Was ist Datenwissenschaft und wozu dient sie?

Ob Sie es glauben oder nicht, die Datenwissenschaft ist in unserem täglichen Leben präsent. Von Finanz- und Wetternachrichten bis hin zum Marktverhalten als solchem. 

Das Hauptziel der Datenwissenschaft ist die Beantwortung von Fragen zu einem bestimmten Thema anhand von Daten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden. Eine umfassende Studie kann Fragen beantworten wie: Was ist passiert, wann wird es wieder passieren? 

Mit dem Wachstum von Big Data wenden Unternehmen in Branchen wie der Lebensmittelindustrie und dem Tourismus die Datenwissenschaft an, um das Verhalten ihrer idealen Kunden zu verstehen. Darüber hinaus ist es ein effektiver Weg, Daten zu verarbeiten und bessere Dienstleistungen zu schaffen, die zu besseren Ergebnissen führen. 

Das Wissen über Datenwissenschaft ist sowohl für Unternehmer als auch für normale Bürger zu einer Notwendigkeit geworden. Daher werden wir in diesem Artikel ihre Auswirkungen auf das tägliche Leben erläutern. 

Was ist Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft ist bekannt als die Disziplin der Umwandlung von Daten in Trends, Vorhersagen und Analysen über etwas Bestimmtes. Sie ist das Ergebnis von Forschungen, die sich auf verschiedene Wissenszweige wie künstliche Intelligenz, Statistik und andere stützen. 

Die Variablen verbleiben nicht im Speicher-Kreislauf, wie es bei der Datentechnik der Fall ist, sondern es wird versucht, ihnen in dem Kontext, in dem sie entwickelt werden, eine Bedeutung zu geben. Ihr Ziel ist es, sie zu sammeln, umzuwandeln, zu analysieren und ihnen einen Nutzen zu verleihen, der dem Zweck entspricht, für den sie geschaffen wurden. 

Kurz gesagt, es handelt sich um einen evolutionären Schritt in der Wissenschaft, da sie die verschiedenen konsultierten Quellen zusammenführt und ihnen einen Nutzen verleiht. Es sei darauf hingewiesen, dass solche Analysen auch von Fachleuten aus Bereichen verstanden werden können, für die keine Ingenieurwissenschaften erforderlich sind, d. h. ein Absolvent eines Kommunikations- oder Designstudiums kann die Ziele des Dokuments verstehen.

Wie funktioniert die Datenwissenschaft? 

Die Datenwissenschaft funktioniert aufgrund der Zunahme von Big Data, die eine riesige Menge an Daten in allen Phasen für fast jeden Wissensbereich liefert, so dass sie auf fast alles angewendet werden kann, einschließlich der Marketingforschung. 

Ziel ist es, logische und präzise Antworten auf ein Problem geben zu können. Sie wird auch auf Geschäftsfälle angewandt, bei denen es zu Fehlern in den Produktionsprozessen kommt, da sie Rezepte und Produktionsniveaus untersuchen. 

Ein Beispiel für Data Science könnte eine Schuhfabrik sein, die wissen möchte, wie viele Kunden sie pro Jahr hat und was sie für eine Markteinführung tun kann. Die Datenwissenschaft liefert die jährliche Umsatzspanne und die meistverkauften Schuhe, um zu wissen, mit welchen Produkten man den Markt ansprechen kann. 

Die wichtigste Aufgabe des Data Wissenschaftlers besteht darin, die richtigen Fragen zu stellen, um die gewünschten Informationen zu erhalten. Deshalb besteht einer der ersten Schritte in einem Forschungsplan darin, die allgemeinen und spezifischen Ziele zu definieren. 

Wozu dient die Datenwissenschaft?

Datenwissenschaft wird eingesetzt, um den Kontext eines Problems oder eines Fehlers in einer Sache zu verstehen. Dank der Fortschritte in der Technologie kann sie in vielen Bereichen der Wirtschaft und der Wissenschaft eingesetzt werden. 

Sie kann auch für Folgendes verwendet werden:

• Umgestaltung von Produktions- und Fertigungsprozessen. 
• Die Entwicklung modernster technischer und medizinischer Geräte. 
• Vorhersage der Zukunft. 
• Organisation von Strategien und Entscheidungen zur Optimierung der Zukunft. 
• Entwicklung von Märkten und Studienrichtungen. 
• Automatisierung des maschinellen Lernens. 

Man kann sagen, dass die Datenwissenschaft heutzutage für alle Prozesse sehr nützlich ist, weil sie einen viel logischeren Blick auf die Szenarien in der Welt bietet. Darüber hinaus können Sie andere wertvolle Daten wie die Anzahl der Menschen und ihre Interessen erhalten. 

Vorteile der Datenwissenschaft für Unternehmen 

Unternehmer, die nach Innovationen in ihrem Unternehmen suchen, brauchen eine Abteilung, die sich mit Datenwissenschaft beschäftigt. Dadurch erhalten sie Zugang zu besseren Kundenprofilen für künftige Marketingstrategien. 

Darüber hinaus können sie weitere produktive Ebenen erschließen, wie z. B.: 

• Vorhersage dessen, was die Community sucht, um Produkte zu entwickeln, die sich an den tatsächlichen Kundenbedürfnissen orientieren, und so eine größere Anzahl von Menschen an sich zu binden. 
• Identifizierung von Verhaltenstypen, um effektivere Methoden für den Verkauf von Massenprodukten zu entwickeln. 
• Auffrischung des Unternehmensimages im Einklang mit den Interessen der Zielgruppen und den Interessen des Unternehmens. 
• Bessere Entscheidungen zu treffen, die sich an den tatsächlichen Verkaufszahlen, Herstellungs- und Produktionskosten orientieren. 
• Es ist ein hervorragendes Werkzeug für die Rekrutierung von Talenten, mit gezielter Forschung, die ein Mitarbeiterprofil erstellen und Interviews auf diesen Faktor konzentrieren kann. 

In dem Maße, in dem Datenwissenschaftler die Systeme verfeinern, werden die Unternehmer die Bedeutung der Datenverarbeitung für das Produkt- oder Dienstleistungsmanagement erkennen.

Welche Herausforderungen löst die Datenwissenschaft?

Alle Wissenschaften decken einen Bereich des täglichen Lebens ab, d. h. sie haben ein bestimmtes Ziel. Im Falle der Datenwissenschaft sind die zu lösenden Herausforderungen folgende:

1. Suche nach der Datenquelle

Wenn man den Fokus aller Daten findet, hat man Zugang zur Matrix des Unternehmens. Auf diese Weise werden neue Tools oder Programme entdeckt, die besser geeignet sind, die Probleme des Unternehmens zu lösen. 

Außerdem bereinigen Data Scientists die Daten und bereiten sie so auf, dass sie von den übrigen Mitarbeitern genutzt werden können. 

2. Verständnis der geschäftlichen Probleme

Datenwissenschaftler arbeiten mit verschiedenen Abteilungen wie dem Marketing zusammen. Ihr grundlegendes Ziel ist es, alle Daten im Unternehmen zu analysieren, um Schwachstellen zu erkennen und Lösungen auf der Grundlage der Zahlen anzubieten. 

Zum Beispiel, wenn das Marketing Team nicht in der Lage ist, den besten Kanal zu identifizieren. Die Wissenschaftler analysieren das Verbraucherverhalten, um zu verstehen, wo sie die für den Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung interessanten Inhalte konsumieren. 

3. Alle Entscheidungen sind genau

Einer der Hauptgründe, warum ein Unternehmer die Datenwissenschaft in Betracht ziehen muss, ist, dass alle Entscheidungen durch echte Daten gestützt werden. 

Allerdings ist es erwähnenswert, dass Tools für maschinelles Lernen nicht ganz genau sind, so dass es zu Verzerrungen kommen kann. 

 

Warum wird Datenwissenschaft eingesetzt?

Es gibt eine Reihe von Gründen, warum Data Science eingesetzt wird. Zu den häufigsten Anwendungen gehören die folgenden: 

1. Deskriptive Analyse

Hierbei handelt es sich um eine Studie, bei der Informationen durch die Beobachtung von Variablen wie Torten-, Balken- oder Liniendiagrammen gewonnen werden. Ein Beispiel hierfür ist eine Bäckerei, die ihren Jahresumsatz betrachtet, um anhand von Einkaufs Metriken ihre Umsatzspitzen und -tiefs im Jahr zu definieren. 

2. Diagnostische Analyse

Wie der Name schon sagt, ist sie viel tiefgründiger und detaillierter als die anderen, da ihr Ziel darin besteht, eine Lösung für ein bestimmtes Problem zu finden. Sie wird in Data-Mining-Unternehmen oder Unternehmen, die ihre Produktion anpassen, eingesetzt. 

Bei der diagnostischen Analyse geht es um die Ermittlung von Verhaltens- und Leistungs Mustern. Ein Friseursalon kann beispielsweise mehrere Befragungen durchführen, um die Reaktion seiner Kunden zu vergleichen, wie oft sie sich schneiden lassen möchten, welchen Trend sie am liebsten mögen und wie sie den angebotenen Service bewerten. 

3. Prädiktive Analytik

Die Historie ist Teil der Datenstruktur. Durch die Historie können wir Variablen identifizieren, die für zukünftige Entscheidungen wichtig sind. 

Um dies besser zu verstehen, können wir das folgende Szenario betrachten: Wenn Sie in einem Unternehmen für soziale Medien arbeiten und eines Ihrer Konten bei einer Marktsegmentierung schlecht abschneidet, werden Sie dann in Zukunft weiterhin dieselben Interessen verfolgen? Es ist sinnvoll, dies im Hinterkopf zu behalten, um den Fehler nicht zu wiederholen. 

Auf der Ebene der Informatik wenden Datenwissenschaftler Software an, die es den Teams ermöglicht, Verbindungen rückgängig zu machen, so dass der Algorithmus vergangene Daten untersuchen und die Zukunft vorhersagen kann. 

Vorausschauend zu sein ist für Unternehmen sehr wichtig, damit Verkaufsstrategien angewendet werden können. So kann beispielsweise eine Fluggesellschaft mit der Vermarktung von Flugtickets für die Weihnachtszeit beginnen, die eine wichtige Verkauf Spitze darstellt. 

4. Prädiktive Analyse

Eine Alternative, die die Untersuchung von Daten auf die nächste Stufe hebt. Ihr Ansatz basiert auf der Vorhersage der Zukunft und auf Lösungen, um das erwartete Ergebnis zu erreichen. Die Marketingabteilungen profitieren in hohem Maße von diesen Studien. 

Um auf das Beispiel des Friseursalons zurückzukommen: Durch die Anwendung einer präskriptiven Analyse wird nicht nur der Trend ermittelt, der in der Gemeinschaft am beliebtesten ist, sondern es werden auch Strategien vorgeschlagen, wie und wann dieser vermarktet werden soll. 

Welchen Prozess wendet die Datenwissenschaft an?

Wie jeder Wissenszweig weist auch die Datenwissenschaft bestimmte Merkmale auf, die sie von anderen Bereichen der Technik unterscheiden. Sobald das Problem, die allgemeinen und spezifischen Ziele definiert sind, geht es weiter: 

1. Beschaffung der für den Plan erforderlichen Daten 

Eine Analyse kann nicht ohne zu untersuchende Variablen durchgeführt werden. Der erste Schritt besteht darin, Informationen zu sammeln, die entweder bereits vorhanden sind, kürzlich erworben wurden oder aus einer externen Quelle stammen. 

2. Bereinigung der Daten 

Wie der Name schon sagt, geht es hier um die Beseitigung von Informationen, die für die Untersuchung nicht nützlich sind. Darunter versteht man Daten, die veraltet oder sehr alt sind oder Fehler aufweisen, die das Endergebnis der Analyse beeinträchtigen. 

Zu dieser Phase gehört auch die doppelte Bestätigung wichtiger Zahlen oder die Verwaltung der noch ausstehenden Daten. 

3. Vorläufige Analyse oder erste Version der Forschung  

Durch die Kombination der ersten Ergebnisse erhalten die Wissenschaftler die erste Version der Variablen. Dieser erste Bericht dient dazu, die Strategien zu analysieren, die zur Lösung eines Problems vorgeschlagen werden können. 

Darüber hinaus ist es an der Zeit, den Arbeitgebern der Unternehmen Statistiken und Instrumente zur Verfügung zu stellen. 

4. Organisieren des Produkts oder Modellieren der Daten 

Sobald die Daten Ingenieure die erste Version der Studien erstellt haben, können die Ergebnisse in die Praxis umgesetzt werden, um eine Annäherung an den Positivitäts Index in dem Unternehmen zu erhalten, das sie anwendet. 

Es ist wichtig zu wissen, dass der Index mehr als zweimal angepasst werden kann, bis die gewünschten Ziele erreicht sind. 

5. Berichterstattung über die Ergebnisse 

In diesem Schritt stellen sowohl die Ingenieure als auch die Analysten der Organisation ein Arbeitsteam zusammen, das alle Informationen in einem allgemeinen Bericht zusammenfasst. 

Es wird empfohlen, dass Diagramme, Grafiken und Aktionspläne entsprechend den zu Beginn festgelegten Aufgaben erstellt werden. 

Mit welchen Technologien arbeitet die Datenwissenschaft? 

Die Datenwissenschaft ist als multidisziplinärer Studienzweig bekannt, weil sie mehrere Technologien kombiniert, um ein Ziel zu erreichen. Zu den gängigsten gehören 

1. Künstliche Intelligenz. 

Sie wird für prädiktive und präskriptive Analysen verwendet, die bewaffnete Vorhersagen liefern. 

2. Cloud-Software

Sie ermöglichen das einfache Hoch- und Herunterladen von Informationen an einem Ort. Sie sind auch ein leistungsfähiges Instrument für große Teams, da sie gleichzeitig arbeiten können. 

3. Gemeinsam genutzte Online-Tools

Hier sind mehrere Geräte in einem Matrixform verbunden, so dass mehrere aktiv zusammenarbeiten können. Auf diese Weise werden große Datenmengen generiert und der Prozess wird beschleunigt. 

4. Quanta Computer 

Quantencomputer werden eingesetzt, um Berechnungen durchzuführen oder komplexe Algorithmen mit hoher Geschwindigkeit zu erstellen. Alle Medien, mit denen die Datenwissenschaft arbeitet, werden zur Vereinfachung der Arbeit eingesetzt. 

Die Datenwissenschaft hat große Fortschritte in der Forschung gemacht. Durch ihre Analysen hat sie großartige Ergebnisse geliefert, die zur Entwicklung der Art und Weise beitragen, wie Dinge getan werden. 

Wenn Ihnen dieser Artikel gefallen hat, lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen! Und lassen Sie uns wissen, was Sie über die Auswirkungen der Datenwissenschaft denken.