Was ist Data Science?

Alephnets Data Science-as-a-Service-Ökosystem befähigt alle Unternehmen, Daten mit angestrebten Ergebnissen zu verbinden.

Data Science ist ein Überbegriff, der die gesamten komplexen und mehrstufigen Prozesse beschreibt, die zur Gewinnung von Werten aus Daten eingesetzt werden.

Data Science ermöglicht es uns, die riesigen Informationsmengen sinnvoll zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen, die es uns ermöglichen, mehr zu tun.

Data Scientists nutzen verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz, um Datenerkenntnisse mit wertvollen Ergebnissen zu verbinden.

Eine digitale Welt

Mit 4,388 Mrd. Internetnutzern, 5,112 Mrd.Mobilfunknutzern und 3,484 Mrd. aktiven Nutzern sozialer Medien weltweit.

-Global Digital Report 2020

In einer Zeit, in der große Mengen an Informationen weithin zugänglich sind und in Umlauf gebracht werden, ist die Fähigkeit, kontextbezogene Erkenntnisse aufzunehmen, zu analysieren und darauf zu reagieren, sehr schnell geworden. Daten spielen weltweit in einer Vielzahl von Branchen und Innovationen die Hauptrolle.

Führungskräfte, die Data Science und den Einsatz von KI in ihr Unternehmen und ihre Unternehmenskultur integrieren, entwickeln Systeme mit verwertbaren Erkenntnissen, mit denen sie ihre Konkurrenz übertreffen.

    Der Aufstieg von Data Science und KI

    Obwohl es KI bereits seit den 1950er Jahren gibt, ist die Technologie erst seit kurzem in der Praxis sichtbar. In den letzten 4 Jahren sind die Investitionen in KI drastisch gestiegen.

    Der Fortschritt und die Keimzelle, die dem Aufstieg von Data Science und KI zugrunde liegen, sind vor allem auf die folgenden drei Faktoren zurückzuführen:

     

    • Leichter Zugang zu großen Daten aus dem elektronischen Handel, Unternehmen, Behörden, der Wissenschaft, Wearables und sozialen Medien.
    • Die Verbesserung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) ist eine Folge der großen Menge an verfügbaren Daten.
    • Höhere Rechenleistung und die Zunahme von Cloud-basierten Diensten, die die Ausführung anspruchsvoller maschineller Lernalgorithmen erleichtern.
    Data Science begünstigt

    Die größten Unternehmen der Welt – von Google über Amazon und Facebook bis hin zu den mit Risikokapital ausgestatteten Uber-Startups, die sich auf dem Weg zu den Unicorns befinden – treiben ihre Unternehmensleistung durch datengestützte Geschäftsmodelle voran, die auf Data Science basieren.

    Diese Unternehmen nutzen Data Science, um alle Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Sie behandeln Erkenntnisse, nicht nur Daten, als Geschäftswert, der eine vollständige Sicht auf die Daten generiert: Echtzeit-Einblicke mit der Fähigkeit, in Echtzeit, sofortige, kontextbezogene Maßnahmen in allen Geschäftsaktivitäten zu ergreifen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Sie sind dynamisch aufgestellt, um Kunden zu begeistern, Beziehungen zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.

    Data Science Anwendungsfälle

    Eine einzige Quelle vertrauenswürdiger Daten ermöglicht es einem Unternehmen, analytische Fähigkeiten zu nutzen, um umsetzbare Geschäftsinformationen für alle Aktivitäten abzuleiten.

    Die Datenanalyse ermöglicht die kontinuierliche Suche nach Möglichkeiten, die Lösung von Problemen in Echtzeit, den Einsatz von Testfällen, die Auswertung der Ergebnisse und die Iteration.

    Mit Data Science und KI sind die Möglichkeiten unbegrenzt

    Die Möglichkeit, Einblicke in Echtzeit zu generieren, lässt die Überschneidungen von Rollen und Funktionen immer enger werden, wodurch Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten verschwimmen und neu definiert werden.

    Die traditionellen Aktivitäten in der Wertschöpfungskette entwickeln sich mit hoher Geschwindigkeit, aber auch die Wettbewerbslandschaft, in der sich der Wettbewerb von bestimmten Branchen und Industrien zu umfassenden Ökosystemen verlagert.

    Wir sehen das am Übergang vom Auto zu Mobilitätslösungen. Unternehmen wie Spotify sind ein großartiges Beispiel dafür, wie Nutzerdienste im Mainstream angekommen sind. Die Verbraucher zahlen jetzt für den vorübergehenden Zugriff auf Dinge, die sie früher direkt gekauft haben, und zwar mit Hyper-Personalisierung.

    Vom Bankwesen bis zu Fintech-Plattformen, von Produktionslinien bis zu intelligenten Fabriken – fast überall brechen die traditionellen Grenzen zusammen. Die Wettbewerber kommen aus neuen Richtungen und verfolgen andere Ziele als die bekannten Rivalen.

    Data Science und der Einsatz von KI sind branchenunabhängig

    Von Einzelhandelsgeschäften, die ihre Preise in Echtzeit aktualisieren und optimieren und gleichzeitig das maschinelle Lernen mit Wetterdaten nutzen, um die Produktnachfrage vorherzusagen. In Verbindung mit automatisiertem Bestandsmanagement und der Preisgestaltung von Wettbewerbern maximieren Unternehmen die Verfügbarkeit gefragter Produkte zur richtigen Zeit und zum richtigen Preis, um den Absatz zu steigern.

    Unternehmen automatisieren das Beschaffungsmanagement und optimieren die Ausgaben für Lieferanten.

    Banken automatisieren die Kreditvergabe an Kunden. Nicht-traditionelle Transaktionsdaten, die von prädiktiven KI-Algorithmen erfasst werden, ermöglichen eine bessere Bewertung der Kreditqualität. Personal und Zeit werden eingespart, Kreditausfälle werden reduziert, während die Kreditportfolios wachsen und die Leistung verbessert wird.

    Erweiterte Intelligenz im Gesundheitswesen rettet bereits Leben, indem sie die Genauigkeit der Erkennung von Herzversagen durch Disponenten bei Notrufen verbessert. Die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Formen der KI übersetzen verbale und nonverbale Daten wie den Tonfall und das Atemmuster. Anhand von Daten, die aus Millionen früherer Notrufe analysiert wurden, können KI-Modelle nach Anzeichen für einen Herzstillstand suchen, warnen und den Disponenten während des Anrufs Empfehlungen geben. Die korrekte und schnelle Diagnose von Herzinfarkten hat sich um mehr als 20 % erhöht und viele Leben gerettet.

    Ein Rahmen für Datenwissenschaft

    Unternehmen brauchen einen neuen Strategieansatz, um in einer Welt der Ökosystemstörung zurechtzukommen. Ein Insights-Ökosystem befähigt ein Unternehmen, Innovationen voranzutreiben, geschäftliche Agilität zu erreichen und in der digitalen Wirtschaft zu bestehen.

    Einblicksorientierte Unternehmen sind flexibler und widerstandsfähiger

    Durchschnittliche Wachstumsraten von Unternehmen, die Erkenntnisse gewonnen haben

    27% jährliches Wachsumg im öffentlichen Sektor
    40% jährliches Wachstum im privaten Sektor

    Durchschnittliche Wachstumsraten ohne Erkenntnisse

    +3,6% jährliches Wachstum des BIP

    * Quellen: Forrester, Morningstar, PitchBook, The Economist Intelligence Unit; siehe auch: „The Insights-Driven Business“ Forrester-Bericht

    Einblicksorientierte Unternehmen

    gewinnen mehr Kunden
    sind profitabler
    übertreffen häufiger den ROI der Wettbewerber

    * Quellen: IDC, Gartner, Forrester 2019 / 2020

    44 % der größeren Unternehmen befürchten, dass sie den Anschluss an Start-ups verlieren, wenn sie KI in ihrem Unternehmen zu langsam bewerten und einsetzen.

    – Microsoft Digital Research

    Es wird erwartet, dass der globale Markt für künstliche Intelligenz von 2020 bis 2027 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 42,2% wächst und Ende 2027 einen Wert von 733,6 Milliarden USD erreicht.

    – Einblicke von Grandview Research

      Data Science-Prozess

      Verwandlung von Daten in verwertbare Erkenntnisse, höhere Effizienz, Kosteneinsparungen, Steigerung der Produktivität, des Engagements der Mitarbeiter, des Umsatzes und des Gesamtwerts des Unternehmens durch eine einfache 3-Schritt-Methode:

      Sammeln, Analysieren und Handeln.

      Intelligente Ergebnisse

      • Automatisierung: verbesserte Effizienz, niedrigere Kosten, höhere Produktivität
      • Anomalie- und Trenderkennung: Bedrohungen und Risiken früher erkennen
      • Auto Discovery: Einblicke gewinnen, um die Belegschaft zu stärken
      • Katalysator-Erkennung: Benchmarking, F&E, fortgeschrittenes tieferes Lernen
      • Anreicherungspipeline: Förderung neuer Möglichkeiten, Dienstleistungen und Produkte
      • Smarte Empfehlungen: erweiterte Intelligenz
      • System der Einblicke

      Haupteinstiegshindernisse und Herausforderungen in der Datenwissenschaft

      Data Science - Zugangshindernisse und digitale Herausforderungen

      Zugangshindernisse und digitale Herausforderungen

      Um in der digitalen Wirtschaft wettbewerbsfähig zu sein, müssen Unternehmen eine Reihe von Herausforderungen bewältigen:

      • Bewusstsein und kulturelle Bereitschaft zur Nutzung von Daten
      • Bereitschaft zu Engagement und Investitionen, einschließlich der Einführung von Arbeitskräften
      • Datenzugang, Qualität, Aktivierung, Analyseanwendung
      • Zunehmende Regulatorik
      • Zugang zu Frontend- und Backend-Ressourcen

      Weitere Trends in Data Science und KI

       

      Unternehmenskultur Datenreife

      Die meisten Unternehmen möchten ihre Entscheidungsfindung stärker an Daten ausrichten. Erfolgreich sind jedoch die Unternehmen, in denen sich die Führungskräfte dazu verpflichten, die zur Verwirklichung ihrer Ziele erforderlichen Investitionen zu tätigen. Diese Verpflichtungen erstrecken sich auf Talente, Prozesse und die breite Palette an Technologien, die für die Einführung und den Einsatz von Daten und Analysen in großem Umfang zur Verfügung stehen.

      Untersuchungen vonIDC zeigen, dass 83 % der CEOs ihr Unternehmen datengesteuerter machen wollen und dass datenorientierte Unternehmen mit einer ausgereiften Datenkultur bessere Ergebnisse erzielen, indem sie ihre Geschäftskennzahlen anheben und so bessere Ergebnisse erzielen.

      Zu den Vorteilen gehören:

      • Stärkere Differenzierung vom Wettbewerb
      • Schnellere Markteinführung
      • Höhere Gewinne
      • Höhere Mitarbeiterzufriedenheit

      Eine Datenkultur fördert die Wertschöpfung in datengesteuerten Unternehmen

      In einer digitalen Wirtschaft müssen Führungskräfte ihr Unternehmen umgestalten und dabei den Schwerpunkt auf die Entwicklung von Agilität und Widerstandsfähigkeit legen.

      Die erfolgreichsten Unternehmen setzen auf eine datengesteuerte Kultur. Sie sind bestrebt, aus Daten einen Nutzen zu ziehen, und fördern die Erforschung von Daten und die Neugierde. Sie erkennen den Wert von Daten, indem sie die gesamte Belegschaft auf allen Ebenen in die Lage versetzen, bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie machen Datenkompetenz zu einer Priorität und versuchen, organisatorische Silos aufzubrechen, um die Zusammenarbeit zu fördern und unternehmensweite Systeme für Erkenntnisse zu entwickeln.

      Unternehmen, die der Datenkultur einen hohen Stellenwert einräumen, befähigen datenkompetente Talente, die Data Science einsetzen, um Chancen zu nutzen, Wachstum und Innovation voranzutreiben und das Unternehmen von der Konkurrenz abzuheben.

      Herausforderungen bei Datenzugang, -qualität und -aktivierung

      Unternehmen haben immer komplexere Systeme.

      Viele Unternehmen verfügen über eine spezifische Software für jede Funktion, von der Lohn- und Gehaltsabrechnung über die Buchhaltung, das Personalwesen, das ERP, die Rechnungsstellung, das CRM, die Analytik bis hin zu branchenspezifischen Systemen. Daten- und Technologiestapel beherbergen wachsende Mengen an sich schnell verändernden Daten, die über das gesamte Unternehmen verstreut sind, oft ohne Standardstruktur und externe Quellen von großem Wert, die nicht berücksichtigt oder überhaupt nicht erfasst werden.

      Bis zu 95 % aller Daten sind unstrukturiert – Inhalte sozialer Medien, Gesprächsprotokolle, Video, Audio und vieles mehr.

      Aus unstrukturierten Daten lassen sich oft die meisten Erkenntnisse gewinnen, aber sie werden auch weitgehend nicht genutzt. Infolgedessen nutzen die meisten Unternehmen nur 1 % der verfügbaren Daten, um ihre Entscheidungen zu verbessern. Quelle: Hopkins et al. Forrester.

      Auswirkungen

      • Der umständliche Zugang kostet viel Zeit.
      • Bis zu 30 % des Arbeitstages eines Mitarbeiters kann mit dem Suchen und Sammeln von Daten verbracht werden – 2 ½ Stunden pro Tag
      • Fehlende Informationen erschweren die Bewerbung von Unternehmen
      • Opportunitätsverlust aufgrund der Unfähigkeit, relevante Daten zu finden
      • Produktivitätsverlust
        • fehleranfällig
        • Bei der Datenduplizierung
        • verlagert sich das Problem von fehlenden Daten auf schlechte Daten.

      Unternehmen versuchen, ihre Mitarbeiter zu befähigen, sie zu „Citizen Data Scientists“ zu machen, und scheitern zum Teil daran, dass der Ansatz technologieorientiert ist und die für die Verwaltung des Lebenszyklus eines Datenprodukts erforderlichen Fähigkeiten breit gefächert und unüblich sind.

      Zunehmende Regulatorik

      Data Science und der Einsatz von KI bieten ein unbegrenztes Potenzial, aber mit dem großen Potenzial sind auch erhebliche Risiken verbunden.

      Der Einsatz von Data Science und KI zur Unterstützung geschäftskritischer Entscheidungen macht es unerlässlich zu verstehen, was KI tut und warum. Liefert sie wertvolle kontextbezogene Einblicke oder trifft sie genaue, auf Vorurteile bedachte Entscheidungen? Verstößt es gegen Datenschutzbestimmungen? Können Sie die Modelle steuern und überwachen, um die Einhaltung der fortschreitenden Vorschriften zu gewährleisten?

      Die Entwicklung von KI durch jemanden, der nicht über das nötige Fachwissen und die richtige Ausbildung verfügt, oder der ohne angemessene Kontrollen arbeitet, kann zu einer gefährlichen Situation führen: Da die Ergebnisse des Modells nicht erklärt werden können, werden Probleme möglicherweise erst nach der Implementierung des Systems deutlich, so dass die Unternehmen schwer haftbar gemacht werden können. Selbst die ausgefeiltesten KI-Systeme hochqualifizierter Ingenieure können das Risiko der Erklärbarkeit verstärken und unbeabsichtigte Folgen haben.

      KI sollte von Personen mit einschlägigem Fachwissen entwickelt, getestet und gewartet werden.

      Wenn Unternehmen darüber nachdenken, wie sie Data Science und KI implementieren und maximieren können, müssen sie sich der Nachfrage und der Schwierigkeit bewusst sein, Data Scientists zu gewinnen und zu halten, was sich nicht nur auf die Zielsetzung und die Qualität der Ergebnisse auswirkt, sondern auch auf die Fähigkeit, wachsende Risiken zu managen und abzumildern.

      Die Data Science as a Service-Plattform versetzt alle Unternehmen auf elegante Weise in die Lage, diese wachsenden, kritischen Probleme zu lösen und die Datenrendite zu steigern.

      Zugang zu Frontend- und Backend-Ressourcen

      Data Science und der Einsatz von KI sind keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit für langfristigen Erfolg. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen Technologie, Wissen, Rechenleistung, Zugang zu Daten und das nötige Fachwissen für die Umsetzung nutzen.

      KI erfordert Daten, und Daten ohne Kontext sind eigentlich nur Rauschen. Trotz vieler Fortschritte ist es immer noch schwierig, Daten und Analysen zu nutzen, um viele wichtige Phänomene in Unternehmen zu verstehen und vorherzusagen. Für die Erstellung und Nutzung von Prognosemodellen ist eine beträchtliche Menge an Daten und Wissen aus der Vergangenheit erforderlich, so dass es ohne die erforderlichen Ressourcen nur begrenzt möglich ist, sie einzusetzen.

      Es gibt viele Backend-Tools und -Lösungen, die darauf ausgelegt sind, einen Mehrwert aus Daten zu ziehen. Das Backend ist der Teil, der sich mit der Hardware, der effizienten Datenverarbeitung und der Datenspeicherinfrastruktur befasst. Oft wird dieses als Data Engineering bezeichnet wird.

      Die Landschaft der Frontend-Data Scientists ist eine größere Herausforderung.

      Die Data Science & KI-Landschaft – Tech & Data Scientist-Spektrum bietet einen tieferen Einblick in die sich entwickelnde Landschaft und den Kampf um Ressourcen.

      Lösung

      Data Studio as a Service bietet den Rahmen und den Fahrplan für Unternehmen, um die Einführung und den Nutzen von Data Science zu beschleunigen.

      Der Service umfasst drei modulare Lösungen, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind und in jedem Teil einen progressiven Wert und Nutzen bieten.

      Sie sind Teil des breiteren DSaaS-Ökosystems, das allen Unternehmen den Zugang zu bedarfs- und abonnementbasierten Data-Science-Front- und Backend-Ressourcen ermöglicht, und schaffen damit gleiche Wettbewerbsbedingungen.