Data Science

Data Science ist eine Disziplin, die sich mit den Strategien und Techniken befasst, die dazu dienen, aus großen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Was ist ein Data-Scientist?

Der beste Weg, data science zu definieren, ist, sich zu überlegen, was data science tun. Die Rolle eines Data-Scientistkann viele der folgenden Funktionen umfassen:

• Auswahl von Datenquellen für die Analyse zur Beantwortung von Fragen wie "Was ist passiert und warum".
• Anwendung von Algorithmen, Maschinelles Lernen und KI-Techniken auf Datensätze, um ihnen Bedeutung zu entlocken.
• Analyse der Daten und Interpretation der daraus resultierenden Ergebnisse.
• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren bei der Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines.
• Gewinnung von Erkenntnissen aus der Analyse, die auf ein Geschäftsproblem angewendet werden können.

Wie unterscheidet sich die Rolle des Datenanalysten von der eines Data-Scientist?

Die Rolle Data-Scientist ist eine Obermenge des Data Analysten. Viele Data Scientists beginnen ihre Karriere als Analysten, die eher alltägliche Aufgaben erledigen, z. B. das Sammeln und Normalisieren von Daten für die Analyse. Datenanalysten lösen Geschäftsprobleme mithilfe von Daten. Ein Data-Scientist nutzt dieselben Daten, um Vorhersagen zu treffen, die die Geschäftsstrategie unterstützen, oder erforscht Daten, um neue Chancen zu entdecken.

Ermöglichung des data driven Unternehmens

Data Analytics hilft einem Unternehmen, mehr informierte Entscheidungen zu treffen als meinungsbasierte Entscheidungen. Ein guter Data-Scientist wird verschiedene Hypothesen ableiten und testen, bevor er seine Meinung äußert. Unternehmen sind zukunftsorientiert, daher macht ein wissenschaftlich fundierter Ansatz einen großen Unterschied bei der Bewertung der Risiken und potenziellen Vorteile, die mit der Einführung neuer Geschäftsinitiativen verbunden sind, insbesondere wenn es darum geht, notwendige Maßnahmen vor der Geschäftsleitung zu rechtfertigen. Es ist viel einfacher, das künftige Kundenverhalten vorherzusagen, wenn man weiß, was sie in der Vergangenheit getan haben.

Data science kann Unternehmen dabei helfen, zu verstehen, welche Metriken gesammelt werden müssen, um die zukünftige Entscheidungsfindung zu verbessern. Sie kann auch Entscheidungen testen, indem sie Szenarien simuliert und mögliche Ergebnisse vorhersagt.

Beispiele für Data Science

Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsfälle, die die Anwendung von data science veranschaulichen:

• In der Logistikbranche wird die data science genutzt, um die beste Lieferroute für einen Fahrer vorherzusagen, um sowohl Kraftstoff als auch Zeit zu sparen.
• Kreditrating-Agenturen nutzen es zur Unterstützung von Kreditentscheidungen, indem sie Kreditanträge bewerten. Dieses Verfahren wird eingesetzt, um ein ausgewogenes Kreditportfolio zu gewährleisten.
• Versicherungsunternehmen nutzen die data science zur Betrugserkennung und zur Festlegung der Prämienhöhe, wenn sie sich auf Online-Versicherungsvergleichsseiten um Aufträge bewerben. Dieser Prozess kann Daten zum Fahrverhalten von Bestandskunden umfassen, die sie nutzen können, um eine Erneuerung zu fördern oder zu verhindern.
• Online-Shopping-Websites verwenden data science KI-Algorithmen, um Produktempfehlungen auf der Grundlage früherer Einkäufe und des jüngsten Online-Suchverhaltens zu geben.
• Marketing-Automatisierungssysteme nutzen absichtsbasierte Daten, um potenziellen Kunden und Vertriebsmitarbeitern die nächsten Schritte im Kontaktprozess vorzuschlagen.
• Kreditkartenunternehmen nutzen die data science , um potenziell betrügerische Aktivitäten zu erkennen und Verbraucher zu warnen, indem sie Transaktionen in Echtzeit speichern.
• In der Automobilproduktion kann sich das Ressourcenplanungssystem an die sich ändernden Bedingungen anpassen, indem es die Auffüllung des Teilelagers auf der Grundlage von Beschränkungen wie der Anzahl der verfügbaren Verladetore und der Nähe des Anhängers zu den benötigten Teilen zu einem verfügbaren Tor steuert.
• Die Wettervorhersage nutzt viele Variablen und Modelle, um genaue Vorhersagen zu treffen, darunter Satellitenbilder, historische saisonale Trends und Sensordaten in Echtzeit.
• In der pharmazeutischen Forschung werden mit Modellen des Maschinelles Lernen (ML) bei der Analyse der Ergebnisse klinischer Studien viele Alternativen geprüft, bevor der vielversprechendste Weg für eine Studie empfohlen wird.
• Die Landwirtschaft stützt sich bei der verwalten Kulturen auf die data science , die mit Hilfe von Satelliten- und Drohnenphotogrammetrie erfasst wird.
• Die Strafverfolgungsbehörden nutzen es auch zur Analyse forensischer Beweise, zur Vorhersage von Straftaten und zur Personalausstattung der Strafverfolgungsbehörden.

Actian und die Data Intelligence Plattform

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.