor allem bei der Erstellung von Prognosen spielt Data Science eine immer wichtigere Rolle. Hierbei werden bestimmte Unternehmenskennzahlen wie Verbraucherverhalten, Absatzprognosen etc. überprüft, um neue Entwicklungen im Umfeld frühzeitig erkennen zu können.

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