Data Science

Was ist Data Science?

Data Science (deutsch: Datenwissenschaft) ist eine interdisziplinäre Disziplin, die Mathematik, Statistik, Informatik und domänenspezifisches Fachwissen verbindet, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ziel ist es, Muster, Zusammenhänge und Prognosen aus Datenmengen abzuleiten, die mit klassischen Analysemethoden nicht oder nur unzureichend erschlossen werden können.

Wie IBM in seiner Themendefinition beschreibt, kombiniert Data Science Mathematik und Statistik, spezialisierte

Programmierung, fortgeschrittene Analytics sowie Künstliche Intelligenz mit spezifischem Expertenwissen, um verwertbare Erkenntnisse aus den Daten eines Unternehmens zu gewinnen. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und strategische Planung.

Das Gabler Wirtschaftslexikon ordnet Data Science als Disziplin ein, die die Erfassung, Gewinnung, Nutzung, Zusammenfügung, Verarbeitung, Untersuchung und Auswertung von Daten durch computerbasierte Systeme unterstützt, ermöglicht und erforscht. Dabei entstehen Informationen und Wissen über gegenwärtige und künftige Strukturen und Prozesse.

Im Unternehmenskontext geht Data Science über klassische Berichterstellung und Dashboards hinaus: Sie ermöglicht prädiktive Modelle, Anomalieerkennung, Segmentierungen und automatisierte Entscheidungsunterstützung - und bildet damit eine der zentralen Grundlagen für den produktiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Einordnung und Kontext

Kerndisziplinen und Methoden

Data Science vereint Kompetenzen aus mehreren Feldern, die in der Praxis eng zusammenwirken:

Die Stärke von Data Science liegt im Zusammenspiel dieser Disziplinen - keine davon allein erzeugt den vollen Mehrwert.

Der Data-Science-Lebenszyklus

Ein typisches Data-Science-Vorhaben durchläuft mehrere aufeinander aufbauende Phasen:

1. Datenaufnahme: Rohdaten werden aus internen Systemen (ERP, CRM, Produktionsdaten) und externen Quellen erfasst - strukturiert wie unstrukturiert.

2. Datenvorbereitung: Bereinigung, Transformation und Integration der Daten. Diese Phase ist in der Praxis oft die aufwändigste und entscheidet maßgeblich über die Qualität der späteren Ergebnisse. Eine solide Datenstrategie und ein funktionierendes Datenmanagement sind hier unverzichtbare Voraussetzungen.

3. Explorative Analyse: Data Scientists untersuchen Verteilungen, Muster und Ausreißer, um Hypothesen zu entwickeln und relevante Variablen zu identifizieren.

4. Modellierung: Auf Basis der Analyse werden statistische oder Machine-Learning-Modelle entwickelt, trainiert und validiert.

5. Kommunikation und Deployment: Erkenntnisse werden in verständliche Berichte, Visualisierungen oder direkt in operative Systeme überführt - damit sie tatsächlich Wirkung entfalten.

Abgrenzung: Data Science, Business Intelligence und KI

Data Science wird häufig mit verwandten Konzepten gleichgesetzt, die sich jedoch in Fokus und Methodik unterscheiden:

Business Intelligence (BI) konzentriert sich auf die Aufbereitung und Darstellung historischer Daten. BI-Werkzeuge beantworten die Frage "Was ist passiert?" - durch Dashboards, Reports und Kennzahlen. Data Science geht darüber hinaus und beantwortet "Was wird wahrscheinlich passieren?" und "Warum?".

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein übergeordnetes Konzept, das Systeme beschreibt, die menschliche Denkleistungen nachahmen. Data Science liefert die methodische und datentechnische Grundlage, auf der KI-Modelle entwickelt und trainiert werden. Ohne qualitativ hochwertige Daten und solide Data-Science-Prozesse sind KI-Anwendungen nicht skalierbar. Mehr dazu im Artikel Data Science und KI.

Data Engineering befasst sich mit der technischen Infrastruktur: Datenpipelines, Speicherarchitekturen wie Data Warehouses und die Bereitstellung von Daten in der erforderlichen Qualität. Data Science baut auf dieser Infrastruktur auf.

Anwendungsfälle im Unternehmenskontext

Data Science entfaltet ihren Mehrwert dort, wo Entscheidungen auf Basis großer, komplexer oder dynamischer Datenmengen getroffen werden müssen. Typische Anwendungsfelder in mittleren und großen Unternehmen:

• Prognose und Planung: Absatzprognosen, Bedarfsplanung, Finanzmodelle - Data-Science-Modelle ersetzen oder ergänzen manuelle Schätzungen durch statistisch fundierte Vorhersagen.

• Kundensegmentierung und Personalisierung: Clustering-Algorithmen identifizieren Kundengruppen mit ähnlichem Verhalten, was gezieltere Ansprache und höhere Conversion-Raten ermöglicht.

• Anomalie- und Betrugserkennung: In Finanzdienstleistungen, Versicherungen und der Industrie erkennen Modelle ungewöhnliche Muster in Echtzeit - etwa bei Transaktionen oder Maschinendaten.

• Predictive Maintenance: In der Fertigung analysieren Data-Science-Modelle Sensordaten, um Maschinenausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten - mit messbaren Auswirkungen auf Betriebskosten und Verfügbarkeit.

• Qualitätssicherung: Bilderkennungsmodelle und statistische Prozesskontrolle identifizieren Fertigungsfehler frühzeitig und reduzieren Ausschussquoten.

• HR Analytics: Fluktuation, Recruiting-Effizienz und Mitarbeiterzufriedenheit lassen sich datenbasiert analysieren und gezielt verbessern.