Data Science – Analyse und Auswertung von großen Datenmengen

Viele Unternehmen haben keine umfassende Vorstellung von Datenanalyse, d.h. es fehlt an Know-How welche Daten überhaupt genutzt werden können und welche Insights durch die Auswertung gewonnen werden können. Die effektive Organisation und Nutzung von Daten ist ein Grundbaustein, um den Unternehmenserfolg nachhaltig zu sichern.

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Was ist Data Science?

Data Science ist im Grunde genommen eine Kombination aus mehreren Bereichen und beinhaltet z.B. Statistik, Datenanalyse und wissenschaftliche Methoden. Diese Interdisziplinarität ermöglicht es, aus immer größer und komplexer werdenden Datengemengen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und damit einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. 

Der gesamtheitliche Prozess den Data Science umfasst, lässt sich grob in fünf Schritte aufteilen, die einen kontinuierlichen Kreislauf bilden. In einem ersten Schritt geht es darum die anfallenden Daten zu erfassen und zu extrahieren. Darauffolgend werden die Daten für die weitere Verarbeitung abgespeichert, bereinigt, transformiert bzw. migriert. Dieser Schritt ist essenziell um anschließend Algorithmen basierte Methoden wie z.B. Data Mining zur automatischen Erstellung von Zusammenhängen, Mustern oder Trends anwenden zu können. Ist dies geschehen können die bereitgestellten und vorbearbeiteten Daten analysiert und z.B. Vorhersagen getroffen werden. Im letzten Schritt geht es darum, die gewonnenen Erkenntnisse sinnvoll zu visualisieren, strukturieren und zur Entscheidungsfindung heran zu ziehen.

Data Science Kreislauf
Data Science Kreislaufprozess.

Neue Technologien, elektronische Endgeräte wie z.B. Smartphones oder Fitness Tracker, soziale Netzwerke, vernetzte Technik in Häusern, Autos und Unternehmen, sowie Erhebung von Daten durch die öffentliche Hand,  tragen erheblich zur kontinuierlichen Steigerung des Datenvolumens bei. Daten „wachsen“ typischerweise exponentiell. Einer IBM-Studie zur Folge wurden 90% der weltweit generierten Daten im Jahr 2017 in einem Zeitraum von 2 Jahren erzeugt, Tendenz steigend. So werden z.B. stündlich ca. 10 Millionen Fotos auf Facebook geteilt. Aus diesem Grund wird es immer wichtiger für Unternehmen, diese mit herkömmlichen Methoden nicht mehr zu bearbeitenden strukturierten und unstrukturierten Datenbeständen, mit speziell zugeschnittenen Lösungen zu analysieren. 

Die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von solch außerordentlich großen Datenmengen, wird heutzuTage als Big Data oder Big Data Analytics bezeichnet.

Was ist Big Data?

Grundlegend lassen sich alle Daten anhand ihrer Struktur in drei übergeordnete Kategorien einteilen. 

Strukturierte Daten sind sehr einfach zu organisieren und leicht durchsuchbar. Eine anschauliche Art der Vorstellung solcher Daten ist ein einfaches Excel-Spreadsheet mit seinen vordefinierten Spalten und Zeilen. In solch einer Struktur kann mit simplen Methoden und Algorithmen gesucht und analysiert werden. Klassische Datenbanken auf SQL-Basis sind ein weiteres Beispiel für das Management von strukturierten Daten. 

Unstrukturierte Daten sind Daten wie z.B. Beiträge in sozialen Netzwerken, Audio-Dateien, Bilder, Videos oder Textdateien können nicht mit klassischen relationalen Datenbanken verarbeitet werden. Deshalb werden zur Speicherung solcher Daten Data Lakes, Data Warehouses und NoSQL Datenbanken eingesetzt. 

In die Kategorie der halb-strukturierten Daten fallen z.B. E-Mails, da hier sowohl strukturierte Daten vorliegen (Sender, Empfänger, Betreff, Datum) als auch unstrukturierte Daten (Nachricht). Außerdem können auch Geräte die Geo-Tagging oder Zeitstempel benutzen, diese Daten erzeugen. So können weisen Smartphone-Fotos unstrukturierte Daten (Bild) und strukturierte Daten (Zeit und Ort der Aufnahmen) auf.

Als weitere Grundlage ist es wichtig die Eigenschaften von Big Data abzugrenzen und anhand der sogenannten 5V zu ergründen.

Das erste V steht für Volume also die Masse, womit die immer größeren Datenmengen beschrieben werden, die zu bearbeiten und analysieren sind. Statista zufolge wird die Menge der jährlich digital generierten Daten im Jahr 2025 ca. 175 Zettabyte betragen. Um diese Zahl in Gigabyte umzurechnen müsste man der Zettabyte-Angabe 12 Nullen anhängen.

Variety oder auch Vielfalt umfasst die verschiedenen Möglichkeiten mit denen Daten erzeugt werden. Dazu gehören die bereits erwähnten strukturierten Daten aus zum Beispiel konventionellen Datenbanken aber auch unstrukturierte Daten aus Audio- und Videoquellen, Textdokumenten, Transaktionsdaten, Konsumverhalten, usw. 

Durch neue Technologien und Ansätze wie dem Internet of Things (IoT) werden Daten heute in vielen Bereichen konstant und in Echtzeit mit einer hohen Geschwindigkeit oder Velocity erzeugt. Dies führt im Umkehrschluss auch dazu, dass diese Daten oftmals auch in Echtzeit mit der gleichen Geschwindigkeit verarbeitet werden müssen.

Die Verknüpfung, Bereinigung, Übertragung und Herstellung von Korrelationen bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datenqualität mit dem Input aus verschiedensten Quellen ist hier essentiell für die Veracity oder Richtigkeit der Daten.

Zu guter letzter beschreibt die Variability oder Variabilität den Fluss bzw. die Erzeugung von Daten, der keinem linear vorhersagbaren Muster folgt, sondern großen Schwankungen bezüglich der Menge und Qualität unterliegt. Dennoch ist es sehr wichtig, sich Fluktuation und sich abzeichnende Trends  frühzeitig zu erkennen bzw. zu bewältigen.

Server für Big Data
Große Datenmengen benötigen viel Speicher und sollten sicher auf verschlüsselten Servern verwaltet werden.


Vorteile und Anwendungsbeispiele von Big Data Analytics

Die Einsatzmöglichkeiten von Analyse Methoden und speziell Big Data Analytics sind nahezu grenzenlos und können in jedem Geschäftsbereich angewendet werden. Die durch Big Data Analytics genau und schnell generierten Insights können genutzt werden, um Produkte und Services zu entwickeln die speziell auf einzelne Kunden oder Kundengruppen zugeschnitten sind. Gerade dieses Jahr im Zusammenhang mit der Covid-19 Pandemie hat vielen Unternehmen die Wichtigkeit von Risikovorhersagen und Risikomanagement deutlich vor Augen geführt. Auch in diesem Bereich können Strategien und Konzepte erarbeitet werden.

Typische Anwendungsbeispiele für den Einsatz der beschriebenen Technologie findet man in so gut wie jedem Wirtschaftssektor. Im Finanzbereich lassen sich so ein automatisiertes Risikomanagement, Betrugserkennung oder algorithmic trading realisieren. 

Das Produktions- und Logistikumfeld profitieren von den Methoden unter anderem bei Fehlerprognosen, Bedarfsplanung, Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance, Routenoptimierung, Ladungsoptimierung oder Kapazitätsplanung. 

Auch im Energie-Gewerbe können die gewonnenen und in Echtzeit verarbeiteten Daten dazu genutzt werden, die Netzauslastung dynamisch zu managen, Netzsicherheit und Diebstahlerkennung zu überwachen oder Ausfälle schneller zu erkennen und beheben.

Des Weiteren können in der Marketing Domäne zum Beispiel Prognosen zum Kundenverhalten erstellt, Kampagnen analysiert und angepasst, Leads qualifiziert bzw. priorisiert und sogenannte Market-Basket Analysen durchgeführt werden. Außerdem kann die umfassende Analyse von Daten auch für die Retail Branche, gerade im Hinblick auf das veränderte Kundenverhalten, den verstärkten Wettbewerb mit Online-Shops oder Produktinnovationen sehr interessant sein. Hier lassen sich Up- oder Cross-Selling-Potentiale, effizienteres Personalmanagement sowie Performance-Optimierungen durch die Einbeziehung von Finanzdaten entwickeln.

Wie bereits deutlich wurde ist Data Science für Unternehmen enorm wichtig und sollte bei der Digitalisierung bzw. digitalen Transformation von Unternehmen auf keinen Fall vernachlässigt werden. Welche Prozesse bei der Digitalisierung von Unternehmen ebenfalls von großer Wichtigkeit sind und wieso 2021 das perfekte jahr für die Digitalisierung Ihres Unternehmens ist können Sie in diesem Artikel erfahren: "Digitalisierung für Ihr Unternehmen im Jahr 2021"

Grundlegende Technologien

Auf Grund der bereits beschriebenen hochkomplexen und umfangreichen Daten, werden im Bereich der Big Data Analytics meistens mehrere Technologien und Ansätze gebündelt eingesetzt um den bestmöglichen Nutzen aus den vorliegenden Informationen zu ziehen.

Eine sehr wichtige Technologie ist Maschinelles Lernen, welches eine Sparte der Künstlichen Intelligenz (KI) darstellt. Mit dieser Methode lassen sich in kurzer Zeit automatisiert Modelle erstellen, mit deren Hilfe die komplexen Daten schnell und mit hoher Präzision analysiert und interpretiert werden können. Hierbei ist es wichtig ein sorgfältiges und funktionierendes Datenmanagement zu pflegen, in dem qualitativ hochwertige Daten aufbereitet vorliegen um anschließend analysiert zu werden. Wichtig zu beachten ist, dass die Prozesse zur Sicherung und Aufrechterhaltung der Qualität wiederholbar sein müssen. Dies ist angesichts der konstanten Datenströme notwendig. 

Mittels maschinellen Lernens, statistischen Methoden und Vergangenheits-, sowie Echtzeitdaten lassen sich durch die Anwendung von Predictive Analytics die Wahrscheinlichkeiten von zukünftigen Ergebnissen, Marktentwicklungen, Kundenverhalten, Ausfällen, usw. ermitteln. Dabei wird das Ziel einer möglichst genauen Prognose verfolgt, um die bestmögliche Geschäftsentscheidung zu treffen.

Darüber hinaus bildet das sogenannte Data Mining eine weitere wichtige Methode, um große Datenmengen zu untersuchen. Prinzipiell wird hier nach sich wiederholenden Mustern gesucht, die als Basis für weitere Analysen dienen. Dabei wird der Prozess der Entscheidungsfindung deutlich beschleunigt.  

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Lennart Hahn

Louis Heiwig

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