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22.07.2018: https://www.pointoforigin.at//data_science_101.htm

Data Science 101

09.07.2018 | Buzzwords für Anfänger

von Bernadette Fellner
Senior Strategic Consultant

Bereits seit einigen Jahren kann man das Thema “Data Science” als Hype Thema in vielerlei Business Kontext wahrnehmen. Immer mehr Ausbildungsstätten, Online Plattformen und Unternehmen versuchen sich näher damit zu beschäftigen und von einer reinen Theorie in die Praxis zu bringen. In vielen öffentlichen Diskussionen werden allerdings Begrifflichkeiten stark miteinander vermischt, und es bleibt oft das ungute Gefühl zurück, dass nicht ganz klar ist, wie dies Einzelteile zusammenhängen. Wir sprechen oft von Data Science, Data Analytics, Machine Learning, AI, Data Insights, Business Intelligence – und wissen oft gar nicht, wie wir diese Puzzleteile aneinanderreihen müssen, damit sie dann am Ende auch zusammenpassen und Sinn ergeben. Verwirrung entsteht natürlich auch dadurch, dass viele Unternehmen und Spezialisten mit unterschiedlichen Terminologien arbeiten, oft aber von den identen Dingen sprechen.

Um also einen kurzen Überblick über das Thema zu geben, empfiehlt es sich dieses in einem ganzheitlicheren Kontext zu betrachten:

101 der Begrifflichkeiten

Data Science ist für viele Ansätze, Modelle und Methodiken der Überbegriff und beschäftigt sich mit der Verarbeitung, Auswertung, Analyse und Darstellung von strukturierten und unstrukturierten Daten. Dahinter verbirgt sich (unter anderem) die Daten Analyse, welche das Finden von Insights zum Ziel hat, gemeinsam mit Data Analytics und Data Mining, welche Automatismen und Methoden zur Implementierung und Verarbeitung der Daten beisteuern. Daten Analyse  befasst sich somit mit dem Bewerten der Resultate und ist der Zeitpunkt an dem festgestellt wird, ob diese sinnvoll, nachvollziehbar und „logisch“ sind, oder an dem man vermuten kann, dass Bias in den Daten vorhanden ist, falsche Annahmen getroffen wurden oder Scheinkorrelationen wahrscheinlich sind. Bei Data Analytics wird die Generierung dieser „Insights“ automatisiert.

Data Mining (ein Unterbereich des Data Analytics) versucht hingegen, überhaupt Bedeutung aus großen Mengen an Daten zu gewinnen – zum Beispiel mit der Hilfe von Machine Learning Methoden, welche mit automatisierten, selbstverbessernden Algorithmen arbeiten. Bei Data Analytics und Data Mining werden Korrelationen berechnet, Wahrscheinlichkeiten prognostiziert und User in unterschiedliche Kundencluster geteilt – um nur einen Ausschnitt der möglichen Anwendungen zu nennen.

Wie passen an dieser Stelle noch die beiden Buzzwörter “Big Data” und “AI” hinein? Nun im Bereich des Machine Learnings werden natürlich häufig große Datenmengen verarbeitet, um entsprechende Insights zu generieren, AI hingegen steht etwas außerhalb dieses Kontexts und beschreibt bereits eine Anwendung oder ein Programm welches die gewonnen Insights, meist mit der Hilfe von Machine Learning, sinnvoll verarbeitet. Klassische Anwendungsfälle wären hierfür Recommendation Engines oder “intelligente” Chatbots.

Gerne wird Data Science auch etwas von Business Intelligence abgegrenzt, obwohl es sehr viele Überschneidungen gibt. Dabei beschäftigt sich BI eher mit der Vergangenheit, und der Auswertung und Darstellung dieser, und Data Science mit dem Versuch, die Zukunft vorherzusagen und die Welt in ein möglichst vorhersagbares Modell zu gießen.

Data Science kann grundsätzlich ein riesiges Themengebiet an Aufgaben und Möglichkeiten umfassen, bei welchem oft nicht klar ist, wo man beginnen soll und welches Endergebnis zu erwarten ist. Wie bei vielen Dingen sollte man mit dem ersten Schritt des Weges starten und nicht mit dem Versuch den Mount Everest an einem Tag zu bezwingen: Starten Sie mit der Frage was Sie an Informationen bereits haben, wo die Reise hingehen soll und wie tieferes Wissen Sie dabei unterstützen kann. Dann können Sie beginnen Ihre Reise zu planen.

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