Data Science

Was ist Data Science?

Von den Kaufgewohnheiten der Verbraucher über Verkehrskameras bis hin zu Energieverbrauch und Wetterberichten - riesige Mengen an Rohdaten, die von Computern und IoT-Geräten um uns herum gesammelt werden, wollen effektiv gespeichert, verarbeitet und analysiert werden, um überhaupt von Nutzen zu sein.

Die Datenerfassung ist ständig in Bewegung und die Datenmengen nehmen jede Minute zu. Die Menge der Big Data, die allein von Unternehmen gesammelt wird, ist gewaltig. Bis Ende 2020 wird das Volumen voraussichtlich 44 Billionen Gigabyte erreichen, die größte Menge, die es bisher in der Geschäftswelt gab. Die Frage ist, wie diese Datenflut effizient verarbeitet werden kann.

Eine Antwort auf diese Frage liegt in der Anwendung von Data Science. Im Wesentlichen geht es bei Data Science darum, wie strukturierte und unstrukturierte Daten durch den Einsatz von Analysetools wie Algorithmen, statistischen Analysen, maschinellem Lernen und anderen Systemen in nützliche Informationen umgewandelt werden. Das Ziel ist es, aus diesen Prozessen Erkenntnisse zu gewinnen, die für fundierte und strategische Entscheidungen genutzt werden können.

Die Bedeutung von Data Science

In der Geschäftswelt werden datenwissenschaftliche Techniken eingesetzt, um Informationen zu extrahieren, die dazu beitragen, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und den Kundenservice zu verbessern. Die aufbereiteten Informationen sind die Grundlage für die Entscheidungsfindung des Managements und bestimmen oft den Erfolg gegenüber der Konkurrenz. Ohne einen Umwandlungsprozess sind die Rohdaten jedoch nutzlos.

Die Unternehmen nutzen Data Science auch für die Entwicklung innovativer neuer Produkte durch die Analyse von Verbraucherfeedback und Bewertungen. Auch die Überwachung von Trends und Daten zum Kundenverhalten trägt zu erfolgreicheren Marketingbemühungen bei.

Im Gesundheitswesen fallen ebenfalls ständig große Mengen wichtiger Daten für die elektronischen Krankenakten der Patienten an. Data Science ist daher ein wichtiges Tool, um Fehler in der Patientenverwaltung zu vermeiden. Die analysierten Daten werden außerdem eingesetzt, um den Betrieb von Gesundheitseinrichtungen aufrechtzuerhalten und zu verbessern und so eine angemessene Personalausstattung und den Bestand an medizinischem Material sicherzustellen.

Die Rollen von Data Scientists, Ingenieuren und Analysten

Das enorme Wachstum der datenwissenschaftlichen Anwendungen in vielen Geschäfts- und Industriesektoren fordert einen technischen Experten, der dabei hilft, aus der Flut von Rohdaten einen Sinn zu machen. Die Rolle des Data Scientist besteht darin, die Daten zu verarbeiten und zu analysieren, oft mit einem ganzen Arsenal von Software-Tools, um diese Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln.

Um die zahlreichen Zusammenhänge und Eigenschaften des Data Scientist zu verdeutlichen, hat der Autor Stephan Kolassa ein Venn-Diagramm erstellt, das die Rollen des Data Scientist innerhalb der vier Kompetenzsäulen Kommunikation, Statistik, Programmierung und Wirtschaft darstellt.

Insbesondere sind einige der Verantwortlichkeiten und Rollen eines Data Scientists wie folgt:

Zunächst durch Befragung ermitteln, was benötigt wird.

Erfassen, verarbeiten und bereinigen der Daten.

Integration und Speicherung der Daten.

Durchführung einer ersten Datenuntersuchung und explorativen Datenanalyse.

Entscheidung über die geeigneten Modelle und Algorithmen, die im Prozess verwendet werden sollen.

Anwendung von Tools für maschinelles Lernen, statistische Modellierung und künstliche Intelligenz auf den Prozess.

Analyse und Optimierung der Ergebnisse.

Präsentation der Endergebnisse vor den Beteiligten und entsprechende Anpassung auf der Grundlage des Feedbacks.

Es ist keine Überraschung, dass Data Scientists für die oben genannten Aufgaben weiterhin sehr gefragt sein werden. Der Bericht des U.S. Bureau of Labor Statistics bestätigt diesen Trend, indem er angibt, dass die Beschäftigung dieser Wissenschaftler bis 2028 voraussichtlich um 16 Prozent steigen wird.

Zwei weitere wertvolle Datenexperten sind der Dateningenieur und der Datenanalyst. Der Data Engineer ist in erster Linie für den Aufbau und die Pflege der Pipeline für eingehende Daten zuständig, die von den Data Scientists genutzt werden. Die Ingenieure sind für die Bereinigung der Daten verantwortlich, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Außerdem entwickeln sie verschiedene Softwarelösungen für die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten.

BiG EVAL automatisiert die Testprozesse in Ihren datenorientierten Projekten wie Data Warehouses mit ETL- oder ELT-Prozessen.

Während der Data Scientist und der Data Engineer mit komplizierteren technischen Details arbeiten, ist es die Aufgabe des Datenanalysten, die Daten in zugängliche Informationen zu übersetzen. Sie sind mit der Erfassung, Analyse und Berichterstattung von Daten befasst, um Trends und Muster zu erkennen. Datenanalysten sind an der Erstellung von Berichten, Dashboards und anderen visuellen Instrumenten für die Entscheidungsfindung der Geschäftsleitung beteiligt.

Bestandteile von Data Science

Bevor Sie ein Data Science-Projekt in Angriff nehmen, muss das Team unbedingt mit den vier wichtigsten Bestandteilen der Data Science vertraut sein.

Der Data Science Lebenszyklus

Der Data Scientist nutzt viele Tools, die ihn bei seiner Arbeit unterstützen.

• Computer-Programmierung
  Programmiersprachen wie Python, R, SQL, Java, Julia und Scala sind ein unverzichtbarer Bestandteil des Werkzeugsets eines Scientists.
• Statistik, Algorithmen, Datenmodelle und Datenvisualisierung.
  Scientists nutzen Komplettlösungen wie das Python-basierte Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas, Numpy und Matplotlib.
• Forschung und Berichterstattung
  Leistungsstarke Notebooks und Frameworks wie Jupyter und JupyterLab werden von Data Scientists am häufigsten für Forschung und Berichterstattung eingesetzt.
• Big Data-Tools
  Data Scientists machen sich die Leistungsfähigkeit von Big Data-Tools wie Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Pig, Drill, Presto und Mahout zunutze.
• Datenbank-Management-Systeme
  Der Umgang mit relationalen Datenbankmanagementsystemen (RDMS), NoSQL und NewSQL ist eine Fähigkeit, die Data Scientists besitzen sollten. Häufig genutzte Systeme sind MySQL, PostgreSQL, RedShift, Snowflake, MongoDB, Redis, Hadoop und HBase.
• Cloud-basierte Technologien
  Cloud-Computing ist neben maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz oft ein wesentlicher Bestandteil des Arbeitsprozesses von Data Scientists für Speicherung und Zugriff. Die am häufigsten eingesetzten Anbieter sind Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Compute (GDP).
• Datenqualität und Daten-Testautomatisierung
  Und vergessen Sie nicht ein Tool, das die Qualität der Daten und die Automatisierung in den Testphasen sicherstellt.

Best Practices

Data Science-Experten müssen beim Umgang mit unstrukturierten Big Data mit vielen komplexen Variablen und Systemen arbeiten. Um die Chancen auf einen Projekterfolg zu erhöhen, finden Sie hier einige Best Practices, die Data Science-Teams befolgen sollten.

Optimale Nutzung innovativer Open-Source-Tools, die keine Lizenzprobleme verursachen und auf mehreren Plattformen funktionieren. Diese Programme werden außerdem schneller entwickelt und haben sich für viele Situationen als besser geeignet erwiesen.

Die Zukunft der Data Science

Angesichts der Millionen von Datengeräten, die in jedem Sektor enorme Datenmengen erzeugen, wird Data Science auch in Zukunft eine Notwendigkeit sein, um all diese Daten sinnvoll zu nutzen. Daher wird sich der Bereich Data Science mit der Entwicklung innovativer Tools und Systeme, die Führungskräften bei der Interpretation von Daten helfen, weiter ausdehnen.

Diese Nachfrage bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, die Data Science-Experten bewältigen müssen, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Eine dieser Herausforderungen ist die Schwierigkeit, Open-Source-Tools für Data Science zu integrieren. Ein kürzlich veröffentlichter Bericht zeigt leider, dass viele Unternehmen Open-Source-Tools nur langsam annehmen.

Ein weiteres Problem ist, dass die Unternehmen Schwierigkeiten haben, qualifizierte Data Scientists zu finden. Einem Bericht zufolge besteht eine große Diskrepanz zwischen dem, was Studenten in Hochschulprogrammen lernen, und den Fähigkeiten, die Unternehmen bei ihren Data Science-Mitarbeitern benötigen.

Eine weitere Hürde für die Zukunft des Fachgebiets ist der Umgang mit Verzerrungen in maschinellen Lernmodellen. Einem aktuellen Bericht zufolge haben nur 15 % der befragten Unternehmen eine Lösung zur Vermeidung von Verzerrungen, und 39 % haben überhaupt keine Pläne, um Verzerrungen zu beseitigen.

Trotz der oben genannten Schwierigkeiten bei der Datenerfassung und -analyse bietet Data Science weiterhin sinnvolle Lösungen für Unternehmen und Branchen aller Art.

BiG EVAL bietet eine Vielzahl von Lösungen zur Informationsqualität für Unternehmen jeder Größe und Branche. Setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um mehr darüber zu erfahren, wie unsere professionellen Tools die Daten Ihres Unternehmens verbessern können, damit Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus sind.