Data Science - Der Schlüssel zum Erfolg


  • Die Anwendungsgebiete für Data-Science-Projekte sind schier unerschöpflich und so reichhaltig wie die Branchen, wo sie Anwendung finden. Datenanalysen bringen wertvolle Einsichten für Forschung und Wissenschaft, Produktentwicklung, Vertrieb und Logistik, Produktion, Human Resources, das Management, im Bereich Banking und vielen weiteren Unternehmensbereichen und Einzelbranchen. Eine der wiederkehrenden Konstanten solcher Projekte ist es, Muster und Regelmäßigkeiten in Daten zu erkennen sowie Modelle zu entwickeln, die Vorhersagen erlauben und Grundlage für Entscheidungen bilden.

Data Science im Überblick

Um die verschiedenen Aspekte zu gliedern und zu strukturieren, haben wir eine Übersicht über die Schritte in einem Data Science Projekt für Sie zusammengestellt und kurz erklärt.

  1. ETL Prozesse

    ETL Prozesse, das steht für Extract, Transform and Load the Data, sind das Bindeglied zwischen unterschiedlichen Datenquellen und lassen Ihre unterschiedlichen Systeme zusammen arbeiten. Am Ende stellen wir über ETL Prozesse die Schnittstelle zu unseren Datenanalyse Tools her.

  2. Data Quality Analytics

    Im ETL Prozess oder spätestens danach sollte man sich mit der Analyse der Datenqualität beschäftigen. Sie ist der Ausgangspunkt für das was später möglich ist. Nutzen Sie Data Science, um Ihre Datenqualität zu messen oder sogar zu verbessern.

  3. Statistische Datenanalyse

    Nutzen Sie statistische Verfahren zur Interpretation von Daten und finden Sie damit Potentiale für Verbesserungen Ihrer Produkte und Services.  Durch das Erkennen von Strukturen und Mustern lernen Sie Ihr Unternehmen besser zu verstehen.

  4. Predictive Modelling

    Während statistische Datenanalysen einen Blick in die Vergangenheit gewähren, können Sie mit Predictive Modelling in die Zukunft schauen. Nutzen Sie den Blick in die Zukunft, um Unternehmensziele besser zu planen oder entwickeln Sie mit uns sogar neue Methoden, die Ihr Geschäft mit einem Wissensvorsprung auf lange Zeit stärken.

  5. Monitoring

    In jeder entwickelten Methode und jedem mathematischen Modell steckt mehr Potential als Sie zu Beginn vermuten. Hören Sie deswegen nie mit der Einführung einer neuen Methode auf, sondern beobachten Sie die Wirkungsweise der entwickelten Methoden und verbessern Sie Ihr Modell durch gezieltes Monitoring stetig.

  6. Machine Learning

    Am Ende kann Data Science sogar zum maschinellen Lernen (Machine Learning) eingesetzt werden, d.h. ein künstliches System lernt an Beispielen und kann nach der Lernphase Gesetzmäßigkeiten in Daten beurteilen.

Data Science in der Praxis