Data Science. Ein Begriff, der in der Welt der Innovationen und der neuen Technologien immer mehr an Bedeutung gewinnt. Allerdings bleibt sein Konzept manchmal unklar und sein Mehrwert ist für Neulinge nicht unbedingt einfach zu erklären.
Dennoch entwickeln sich die Beratungsunternehmen, die diese Dienstleistung anbieten, stetig weiter. Dies gilt insbesondere für Alcimed, das zu den Pionieren gehörte, die ihren Kunden diese Art von Dienstleistung angeboten haben. In diesem Artikel gehen wir auf die Bedeutung dieses Gebiets, seine Funktionsweise und seine Bedeutung ein, die den Hype erklären, den es in den letzten Jahren ausgelöst hat.
Was ist Data Science Consulting?
Data Science Consulting ist die Kunst, aus Rohdaten Erkenntnisse, Trends und Vorhersagen abzuleiten. Dies erfordert Fachwissen in der Entwicklung von Algorithmen, angewandter Mathematik, fortgeschrittener Statistik und sogar künstlicher Intelligenz, über welches beispielsweise Alcimed verfügt. Laut dem Unternehmen sind die Ziele der Data Science zweigeteilt:
1. Analyse von Verbindungen und Korrelationen
Data Science ermöglicht es, Verbindungen und Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen zu erkennen. Beispielsweise kann sie einem E-Commerce-Unternehmen dabei helfen, zu verstehen, dass Kunden, die Sportschuhe kaufen, dazu neigen, auch Sportbekleidung zu kaufen, was wiederum die Cross-Selling-Strategien lenkt.
Unser Beispiel erscheint zwar einfach, doch ist die technische Herleitung davon nicht so offensichtlich – insbesondere wenn man sich entscheidet, unerforschte Gebiete zu erkunden. Alcimed ermöglicht es, diese Korrelation herzustellen, indem es sich auf Studien von Teilpopulationen, Personas und Verhaltensweisen stützt, die offensichtlich erscheinen, um sie zu segmentieren und ihr zukünftiges Verhalten zu ermitteln.
Data Scientists unterscheiden sich von „Data Analysts“ durch ihre Fähigkeit, mit „Big Data“ umgehen und komplexe Modelle für tiefgehende Analysen erstellen zu können.
2. Regression und Klassifizierung
Hinter diesen etwas sperrigen Begriffen verbirgt sich ein einfaches Konzept. Sie ermöglichen die Vorhersage zukünftiger Werte oder die Schätzung von Daten, die über die verfügbaren Daten hinausgehen.
Veranschaulichen wir die Idee anhand eines zweiten Beispiels. Eine Versicherungsgesellschaft kann mithilfe von Data Science die Wahrscheinlichkeit von Schadensfällen auf der Grundlage des Profils des Versicherten bewerten und so zu einer präziseren Preisgestaltung zum Zeitpunkt T beitragen. Das hat nichts mit Magie zu tun, es handelt sich schlicht um Daten, die miteinander verknüpft, segmentiert, analysiert und auf der Grundlage des Verhältnisses von Rentabilität und Risiko über einen bestimmten Zeitraum übersetzt werden. Und doch ist Fachwissen erforderlich, um diese Arbeit zu leisten.
Die Herausforderungen rund um Data Science Consulting
Haben Sie schon einmal von den fünf großen „V“ gehört? Data Science steht vor mehreren großen Herausforderungen, die im Englischen alle mit diesem Buchstaben beginnen:
1. Volume UND Velocity (Volumen UND Geschwindigkeit)
Heutzutage sind Daten sehr umfangreich und werden in atemberaubender Geschwindigkeit generiert. Es ist von entscheidender Bedeutung, sie effektiv zu nutzen, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Wie kann ein Unternehmen, das Videos streamt, jeden Tag Milliarden von Nutzungsdaten verarbeiten? Und es gleichzeitig schaffen, die Inhaltsempfehlungen zu personalisieren und seine Leads zu vervielfachen?
In der Welt der Wissenschaft können Rohdaten den Eindruck erwecken, dass sie nicht verwertbar sind. Die Menge wird bereits zum ersten Hindernis: Wo soll man anfangen und wie bestimmt man, welche Daten segmentiert werden sollen? Hinzu kommt die Geschwindigkeit: Wie soll man den Datenfluss bewältigen, solange der „Damm“ noch nicht gebaut ist?
2. Variety (Vielfalt)
Daten können sehr heterogen, strukturiert oder unstrukturiert sein, was ihre Analyse komplex macht. So muss ein Transportunternehmen mit Daten aus GPS, Fahrzeugsensoren und sogar aus sozialen Netzwerken jonglieren, um seine Routen zu optimieren. Wie sortiert man all diese Daten, die nicht in der gleichen Form vorliegen? Zwischen Excel-Tabellen, Diagrammen, Dashboards … Sie alle in einer einzigen Struktur zusammenzufassen, bedeutet, dass man eine Auswahl treffen muss – eine Auswahl, die nicht so leicht zu treffen ist.
3. Verocity (Wahrheitsgehalt)
Jeder Architekt wird bestätigen, dass die Qualität der Daten entscheidend ist, damit sein Werk nicht zusammenbricht. Data Scientists müssen die Glaubwürdigkeit der Daten gewährleisten und Interpretationsfehler so weit wie möglich vermeiden. Dies ist z. B. im medizinischen Bereich oder bei technologischen Fortschritten eine echte Herausforderung, wenn die Daten manchmal das Ergebnis von Schlussfolgerungen und nicht einer echten Diagnose in Form von Zahlen sind.
4. Value (Wert)
Die Daten müssen neue Erkenntnisse liefern, um wissenschaftliche, technische, medizinische oder geschäftliche Entscheidungen zu lenken. Ein Produkt hat sich auf dem Markt für Innovationen als kurzlebig erwiesen? Eine Lösung, die Fehler eindämmen sollte, hat sich als unbrauchbar und zeitraubend erwiesen? Daten wurden nicht wie gewünscht geprüft und übermittelt, was das Projekt bremste? Der Wert besteht darin, Erkenntnisse zu ermöglichen, den Finger auf eine Problematik zu legen und sie zu lösen, ohne die Arbeitskette, die Überlegungen und das Projekt zu stören.
Warum greifen Unternehmen heute auf spezialisierte Firmen zurück?
Unternehmen brauchen den Zugang zu hochwertigen Daten und den Austausch mit Data Scientists, um ihre Produktions- und Analysekapazitäten zu erweitern und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Data Science ist daher ein wertvoller Hebel für Unternehmen, die auf der Suche nach Mehrwert und Innovation sind. Doch am schwierigsten ist es für diese manchmal, in See zu stechen und sich zu trauen, neue Horizonte zu erkunden, um neue Schätze zu entdecken. Aber wie soll man das anstellen, wenn das eigene Schiff den Hafen nie verlassen hat?
Auch hier setzt sich Alcimed ein, um Unternehmen dabei zu unterstützen, den Mut aufzubringen, ihre Daten zu interpretieren und Gewohnheiten aufzubrechen, bevor es ein Konkurrent vor ihnen tut. Die Rolle, die Alcimed dabei einnimmt, ist einfach:
- Daten identifizieren und hervorheben,
- Daten bereinigen,
- Qualität und Repräsentativität der Daten sicherstellen,
- Modelle aufstellen, sie testen und die Ergebnisse zusammenstellen,
- Ergebnisse interpretieren.
Alcimed, ein Entdeckerteam, das Data Science Consulting nutzt, um Schätze zu heben
Data Science Consulting stellt einen großen Vorteil für Unternehmen dar, die nach Innovationen und Spitzenleistungen in ihrem Bereich streben. Auf dieser Reise durch die Welt der Rohdaten und fundierten Prognosen ist es zentral, die unschätzbare Rolle von Pionieren wie Alcimed hervorzuheben.
Mit mehr als 30 Jahren Erfahrung und einer ausgeprägten Expertise ist Alcimed ein vertrauenswürdiger Partner, der sich auf seine Teams aus leidenschaftlichen Entdeckern, den Alcims, verlässt. Alcimed hilft seinen Kunden, die komplexesten Herausforderungen zu meistern und das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. So sind Unternehmen durch die Zusammenarbeit mit Alcimed besser darauf vorbereitet, eine erkenntnisreichere Zukunft mit vielen Chancen zu gestalten.
