Was ist Data Science?
Data Science ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das sich mit der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturieren Daten befasst. Ziel der Data Science ist es, mithilfe von Datenanalyse, statistischen Methoden, maschinellem Lernen und anderen fortgeschrittenen Technologien, Muster und Trends zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Data Science ist nicht nur in akademischer Hinsicht äußerst relevant, sondern findet auch in kommerziellen Kontexten Anwendung, darunter vor allem in verschiedenen Bereichen wie dem Finanzsektor, dem Gesundheitswesen, generellem Marketing, dem Einzelhandel, oder in der Tech-Branche. Die zunehmende Verfügbarkeit von großen Datenmengen und die Fortschritte hinsichtlich des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz haben das Wachstum und die Bedeutung von Data Science weiter vorangetrieben.
Was ist Big Data?
Der Begriff Big Data bezieht sich nicht nur auf die schiere Größe eines Datenvorkommens, sondern auch auf die Fähigkeit, wertvolle Informationen aus diesen Daten zu extrahieren. Es ist somit weniger eine Zustandsbeschreibung, denn die folgenschwere Elaboration eines konkreten Prozesses. Wichtig im Zusammenhang mit Big Data sind drei Hauptmerkmale, auch die 3Vs genannt:
Volume: Hierbei handelt es sich um die Beschreibung der schieren Größe der Datenmenge. Big Data umfasst Datensätze, die so groß sind, dass herkömmliche Datenbankverwaltungssysteme und Analysetools möglicherweise nicht in der Lage sind, sie effizient zu verarbeiten. In dieser Hinsicht hilft der systematische Ansatz der Data Science ungemein: Etwa, wenn es um kleinteilige Analysen von bestimmten Teilbereichen geht, ist Data Science ein valides Mittel, Big Data zuzuarbeiten und situativ zu ergänzen.
Variety: Big Data kann aus einer Vielzahl von Datenquellen stammen und in ebenso vielen Datenformaten daherkommen, darunter strukturierte Daten (z.B. Tabellen in Datenbanken), unstrukturierte Daten (z.B. Fließtexte, Bilder, Videos) und semi-strukturierte Daten (z.B. JSON oder XML). Die Herausforderung besteht darin, diese verschiedenen Datenformate zu integrieren und sie sachgerecht zu analysieren. Data Science fängt eben dort an, wo der blinde Fleck von Big Data vermutet werden darf.
Velocity: Die Geschwindigkeit, mit der Datengeneriert, gesammelt und analysiert werden wird mit dieser Dimension thematisiert. In einigen Anwendungsfällen müssen Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden, was eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich macht.
Wie mit der Elaboration der 3Vs bereit angeklungen, ist Big Data eines der zentralen Themen unserer Zeit. Diesbezüglich fiel häufiger auch der Begriff der Data Science. Im folgenden Abschnitt wollen wir uns das Zusammenspiel dieser beiden Begriffe und der mit ihnen verbundenen Konzepten näher anschauen.
Der Zusammenhang zwischen Data Science und Big Data
Es kommt einer regelrechten Binsenweisheit gleich, dies zu formulieren, aber Big Data und Data Science bedingen einander, denn Big Data und Data Science sind eng miteinander verbundene Konzepte, die sich gegenseitig beeinflussen und sich situativ ergänzen. Der Bezug zwischen den beiden Begriffen und den mit ihnen verbundenen Konzepten zeigt sich, wenn man eine kleinteilige Gegenüberstellung in Angriff nimmt:
Datenquellen und -volumen:
- Big Data: Der Fokus von Big Data liegt auf der Handhabung großer Datenmengen, die oft in Petabytes oder Exabytes gemessen werden. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter soziale Medien, Sensoren, Logdateien, Transaktionsdaten und mehr.
- Data Science: Data Science befasst sich mit der kleinteiligen Analyse und Interpretation von Daten, unabhängig von ihrer Größe. Sie kann jedoch davon profitieren, wenn große Datensätze vorhanden sind, um präzisere Modelle zu erstellen und die Mustererkennung einfacher stattfinden zu lassen.
Ziele und Nutzen:
- Big Data: Das Hauptziel von Big Data besteht darin, wertvolle Erkenntnisse aus großen und komplexen Datenmengen zu gewinnen und Entscheider:innen dabei zu helfen, die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dies kann dazu beitragen, Geschäftsentscheidungen zu optimieren, Trends zu identifizieren und Prognosen zu erstellen.
- Data Science: Data Science zielt darauf ab, Daten eingehend zu verstehen, Modelle zu erstellen und vorhersagende Analysen durchzuführen, um geschäftlichen Mehrwert zu generieren. Data Science umfasst zu diesem Zweck auch die Anwendung von Algorithmen und statistischen Methoden.
Werkzeuge und Technologien:
- Big Data: Big Data wird oft mit Technologien wie Hadoop, Apache Spark, NoSQL-Datenbanken und Datenstromverarbeitungswerkzeugen in Verbindung gebracht, um die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen zu ermöglichen.
- Data Science: Data Science verwendet eine breite Palette von Werkzeugen, darunter Programmiersprachen wie Python und R, Bibliotheken wie scikit-learn und TensorFlow, sowie Plattformen für maschinelles Lernen und statistische Analyse.
Herausforderungen:
- Big Data: Die Herausforderungen von Big Data umfassen die effiziente Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Dies erfordert spezielle Infrastruktur und entsprechend optimierte Technologien.
- Data Science: Data Science-Herausforderungen können darin bestehen, Daten in adäquater Weise zu interpretieren, geeignete Modelle auszuwählen und die Ergebnisse verständlich und kohärent zu präsentieren.
Fazit
Insgesamt arbeiten Big Data und Data Science Hand in Hand, um Organisationen dabei zu helfen, ausgeprägtes Wissen über und Einblicke in ihre Daten zu ermöglichen. Die Kombination von Big Data-Infrastrukturen mit fortgeschrittenen Data Science-Methoden ermöglicht es, in Echtzeit umfassende Analysen durchzuführen und Vorhersagen zu treffen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu legitimieren. Die Zukunft steht all jenen offen, die bei all ihren Geschäftsbestrebungen nicht nur auf ausgetretenen Pfaden wandeln, sondern von Zeit zu Zeit auch die erfrischende Randonné wagen. Der Ausblick ist wunderschön und lohnt sich!
