Was ist Data Science?
Data Science oder Datenwissenschaften sind heute in sämtlichen Anwendungsbereichen und entscheiden über den Erfolg von Unternehmen. Daher ist der Beruf des Data Scientists äußerst gefragt. Erfahre mehr über die Ziele der Data Science, die Aufgaben eines Data Scientists und die verschiedenen Ausbildungsmöglichkeiten.
Definition
Data Science ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Mathematik, Informatik und branchenspezifisches Fachwissen kombiniert. Sie beschäftigt sich mit der Frage, wie Wissen und Informationen aus großen Datenmengen gewonnen werden.
Dabei nutzt Data Science verschiedene Methoden und Prozesse, um aus großen, für Menschen kaum überschaubaren Datensammlungen wichtige Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dieser Vorgang umfasst:
- Datenerfassung
- Visualisierung
- Analyse
- Entscheidungsfindung basierend auf den ermittelten Daten
Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um Vertriebserfolge zu steigern, Fertigungsabläufe zu optimieren, Kaufverhalten zu analysieren und Trends vorherzusagen.
Entwicklung von Data Science
Die Notwendigkeit von Data Science ergibt sich aus der fortschreitenden Digitalisierung in sämtlichen Bereichen, sowohl beruflich als auch privat. Die enorme Menge und Komplexität der zu speichernden, verarbeitenden, weitergebenden und kontrollierenden Daten bilden die Grundlage der Datenwissenschaft.
Obwohl der Begriff „Data Science“ seit etwa 50 Jahren existiert, hat sie sich erst 2001 als eigenständige Wissenschaft etabliert. Dies wurde durch technologische Fortschritte bei Datenbanken und Analysetools ermöglicht. Während Datenauswertungen zuvor aufwändig und kostenintensiv waren, sind sie dank Cloud Computing und anderer Technologien heute auch für kleine und mittelständische Unternehmen zugänglich. Durch diese Entwicklungen sowie durch soziale und wirtschaftliche Veränderungen und die zunehmende Schnelllebigkeit wird sich Data Science weiterhin zusehends entwickeln.
Big Data bezeichnet riesige und komplexe Datensätze, die moderne Methoden zur Datenverarbeitung erfordern. Sie zeichnen sich durch die drei V aus:
- Volume (Menge)
- Variety (Vielfalt von Datentypen) und
- Velocity (Verbreitungs- und Verarbeitungsgeschwindigkeit).
Data Science befasst sich mit der Interpretation dieser Datenmengen.
Ziele von Data Science
Die Ziele der Data Science sind folgende:
- Erkenntnisgewinnung, indem Informationen gefiltert werden
- Erstellung von Prognosen
- Schaffen einer Basis für Entscheidungsfindungen
- Formulieren von Handlungsempfehlungen
- Verbesserung des Risikomanagements
- Optimierung und Automatisierung von Prozessen und Systemen durch den Einsatz von Machine Learning
Techniken in der Data Science
Um die soeben genannten Ziele zu erreichen, nutzen Data Scientists Techniken, die unter anderem Analysen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung umfassen. Drei Beispiele zur Veranschaulichung:
- Klassifizierung: Mithilfe der Analyse des bisherigen Kaufverhaltens von Kund*innen wird ein Wahrscheinlichkeitsmodell erstellt. Durch die Erhebungen wird die Kundschaft in Klassen eingeteilt und die Chance abgeschätzt, ob an ähnlichen Produkten Interesse besteht – und dementsprechend ein Produkt entwickelt.
- Similarity Matching: Diese Technik sucht nach Gemeinsamkeiten zwischen bestehenden Kund*innen. Die Technik erkennt Muster und Ähnlichkeiten in den Daten, um Vorhersagen über das Verhalten der Kundschaft zu treffen.
- Regressionsanalyse: Die Analyse untersucht die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, die (möglicherweise) voneinander abhängig sind, um Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise kann ein Unternehmen Faktoren wie Materialkosten, Arbeitskosten und Produktionsmenge untersuchen, um zu ermitteln, wie hoch die Produktionskosten für ein geplantes Produkt ausfallen.
Anwendungsbereiche der Data Science
Data Science spielt in sämtlichen Branchen und Wirtschaftsbereichen eine tragende Rolle, in denen große Datenmengen aufkommen und in denen Ziele und Entscheidungen anhand dieser Daten getroffen werden müssen. Dazu zählen beispielsweise folgende Bereiche:
| Branche | Ziele, die mithilfe von Data Science erreicht werden |
| Handel | Analyse vom Kaufverhalten der Kundschaft, um Erfolg für Produkte zu prognostizieren |
| Industrie | Optimierung von Fertigungsabläufen, um Produktionsleistung und -kosten zu optimieren |
| Logistik | Verbesserung von Transportabläufen und Versanddienstleistungen |
| Versicherungs- und Finanzsektor | Genauere Risikobewertung und -management sowie bessere Anlagenberatung |
| Gesundheitswesen | Verbesserung von medizinischen Handlungsabläufen und Abstimmung von Medikationen |
Dabei sind konkrete Data Science-Anwendungen mittlerweile vielseitig und durchziehen sämtliche Bereiche in Unternehmen. Praktische Anwendungen sind beispielsweise:
- Predictive Maintenance (Vorhersage von Maschinen- und Anlageausfällen, um Wartungen zu planen)
- Virtuelle Assistenten wie Alexa, Siri, Google Assistant
- Chatbots
- Finanzmarktanalysen, um Marktbewegungen vorherzusagen und automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln
- Betrugserkennung
- Large Language Models wie ChatGPT
- Individuelle Vorhersagen von Kundenentscheidungen im E-Commerce
- Empfehlungssysteme für die Kundschaft
- Logistikoptimierung (Lieferketten und Routenplanung)
- Prognosen von Energieverbrauch
- Medizinische Diagnostik für personalisierte Medizin
- Social Media Sentiment, um Stimmungsbild der Marke und Produkte zu erfassen und strategische Planungen zu bestimmen
Konkretes Beispiel – Empfehlungssysteme:
- Empfehlungssysteme sammeln Nutzerdaten, analysieren Verhalten (Suchanfragen, Verweildauer, Bewertungen etc.) sowie kontextuelle Daten (Wochentag und Tageszeit, Gerätenutzung).
- Mittels Deep Learning werden Daten in Muster eingeteilt – einerseits um in Nutzerkategorien, andererseits, um in Artikelkategorien einzuteilen.
- Eine gesamte Nutzermatrix wird erstellt, die auch latente Faktoren (versteckte Merkmale) identifiziert und erklärt, warum ein Benutzer ein bestimmtes Produkt mögen könnte.
- Anhand dessen werden Artikelempfehlungen ermittelt, wobei Empfehlungssysteme ständig aus den Interaktionen der Nutzer*innen mit den vorgeschlagenen Inhalten Feedback einholen und lernen.
Berufsbild: Data Scientist
Entsprechend der zunehmenden Relevanz von Data Science und deren Einsatz in sämtlichen Branchen sind Datenwissenschaftler*innen gefragt. Sie sammeln und analysieren Datensätze und bereiten sie verständlich auf. Das heißt, sie müssen relevante Daten in verständliche Sprache strukturieren und abbilden, um Unternehmen dabei zu unterstützen, effiziente Entscheidungen zu treffen. Im Detail umfasst ihr Aufgabenbereich:
- Datenbeschaffung: Identifikation relevanter Datenquellen und Bewertung der Daten
- Datenaufbereitung: Extrahieren, strukturieren und konvertieren von Datensätzen
- Modellentwicklung: Entwicklung analytischer Methoden
- Datenanalyse: Erkennen von Mustern und Treffen von Vorhersagen
- Datenvisualisierung: Verständliche Darstellung für Stakeholder
- Qualitätssicherung: Überprüfung der Daten und der Vorhersagemodelle
- Data Governance: Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und Verwaltung von Datenarchitekturen zur langfristigen Datennutzung
Data Science Studium
Das Angebot an Studiengängen für Data Science wächst. Lag der Fokus zunächst auf spezielle Masterstudiengänge, wird die Wissenschaft vermehrt um Bachelorstudiengänge ergänzt. Zudem stehen berufsbegleitende Studiengänge und Weiterbildungsangebote zur Verfügung, auch fundierte Ausbildungen werden in Form von Data Science Online Kursen bzw. Fernstudium angeboten. Anforderungen und Schwerpunkte für eine Ausbildung zum Data Scientist sind:
- Mathematik, insbesondere Stochastik
- Informatik, mit Fokus auf Datenverarbeitung und Datenstrukturierung
- Grundlegendes Verständnis von Programmiersprachen und Datenbanken
- Betriebswirtschaftliche Kenntnisse
- Branchenspezifisches Fachwissen für die Zielbranche, um Daten einordnen und passende Handlungsempfehlungen vermitteln zu können
Die Berufschancen sind hoch, aufgrund der anforderungsreichen Tätigkeit gestaltet sich das Gehalt attraktiv. Nicht zuletzt können sich Unternehmen mit Datenanalysen, richtig angewandt, enorme Wettbewerbsvorteile versprechen. Data Scientists sind also Treiber für den Erfolg und entscheiden Marktentwicklungen bedeutend mit.
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Der Verdienst für den Beruf Data Scientist in Österreich variiert je nach Erfahrung. Bachelorabsolvent*innen starten oft mit einem Jahresgehalt zwischen 45.000 und 50.000 Euro, während Masterabsolvent*innen zwischen 45.000 und 55.000 Euro verdienen. Erfahrene Data Scientist können zwischen 70.000 Euro bis zu 90.000 Euro im Jahr verdienen.
Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und der wachsenden Bedeutung von datengetriebenen Entscheidungen in sämtlichen Branchen steigt der Bedarf an Data Scientists zusehends. Es werden also immer mehr Expert*innen im Bereich Data Science gebraucht.
Üblicherweise wird ein Studium der Mathematik oder Informatik mit anschließender Spezialisierung in der Data Science (oft per Masterstudium bzw. berufsbegleitenden Master) vorausgesetzt. Mittlerweile etablieren sich auch Bachelorstudiengänge in dieser Wissenschaft.
