Data Science Prozesse

Daten sind die große Herausforderung im 21. Jahrhundert. Unternehmen streben danach, möglichst viele Daten zu sammeln, die eine wichtige Grundlage für die strategische Ausrichtung ihrer Unternehmen ist. Aus der vorhandenen Datenbasis werden Handlungsempfehlungen und Entscheidungen abgeleitet, allerdings bringt Sie das alleinige Sammeln der Daten nicht weiter. Im Rahmen eines Data Science Projektes wird eine konkrete Fragestellung formuliert, für die dann die relevanten Daten zusammengetragen werden.

Was macht Data Science im Unternehmen?

Data Science nutzt vorhandene Daten, um zum Beispiel Ursachen für Störungen in einem Prozess zu identifizieren oder Prognosen für eine Entwicklung aufzustellen. Außerdem liefert die Datenwissenschaft Antworten auf die Frage, wie ein Unternehmen noch effizienter werden kann.

Der künstlichen Intelligenz kommt dabei eine besondere Rolle zu. Maschinen sind durch KI in der Lage, Aufgaben zu erfüllen und damit personelle Ressourcen einzusparen. Die Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz werden immer größer, aber auch hier ist die wichtigste Grundlage eine gut aufbereitete Datenbasis, damit selbstlernende Algorithmen funktionieren können.

Data Science Prozess in einem Unternehmen

1. Formulierung der Frage

Die wissenschaftliche Aufbereitung und Analyse von Daten ist immer auf eine bestimmte Fragestellung ausgerichtet. Ein Beispiel: Warum sinkt die Qualität oder an welchem Punkt im Produktionsablauf können wir noch effizienter werden? An diesem Punkt ist es auch wichtig, Prioritäten zu definieren.

2. Sammeln von Rohdaten

Im nächsten Schritt des Prozesses werden alle Rohdaten zusammengetragen. Dazu gehören sowohl interne als auch externe Daten sowie Informationen aus dem Web. Diese werden in einem auswertbaren Format wie z.B. .csv oder .xml hinterlegt.

3. Verarbeitung der Daten

Während der Datenverarbeitung wird jede einzelne Spalte ausgewertet, Fehler identifiziert und auch fehlende Informationen ergänzt. Im Anschluss wird die Datenmenge bereinigt, damit nur noch die Informationen übrigbleiben, die für die genannte Problemstellung relevant sind.

4. Erforschen der Daten

Nach der Bereinigung geht der Blick in die Tiefe. Der Data Scientist identifiziert Muster, segmentiert die Informationen und verwendet Statistiken, um signifikante Variablen herauszufiltern.

5. Eingehende Analyse

Aus den vorhandenen Informationen wird eine Prognose erstellt, die als wichtige Basis für weitere Geschäftsentscheidungen dienen kann. An dieser Stelle ist es manchmal notwendig, wieder zu einem der vorhergehenden Schritte zurückzukehren und diesen zu wiederholen.

6. Präsentation der Ergebnisse

Am Ende des Data Science Prozesses werden die Ergebnisse vorgestellt. Diese sollen am Ende eine Antwort auf das im ersten Schritt aufgestellte Problem liefern.

In modernen Unternehmen findet ein Wechsel von analytischen und regelbasierten Lösungen zu datengesteuerten Lösungen statt. Bei SOFTCOM besitzen wir die nötigen Kompetenzen, sehr große Datenmengen durch einen strukturierten Data Science Prozess so aufzuarbeiten, dass Sie Ihnen wichtige Entscheidungsgrundlagen zur Produktivitätssteigerung und der Neuausrichtung von Geschäftsprozessen liefern können.

Vorteile eines Data Science-Projektes in Ihrem Unternehmen

Es können mit einem solchen Projekt zahlreiche Geschäftsprobleme gelöst werden. Data Science-Projekte bieten Lösungen für Probleme an, die mit klassischen Ansätzen nicht greifbar sind. Indem Sie schon vorab wissen, wie sich Ihr Geschäft in Zukunft entwickeln wird, indem Sie herausfinden, warum Kunden vermehrt kündigen oder wie viele Produkte Sie für das nächste Quartal auf Lager halten müssen, können Sie wichtige Wettbewerbsvorteile generieren.

Möchten Sie mehr über Data Science-Projekte erfahren? Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.