Was ist Data Science?

Alephnets Data-Science-Dienste verwandeln Ihre Daten in starke Ergebnisse.

Data Science ist ein umfassender Begriff, der die komplexen, mehrstufigen Prozesse zur Wertschöpfung aus Daten umfasst.

Data Science ermöglicht es uns, große Informationsmengen sinnvoll zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen, die uns mehr Handlungsmöglichkeiten eröffnen.

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

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

n einer Zeit, in der Informationen reichlich vorhanden und weit verbreitet sind, ist die Fähigkeit, kontextspezifische Erkenntnisse zu erfassen, zu analysieren und darauf zu reagieren, unerlässlich geworden. Daten sind nun die treibende Kraft hinter zahlreichen globalen Branchen und Innovationen.

Führungskräfte, die Data Science und KI in ihr Unternehmen und ihre Unternehmenskultur integrieren, schaffen Systeme mit handlungsrelevanten Erkenntnissen, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

    Der Aufstieg von Data Science und KI

    Trotz der Existenz von KI seit den 1950er Jahren, ist ihre praktische Anwendung erst in jüngster Zeit ans Licht gekommen. Die letzten vier Jahre haben einen erheblichen Anstieg der KI-Investitionen gesehen.

    Das Aufkommen und Wachstum von Data Science und KI sind größtenteils auf drei Schlüsselfaktoren zurückzuführen:

    • Beispielloser Zugang zu umfangreichen Daten aus E-Commerce, Unternehmen, Regierungsstellen, Wissenschaft, Wearables und sozialen Medien.
    • Die Verfeinerung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), angetrieben durch das schiere Volumen an zugänglichen Daten.
    • Der Anstieg der Rechenleistung und die Verbreitung von Cloud-Diensten, die die Ausführung komplexer Algorithmen des maschinellen Lernens vereinfachen.
      Data Science begünstigt

      Von Technologieriesen wie Google, Amazon und Facebook bis hin zu mit Risikokapital finanzierten Startups wie Uber auf ihrem Weg zum Einhorn-Status, sind datengestützte Geschäftsmodelle, die auf Data Science basieren, die Triebwerke ihrer Leistung.

      Sie nutzen Data Science, um jede Geschäftsentscheidung zu verfeinern. Sie betrachten Erkenntnisse, nicht nur Daten, als Geschäftsgut und schaffen so eine ganzheitliche Datensicht: Echtzeit-Einblicke ermöglichen sofortige, kontextspezifische Maßnahmen in allen Geschäftsbereichen für überlegene Ergebnisse. Sie sind dynamisch positioniert, um Kunden zu faszinieren, Beziehungen zu stärken und einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

      Data Science Anwendungsfälle

      Eine einzige, zuverlässige Datenquelle versorgt eine Organisation mit der analytischen Stärke, um handlungsrelevante Geschäftsinformationen aus allen Operationen zu extrahieren.

      Datenanalysen ebnen den Weg für kontinuierliches Aufspüren von Möglichkeiten, Echtzeit-Problemlösung, Testfall-Implementierung, Ergebnisbewertung und Iteration.

      Mit Data Science und KI sind die Möglichkeiten unbegrenzt

      Die Fähigkeit, Echtzeit-Einblicke zu generieren, führt zu immer stärkeren Überschneidungen von Rollen und Funktionen, wodurch Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten verschwimmen und neu definiert werden.

      Die traditionellen Aktivitäten in der Wertschöpfungskette entwickeln sich mit hoher Geschwindigkeit, ebenso wie die Wettbewerbslandschaft, in der sich der Wettbewerb von spezifischen Branchen zu umfassenden Ökosystemen verlagert.

      Dies zeigt sich im Übergang von Autos zu Mobilitätslösungen. Unternehmen wie Spotify sind ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Nutzerdienste im Mainstream angekommen sind. Verbraucher zahlen jetzt für den vorübergehenden Zugang zu Dingen, die sie früher direkt gekauft haben, und das 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

      Einzelhandelsgeschäfte nutzen Echtzeit-Einblicke, um ihre Preise zu aktualisieren und zu optimieren, während sie maschinelles Lernen mit Wetterdaten nutzen, um die Produktnachfrage vorherzusagen. In Kombination mit automatisiertem Bestandsmanagement und Wettbewerbspreisen stellen Unternehmen sicher, dass das richtige Produkt zur richtigen Zeit und zum richtigen Preis verfügbar ist, um den Verkauf zu steigern.

      Unternehmen automatisieren das Beschaffungsmanagement, um die Ausgaben für Lieferanten zu optimieren.

      Banken vereinfachen die Kreditvergabe an Kunden durch Automatisierung. Unkonventionelle Transaktionsdaten, die von prädiktiven KI-Algorithmen erfasst werden, ermöglichen eine bessere Bewertung der Kreditqualität. Diese Effizienz reduziert Kreditausfälle und fördert das Wachstum und die Leistung des Kreditportfolios.

      Erweiterte Intelligenz im Gesundheitswesen ist bereits ein Lebensretter, indem sie die Genauigkeit der Erkennung von Herzversagen durch Notrufbearbeiter verbessert. Die Verarbeitung natürlicher Sprache und andere Formen der KI übersetzen verbale und nonverbale Hinweise wie Tonfall und Atemmuster. Mit Daten aus Millionen von vergangenen Notrufen können KI-Modelle Anzeichen eines Herzstillstands identifizieren, warnen und dem Bearbeiter während des Anrufs Empfehlungen geben. Dies hat zu einer mehr als 20%igen Steigerung der genauen und schnellen Herzinfarkt-Diagnose geführt und zahlreiche Leben gerettet.

      Ein Rahmen für Datenwissenschaft

      In einer Welt, die von Ökosystemstörungen geprägt ist, benötigen Unternehmen einen innovativen strategischen Ansatz. Ein Insights-Ökosystem ermöglicht es einem Unternehmen, Innovationen zu fördern, geschäftliche Agilität zu erlangen 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

        Die Umwandlung von Daten in verwertbare Erkenntnisse kann zu verbesserter Effizienz, Kosteneinsparungen, gesteigerter Produktivität, Mitarbeiterengagement, Umsatzwachstum und einem höheren Gesamtwert des Unternehmens führen. Dies kann durch eine einfache Drei-Schritte-Methode erreicht werden: 

        Sammeln, Analysieren und Handeln.

        Intelligente Ergebnisse

        • Automatisierung: Verbesserte Effizienz, niedrigere Kosten, erhöhte Produktivität
        • Anomalie- und Trenderkennung: Frühe Identifizierung von Bedrohungen und Risiken
        • Auto Discovery: Gewinnen von Einblicken zur Stärkung der Belegschaft
        • Katalysator-Erkennung: Benchmarking, F&E, fortgeschrittenes tiefes Lernen
        • Anreicherungspipeline: Förderung neuer Möglichkeiten, Dienstleistungen und Produkte
        • Smarte Empfehlungen: Erweiterte Intelligenz
        • System der Einblicke: Ein umfassender Ansatz zur Datenanalyse und -interpretation

        Haupteinstiegshindernisse und Herausforderungen in der Datenwissenschaft

        Data Science - Zugangshindernisse und digitale Herausforderungen

        Zugangshindernisse und digitale Herausforderungen

        Um in der digitalen Wirtschaft zu konkurrieren, müssen Organisationen eine Reihe von Herausforderungen bewältigen

        • Das Bewusstsein und eine kulturelle Denkweise, die die Nutzung von Daten fördert
        • Eine Bereitschaft, in Ressourcen und die Einführung durch die Belegschaft zu investieren
        • Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Zugang zu Daten, deren Qualität, Aktivierung und Anwendung von Analysen
        • Die Auswirkungen wachsender Vorschriften
        • Die Verfügbarkeit von Frontend- und Backend-Ressourcen

          Weitere Trends in Data Science und KI

           

          Unternehmenskultur Datenreife

          Wie können Unternehmen ihre Entscheidungsprozesse effektiver an Daten ausrichten? Welche spezifischen Verpflichtungen gehen erfolgreiche Unternehmen ein, um in die notwendigen Ressourcen zu investieren, die zur Erreichung ihrer Ziele erforderlich sind? Diese Verpflichtungen beinhalten Investitionen in Talente, Prozesse und eine breite Palette von Technologien, die die weit verbreitete Implementierung und Nutzung von Daten und Analysen ermöglichen.

          Laut einer von IDC durchgeführten Studie möchten 83% der CEOs ihre Unternehmen stärker datengetrieben gestalten, und datengetriebene Unternehmen mit einer ausgereiften Datenkultur erzielen bessere Ergebnisse, indem sie ihre Geschäftskennzahlen verbessern und bessere Ergebnisse erzielen.

          Die Vorteile der Ausrichtung von Entscheidungsprozessen an Daten umfassen:

          • Stärkere Differenzierung von Wettbewerbern
          • Schnellere Markteinführung
          • Höhere Gewinne
          • Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit

            Nutzen Sie die Kraft der Daten: Steigern Sie den Unternehmenswert durch eine datengetriebene Kultur

            In der digitalen Wirtschaft von heute ist es für Führungskräfte unerlässlich, ihr Unternehmen zu transformieren und dabei den Fokus auf die Entwicklung von Agilität und Widerstandsfähigkeit zu legen.

            Die erfolgreichsten Unternehmen von heute setzen auf eine datengetriebene Kultur. Sie streben danach, den maximalen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen und fördern eine Kultur der Datenforschung und Neugier. Sie erkennen den Wert von Daten und ermöglichen es ihren Mitarbeitern auf allen Ebenen, bessere datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Sie machen Datenkompetenz zu einer Priorität und arbeiten daran, organisatorische Silos zu durchbrechen, um die Zusammenarbeit zu fördern und unternehmensweite Systeme für Erkenntnisse zu entwickeln.

            Unternehmen, die eine datengetriebene Kultur hoch schätzen, befähigen datenkompetente Talente, Data Science zu nutzen, um Chancen zu ergreifen, Wachstum und Innovation voranzutreiben und sich von der Konkurrenz abzuheben.

            Herausforderungen bei Datenzugang, -qualität und -aktivierung

            Unternehmen stehen vor der wachsenden Komplexität von Systemen

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

            Bis zu 95% aller Daten sind unstrukturiert – Inhalte aus sozialen Medien, Anrufprotokolle, Videos, Audiodateien und vieles mehr.

            Unstrukturierte Daten sind oft der Bereich, aus dem die meisten Erkenntnisse gewonnen werden, aber sie werden auch weitgehend nicht genutzt. Daher nutzen die meisten Organisationen nur 1% der verfügbaren Daten, um Entscheidungen zu verbessern. Quelle: Hopkins et al. Forrester.

            Auswirkungen

            • Umständlicher Zugang verbraucht viel Zeit.
            • Bis zu 30% eines Arbeitstages eines Mitarbeiters können für die Suche und Sammlung von Daten aufgewendet werden – 2 ½ Stunden pro Tag
            • Fehlende Informationen behindern die Geschäftsanwendung
            • Verlust von Chancen aufgrund der Unfähigkeit, relevante Daten zu finden
            • Produktivitätsverlust
              • fehleranfällig
              • Datenverdopplung
              • Verschiebung der Sorge von fehlenden Daten zu schlechten Daten.

            Unternehmen versuchen, ihre Belegschaft zu befähigen, sie zu Bürgerdatenwissenschaftlern zu machen, scheitern jedoch teilweise, weil der Ansatz technologieorientiert war und die notwendigen Fähigkeiten zur Verwaltung eines Datenproduktlebenszyklus breit und ungewöhnlich sind.

            Zunehmende Regulatorik

            Datenwissenschaft und der Einsatz von KI bringen unbegrenztes Potenzial, aber mit großem Potenzial kommen auch erhebliche Risiken.

            Der Einsatz von Datenwissenschaft und KI zur Unterstützung von geschäftskritischen Entscheidungen macht es unerlässlich zu verstehen, was KI tut und warum. Liefert sie wertvolle kontextbezogene Erkenntnisse oder trifft sie genaue, vorurteilsbewusste Entscheidungen? Verstößt sie gegen Datenschutzbestimmungen? Können Sie die Modelle überwachen und steuern, um die Einhaltung fortschrittlicher Vorschriften zu gewährleisten?

            Die Entwicklung von KI durch jemanden ohne die notwendige Expertise und angemessene Ausbildung oder ohne angemessene Kontrollen kann etwas Gefährliches schaffen; wenn die Ergebnisse des Modells nicht erklärt werden können, können Probleme nach der Implementierung des Systems offensichtlich werden und Unternehmen mit schwerer Haftung belasten. Selbst die ausgefeiltesten KI-Systeme hochqualifizierter Ingenieure können Risiken bei der Erklärbarkeit und ungewollte Konsequenzen verursachen.

            KI sollte von Personen mit relevanter Expertise entworfen, getestet und gewartet werden.

            Wenn Organisationen darüber nachdenken, wie sie den Einsatz von Datenwissenschaft und KI implementieren und maximieren können, müssen sie sich der Nachfrage und der Schwierigkeit bewusst sein, Datenwissenschaftler zu gewinnen und zu halten. Dies wirkt sich nicht nur auf die gezielte Art und Qualität der Ergebnisse aus, sondern auch auf die Fähigkeit, wachsende Risiken zu managen und zu mildern.

            Die Plattform ‚Data-Science as a Service‘ ermöglicht es allen Unternehmen auf elegante Weise, diese wachsenden, kritischen Schmerzpunkte zu lösen und eine Rendite auf Daten zu erzielen.

            Zugang zu Frontend- und Backend-Ressourcen

            Datenwissenschaft und der Einsatz von KI sind keine Option mehr, sie sind für den langfristigen Erfolg notwendig. Um erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen Technologie, Wissen, Rechenleistung, Zugang zu Daten und die Expertise zur Umsetzung nutzen.

            KI benötigt Daten, und Daten ohne Kontext sind eigentlich nur Lärm. Trotz vieler Fortschritte ist es immer noch schwierig, Daten und Analysen zu nutzen, um viele der wichtigen Phänomene in Organisationen zu verstehen und vorherzusagen. Vorhersagemodelle erfordern eine erhebliche Menge an vergangenen Daten und Wissen, um erstellt und genutzt zu werden, so dass ohne die notwendigen Ressourcen begrenzt ist, wie, wann oder ob sie eingesetzt werden können.

            Es gibt viele Backend-Tools und -Lösungen, die darauf ausgelegt sind, Wert aus Daten zu extrahieren. Das Backend ist der Teil, der sich mit Hardware, effizienter Rechenleistung und Dateninfrastruktur befasst, oder was oft als Datenengineering bezeichnet wird.

            Die Landschaft der Frontend-Datenwissenschaftler ist herausfordernder.

            Die Landschaft der Datenwissenschaft & KI – Tech & Data Scientist Spectrum bietet einen tieferen Einblick in die sich entwickelnde Landschaft und den Kampf um Ressourcen.

            Lösung

            Data Studio as a Service bietet den Rahmen und die Roadmap 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 damit gleiche Wettbewerbsbedingungen schafft.