Data Science für Unternehmen: Wie kann man Data Science optimal nutzen?

Viele Unternehmen bauen ihre Aktivitäten auf dem Sammeln von Daten mit Hilfe moderner Technologien auf, die die Schaffung und die Speicherung einer stetig wachsenden Anzahl an Informationen ermöglichen. Denkt man nur an die großen Mengen an hochgeladenen Fotos in den sozialen Medien, Facebook und Instagram inbegriffen, oder an all die E-Mails und Dateien, die man täglich erhält, dann bekommt man eine Vorstellung von der Anzahl verfügbarer Daten.

 

Diese enorme Datenmenge kann große Vorteile in Bezug auf Innovation und weltweiten Wettbewerb bieten. Das ist aber nur möglich, wenn man in der Lage ist, diese Daten zu interpretieren und sinnvolle Erkenntnisse daraus zu ziehen. An dieser Stelle kommen Data Science und Business-Analyse ins Spiel.

 

 Data Science und Business-Analyse

 

Data Science (auch Datenwissenschaft genannt) ist ein Bereich, der sich mit Statistik, Algorithmen und Kenntnissen aus der Computerwissenschaft beschäftigt. Personen, die in diesem Bereich arbeiten, werden als Data Scientists oder Datenwissenschaftler bezeichnet, die eine Vielzahl von Fähigkeiten verknüpfen, um gesammelte Daten aus dem Internet, von Smartphones, von Kunden, von Sensoren und anderen Quellen lösungsorientiert zu analysieren. Welche Schlüsselkompetenzen benötigt ein Data Scientist?

 

  •  Statistische Analyse – Vertrautheit mit statistischen Tests und die Fähigkeit, Muster und Fehler zu erkennen.
  • Programmieren – Weil Data Scientists umfangreiche Datensätze nutzen, um Lösungen für Probleme zu finden, müssen sie Programmiersprachen wie Python und R erlernen und die Daten auf einer Datenbank speichern können.
  • Maschinelles Lernen – Aneignen von Wissen über Algorithmen und statistische Modelle aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz.

 

Neben dem Können Daten zu manipulieren, ist es sehr wichtig zu verstehen, wie diese im Hinblick auf den spezifischen Business-Kontext interpretiert werden müssen. Die Business-Analyse ist die Brücke zwischen Business und Data Science und erfordert ein tiefgreifendes Verstehen des Business’, aber auch der Daten, der Statistik und der Informationstechnologie. Insbesondere werden folgende Fähigkeiten vorausgesetzt:

 

  • Interpretation der Daten – Ein Business-Analyst muss in der Lage sein, unwichtige Daten zu filtern und stattdessen die bedeutsameren Daten hervorzuheben.
  • Analytisches Denken – beinhaltet eine Mischung aus logischem und kritischem Denken, Kommunikation, Recherche und Datenanalyse.
  • Mathematische und statistische Kompetenzen – die das Sammeln, Organisieren und Interpretieren von Zahlenangaben zur Modellierung, Einschätzung und Prognose in der Business-Analyse ermöglichen.

 

 Data Science vs Business-Analyse 

 

Die Begriffe “Business-Analyse” und “Data Science” werden oft fälschlicherweise als Synonyme verwendet, aber im vorhergehenden Abschnitt haben wir die Unterschiede zwischen ihnen erläutert. Andererseits haben beide eine unbestreitbare Gemeinsamkeit: sie befinden sich in einem schwindelerregenden Wachstum. Für das Jahr 2025 wird beiden Bereichen ein Marktvolumen von $ 100 Milliarden vorausgesagt. Das bedeutet, dass in kurzer Zeit eine große Nachfrage an Spezialisten für diese beiden Fachgebiete zu erwarten ist.

 

In der Tat gibt es viele Anwärter, die eine Karriere in den Bereichen der Business-Analyse oder Date Science starten möchten. Viele befürchten aber, dass diese Berufe zu schwer sind oder dass sie nicht den richtigen Weg finden, um sich die notwendigen Kompetenzen anzueignen. Wenn ihr Interesse an diesen Berufsfeldern habt, solltet ihr ernsthaft den “Business Data Analysis Master” von Talent Garden in Erwägung ziehen. In 120 Unterrichtsstunden, die in 6 Module unterteilt sind, lernt ihr Daten zu lesen und zu interpretieren sowie Business-Erkenntnisse zu veranschaulichen und effektiv zu kommunizieren als auch Dashboards zu nutzen, um große Datenmengen für Business-Entwicklung strategisch zu analysieren und zu verwalten.

 

Ein weiterer Aspekt, der diese Bereiche neben dem innovativen und stark wachsenden Faktor äußerst attraktiv erscheinen lässt, ist das Einkommen, das in einigen Ländern über $100.000 im Jahr überschreiten kann. Seid ihr also von Data Science und Business-Analyse fasziniert, solltet ihr diese Bereiche ernsthaft in Betracht ziehen.

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