Was ist Data Science?

Was Elektrizität für die Industrie­gesellschaft des 19. Jahr­hunderts war, ist Data Science für unsere heutige Informations­gesell­schaft. Die Flut an Daten­mengen wird immer größer und die Ergebnisse der Analysen werden von Unter­nehmen aus der Wirtschaft, von Organi­sationen und Regierungen für Ent­scheidungs­findungen genutzt.

Für die intelligente Sammlung, Nutzung, Analyse, Verwertung sowie Vermarktung von digitalen Daten werden immer anspruchsvollere Tools entwickelt. Darum wird Data Science auch als Datenwissenschaft bezeichnet. Neue Möglichkeiten wie Grid Computing oder Machine Learning erhöhen das Tempo der Entwicklung.

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Die Basis, auf der Data Science beruht, ist Big Data. Die heute anerkannte Definition von Big Data formulierte Branchenanalytiker Doug Laney mit dem 3-V-Modell. Dieses Modell unterteilt Big Data in drei verschiedene Dimensionen:

  • Variety: Bandbreite der Datenquellen und -typen
  • Volume: Umfang von Datenvolumen
  • Velocity: Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden.

Immer häufiger wird dieses Modell um die beiden Begriffe Value (Mehrwert) und Validity (Datenqualität) ergänzt.

Big Data bringt jedoch auch Schattenseiten mit sich. Kritik gibt es, da durch Missbrauch der Daten die Gefahr einer Überwachungsgesellschaft real werden lässt. Mangelnder Datenschutz und immer wieder auftretende Datenlecks erhöhen das Misstrauen der Menschen.

Wettbewerbsvorteile durch Data Science Analytics: Warum ist Daten­analyse wichtig?

Daten sammeln allein ist nicht entscheidend bei Data Science. Entscheidend ist, was mit den Daten gemacht wird. Durch die richtige Analyse von Daten können sich völlig neue Einblicke zum Kaufverhalten, zu Interessen oder zur Risikobewertung von Kund:innen ergeben.

Dafür werden Analyse-Methoden angewendet, um in dem Datenmeer nützliche Informationen, verborgene Muster oder bisher unentdeckte Beziehungsgeflechte aufzuspüren. Wenn solche Erkenntnisse geschickt genutzt werden, können sie zu erheblichen Wettbewerbsvorteilen gegenüber Mitbewerber:innen führen. Unternehmen werden dadurch in die Lage versetzt

  • Kosten zu senken
  • Marketing effektiver zu gestalten
  • Umsatz zu steigern
  • Zeit zu sparen
  • Produkte schneller zu entwickeln oder an den Markt anzupassen
  • klügere wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen.

Doch auch die besten Analyse- und Statistik-Tools und die schnellsten Rechner bringen diese Ergebnisse nicht von allein. Ohne qualifizierte Fachleute, die über das nötige Wissen zur Datenverarbeitung verfügen sowie in der Lage sind, damit umzugehen als auch die Fähigkeit haben, assoziativ, abstrakt und kreativ zu denken, nützt die beste Technik nichts.

Woher kommen die Fachleute?

Die Expert:innen für Data Science werden Data Scientists genannt. Bisher gab es hierfür keinen Ausbildungsberuf in Deutschland. Mit der Neuordnung der IT-Berufe durch die Industrie- und Handelskammer (IHK) im Jahr 2020 wurde das Berufsbild der Fach­informatikerin bzw. des Fach­informatikers für Daten- und Prozess­analyse geschaffen. Bei der Ausbildung bzw. Umschulung zu diesem Beruf werden die Kenntnisse und Fähigkeiten vermittelt, die als Data Scientist benötigt werden. Wer das nötige Interesse für den Bereich Data Science sowie Affinität zu Statistik und Mathematik mitbringt, dem öffnen sich die Tore, in diesem neuen Berufsfeld hervorragende berufliche Perspektiven für sich aufzutun.

Als moderner Bildungsträger stellt sich BBQ der Aufgabe, Menschen auf diesem neuen Weg zu begleiten. Auf der Grundlage unserer jahrelangen Erfahrungen bei der Umschulung zu Fach­informatiker:innen, verbunden mit den aktuellen Anforderungen der heutigen Zeit, bietet BBQ die Umschulung zur Fach­informatikerin oder zum Fach­informatiker auch in der neuen Fachrichtung Daten- und Prozess­analyse an. Wer in der Arbeit als Data Scientist eine berufliche Herausforderung und Perspektive sieht, für den ist jetzt die Zeit gekommen, mit seiner ganz persönlichen Umschulung 4.0 durchzustarten. Jetzt unverbindlich beraten lassen!

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