In einer Welt, in der Daten so schnell entstehen wie nie zuvor, brauchen Unternehmen einen Weg, aus diesen Rohdaten wertvolle Einsichten und handfestes Wissen zu machen. Genau hier kommt Data Science ins Spiel. Aus der kräftigen Verbindung von statistischer Auswertung, maschinellem Lernen und Informatik ist Data Science zu einem entscheidenden Werkzeug für jedes Arbeitsfeld und jedes Unternehmen geworden, ganz gleich welcher Größe, künstliche Intelligenz eingeschlossen. Wir bei Türk SEM setzen Data Science seit ziemlich langer Zeit ein. Im Jahr 2018 haben wir in unserem Beitrag über Mathematik in der SEO-Arbeit beschrieben, was wir damals mit der Statistik gemacht haben.

Wir hatten sogar beschrieben, dass wir Unternehmen, die wir in der Werbung beraten, mit Data Science auch Ratschläge zur herkömmlichen Werbung geben.

Data Science auf Deutsch : Datenwissenschaft

Was ist Data Science?

Data Science heißt auf Deutsch Datenwissenschaft und ist ein Zweig der Wissenschaft, der uns durch die Auswertung großer Datenmengen Vorhersagen ermöglicht.

Um Data Science wirklich zu beherrschen, müssen Sie jeden Tag recherchieren und sich bei den neuesten Entwicklungen und Programmen auf dem Laufenden halten.

In diesem Beitrag sehen wir uns an, was Data Science alles bringt und wie sie weltweit Unternehmen und ganze Branchen umkrempelt. Lesen wir weiter.

Die Grundlagen der Datenwissenschaft

Data Science ist die Untersuchung von Daten mit dem Ziel, aus ihnen Wissen und Einsichten zu gewinnen. Mit Ansätzen aus Informatik, Mathematik und Statistik hilft sie Unternehmen und Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen. Data Scientists setzen verschiedene Werkzeuge und Ansätze ein und verarbeiten und werten große Datenmengen aus, um Muster zu finden und Vorhersagen zu treffen.

Ein Beispiel: Ein Data Scientist kann Daten daraufhin ansehen, wie Nutzer auf einer Produktseite einer Website mit dieser umgehen, und dieses Wissen dann an das Entwicklungsteam weitergeben, damit es das Nutzererlebnis verbessert. Viele Unternehmen setzen Data Science heute ein, um genauere Entscheidungen zu treffen und im Wettbewerb vor ihren Konkurrenten zu stehen.

Das Thema Data Science haben wir als ergänzenden Beitrag geschrieben, bevor wir den Gestalt-Ansatz vorstellen, einen der Grundansätze unserer starken SEO-Methodik. Wenn wir den Gestalt-Ansatz beschreiben, den wir in der SEO-Arbeit benutzen, werden wir sehr oft auf Data Science verweisen.

Die Rolle des Data Scientist

Mit Daten zu arbeiten, um Probleme zu lösen und sich ein Bild zu machen, ist die Aufgabe eines Data Scientist. Er setzt verschiedene Techniken ein, um riesige Datenmengen auszuwerten, zu verarbeiten und daraus über Ursache und Wirkung brauchbares Wissen zu ziehen. Ein Data Scientist liefert datengestützte Einsichten, die zu besseren Entscheidungen führen, und kann für Unternehmen und Organisationen einen Fahrplan zum Wachstum festlegen.

Ein Beispiel: Ein Data Scientist, der in einer Einrichtung im Gesundheitswesen arbeitet und Patientendaten auswertet, um Entwicklungen und Muster für bessere Behandlungsergebnisse zu finden, kann seinem Haus damit verschiedene brauchbare Vorhersagen liefern. Genauso kann er einem Einzelhändler nützen, indem er Daten auswertet, um neue Produkte und Leistungen anbieten zu können und das Verhalten der Verbraucher besser zu verstehen.

Was Data Science bringt

Data Science bringt vieles und wird rasch zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen jeder Größe.

  1. Bessere Entscheidungen – Daten zu nutzen, um Probleme zu lösen und den Blick zu schärfen, spielt bei Data Scientists eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen zu gesünderen Entscheidungen zu verhelfen. Sie setzen verschiedene Methoden und Werkzeuge ein, um riesige Datenmengen auszuwerten, zu verarbeiten und daraus aussagekräftige Daten zu gewinnen. Ihre Arbeit liefert datengestützte Einsichten, mit denen Unternehmen und Organisationen kluge Entscheidungen treffen. Ein Data Scientist bei Türk SEM kann zum Beispiel Muster herausarbeiten, um in der SEO-Arbeit erfolgreicher zu sein.
  2. Mehr Wirtschaftlichkeit – Mit Data Science lassen sich Betriebsabläufe wirtschaftlicher machen und Kosten senken. Vergessen wir nicht: Ein Data Scientist kann nicht nur großen, sondern allen Unternehmen etwas bringen. Durch das Auswerten von Daten erkennen Unternehmen, wo es hakt und wo sich etwas verbessern lässt. Mit diesem Wissen lassen sich dann Änderungen vornehmen, die die Kosten senken und zugleich die Wirtschaftlichkeit erhöhen. Ein Unternehmen kann Data Science zum Beispiel einsetzen, um seine Lieferkette auszuwerten und die Engstellen zu finden, die Verzögerungen verursachen.
  3. Besseres Kundenerlebnis – Was Kunden bevorzugen und wie sie sich verhalten, lässt sich im Allgemeinen durch das Auswerten von Daten herausfinden. Mit diesem Wissen lassen sich Produkte und Leistungen bauen, die treffen, was der Nutzer braucht, und Unternehmen können so das Kundenerlebnis verbessern. Ein Unternehmen kann mit Data Science zum Beispiel die früheren Käufe eines Kunden auswerten und ihm daraufhin eigens auf ihn zugeschnittene Produkte vorschlagen.
  4. Vorsprung im Wettbewerb – Data Science verschafft Unternehmen einen Vorsprung, weil sie besser entscheiden und neue Gelegenheiten entdecken. Unternehmen bleiben wettbewerbsfähig, indem sie aus Daten Einsichten über ihre Kunden gewinnen. Ein Geschäft kann Data Science zum Beispiel benutzen, um Verkaufsdaten anzusehen und neue Entwicklungen zu erkennen. Auf dieser Grundlage kann der Händler neue Produkte bauen und bei der Mode vor der Konkurrenz liegen.

    Mode ist eine Spirale. Nach welchem Produkt welches Produkt in erneuerter Form kommt, liegt fest. Der Mode 2 bis 3 Jahre voraus zu sein kann einen Schritt Vorsprung bringen. Für Vera Gelinlik, deren Werbung wir betreuen, gibt es eine Datenauswertung mit einer Vorhersage über die Mode in 3 Jahren.
  5. Vorhersagende Auswertung – Data Science lässt sich einsetzen, um auf Grundlage vergangener Daten künftige Ergebnisse abzuschätzen, also vorherzusagen. Unternehmen haben in letzter Zeit begonnen, für die Auswertung großer Datenmengen viel häufiger Algorithmen des maschinellen Lernens einzusetzen. Eine Fachkraft oder ein Haus im Gesundheitswesen kann mit dieser vorhersagenden Auswertung zum Beispiel die Menschen finden, die das größte Risiko für eine bestimmte Krankheit tragen, und ihnen vorbeugende Behandlung anbieten.
  6. Persönliche Ansprache und Einteilung der Kunden – Mit Data Science können Organisationen ihre Kundschaft nach verschiedenen Merkmalen in Gruppen einteilen und daraus Werkzeuge für die persönliche Ansprache machen. Durch das Auswerten von Kundendaten und Verhalten können Unternehmen eigene, passende Spielarten des digitalen Marketings einsetzen, die die Beteiligung der Kunden und die Abschlussquoten erhöhen. So verstehen sie die Vorlieben und Bedürfnisse des Einzelnen besser. Ein Beispiel: Die Firma GoDaddy sieht den Gesamtwert der Domains ihrer Kunden und deren Verteilung nach Branchen und kann daraus eine Annahme über die Kaufkraft dieser Kunden ableiten. So kann sie abschätzen, welche Domain ein Kunde bei künftigen Versteigerungen kaufen könnte, und ihn per E-Mail ansprechen.
  7. Bessere Ergebnisse im Gesundheitswesen – Das Gesundheitswesen ist eine der ersten Branchen, die sich durch Data Science verändern wird. Data Scientists werten Patientendaten, Krankenakten und klinische Studien aus und gewinnen daraus Einsichten, um die Genauigkeit der Diagnose zu erhöhen, Behandlungsstrategien anzupassen und die Betreuung der Patienten zu verbessern, und erreichen so am Ende bessere Ergebnisse. Dazu kommt, dass sich mit Data Science die besonderen Merkmale eines Patienten wie Erbanlagen, Lebensweise und frühere Behandlungsergebnisse auswerten lassen, sodass sein Behandlungsplan eigens auf ihn zugeschnitten werden kann.
  8. Mittel sinnvoll verteilen – Data Science nutzt Daten über den Einsatz von Mitteln, über Entwicklungen bei der Nachfrage und über die Lieferkette und hilft Organisationen dabei, ihre Mittel bestmöglich zu verteilen. Am Ende werden Mittel wie Lagerbestand, Personal und Geräte richtig zugeteilt, und die Wirtschaftlichkeit des Unternehmens steigt insgesamt.
  9. Ständige Verbesserung – Organisationen mit einer Kultur der ständigen Verbesserung profitieren von Data Science. Durch das Auswerten von Daten können sie ihre Leistung insgesamt beurteilen, den Fortschritt verfolgen und die Felder benennen, an denen sie künftig arbeiten wollen.
  10. Neues und neue Gelegenheiten – Und schließlich hilft Data Science Unternehmen dabei, Neues zu schaffen und neue Gelegenheiten zu erkennen. Data Science ist zur treibenden Kraft hinter Neuerungen geworden und erlaubt Unternehmen, neue Blickwinkel zu entwickeln. Dazu kommt, dass Data Science durch das Ansehen von Wettbewerbsdaten, Marktbewegungen und Verbraucherverhalten neue Geschäftsgelegenheiten finden kann. Dass die Neuerung im Rahmen von Data Science über das bloße Schaffen von Produkten hinausgeht, können wir als Turksem ohne Weiteres feststellen. Neben dem Thema Neuerung wird das Auswerten von Daten auch dafür benutzt und eingesetzt, in Unternehmen Unwirtschaftlichkeiten, Engstellen und Möglichkeiten zur Automatisierung oder zum Optimieren aufzudecken.

Wie wird man Data Scientist?

Um Data Scientist zu werden, können Sie an den Kursen zu Data Science bei openHPI teilnehmen, der Lernplattform des Hasso-Plattner-Instituts. Dort lernen Sie den Ablauf und die Werkzeuge kennen, mit denen Sie arbeiten werden. Wenn Sie sich dafür anmelden wollen, denken Sie daran, dass Sie die Mathematik sehr mögen müssen.

Sie sollten auch wissen, dass es nicht nur Mathematik, sondern auch räumliches Denken verlangt, das Muster zwischen Daten zu sehen. Die zuletzt erschienenen Aufsätze bei Google Scholar zu lesen kann Ihren Blick weiten und Sie anderen Data Scientists 1 Schritt voraus bringen.

Erfahrung in der Branche des Unternehmens, für das Sie als Data Scientist arbeiten, kann Ihnen für Ihren Erfolg ebenfalls wichtige Vorteile bringen. Sie können sich also auf eine Nische festlegen, etwa als Data Scientist für ein Reisebüro oder für ein Portal im Onlinehandel.

Das ist so gut wie alles. Wenn Sie Fragen haben, stellen Sie sie uns bitte. Ich selbst bin kein Data Scientist, werte aber seit sehr, sehr langer Zeit in der SEO- und Projektarbeit verschiedene große Datenmengen aus. Schicken Sie uns Ihre Fragen, ich versuche zu helfen, so gut ich kann.