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Maximierung des Geschäftspotenzials mit Data Science

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Maximierung des Geschäftspotenzials mit Data Science

Veröffentlicht: 2023/07/21

4 min lesen

“Es ist ein großer Fehler, zu theoretisieren, bevor man Daten hat.”
Sherlock Holmes in “Eine Studie in Scharlachrot”

Unternehmen stehen jeden Tag vor einer großen Menge an komplexen Daten. Es ist wichtig, dass sie die wertvollsten Informationen daraus gewinnen. Data Science Services können Unternehmen dabei helfen, bessere Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Laut IBM-Experten geben 71 Prozent der Banken und Finanzmarktunternehmen an, dass die Nutzung von Daten und Analysen ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Heutzutage ist es für jedes Unternehmen unerlässlich, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Die Macht des geeigneten Datensatzes 

Janice Hammond, eine Professorin an der Harvard Business School, sagt, dass in unserer Welt mit großen Datenmengen die Fähigkeit, Daten zu analysieren, zu interpretieren und sogar in Frage zu stellen, immer wertvoller wird. Datenwissenschaft bezieht sich auf den Prozess, bei dem Datensätze erstellt, durchsucht und strukturiert werden, um wichtige Informationen zu analysieren und herauszufiltern. Im Harvard Business School Guide to Data & Analytics wird erklärt, dass Data Science in der Wirtschaft Daten sammelt, organisiert und pflegt, oft durch das Erstellen von Algorithmen, die eine umfassende Analyse ermöglichen. Algorithmen können Informationen oder Trends erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen.

Laut einer Veröffentlichung der Harvard Business School können Unternehmen Data Science für folgende Bereiche nutzen:

  • Kundeneinblicke gewinnen: Indem Sie die Daten Ihrer Kunden analysieren, können Sie wertvolle Informationen über ihre Gewohnheiten, demografischen Merkmale, Vorlieben und Wünsche erhalten. Durch den Einsatz von Data Science können Sie Kundenverhaltensmuster identifizieren und analysieren, um die Benutzererfahrung zu verbessern und potenziell negative Kundenentscheidungen wie die Kündigung von Diensten abzuschwächen.
  • Verbesserung der Sicherheit: Die Bewältigung von Cyber-Bedrohungen stellt für Unternehmen eine große Herausforderung dar. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) in Kombination mit Data Science können Sie Sicherheitsaudits durchführen, potenzielle Bedrohungen vorhersagen, Systemeinbrüche erkennen und Entwickler und Ingenieure bei der Gewährleistung der Sicherheit Ihrer Kunden und der Absicherung Ihres Unternehmens unterstützen. Dies trägt wesentlich zur Steigerung der Sicherheit bei.
  • Unterstützung der internen Buchhaltung: Die Nutzung des Potenzials Ihrer Daten kann Ihrem Unternehmen helfen, Berichte und Prognosen über potenzielle Gewinne und Verluste zu erstellen, finanzielle Risiken zu bewerten und alternative Lösungen vorzuschlagen. Insbesondere Unternehmen im Bereich vorausschauender Finanzdienstleistungen und Banken können von solchen Lösungen profitieren.
  • Optimierung der Fertigung: Bei der großen Menge an erfassten Daten ist es nicht möglich, manuell die Produktionsleistung zu optimieren und Abweichungen oder unerwünschte Muster zu erkennen. Mit datengesteuerten Algorithmen können Fehler erkannt und Erkenntnisse gewonnen werden, um kostspielige und unerwartete Probleme zu vermeiden, indem mögliche Ursachen gefunden und behoben werden.
  • Vorhersage zukünftiger Markttrends: Durch das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten können Sie aufkommende Trends in Ihrer Branche erkennen. Data Science unterstützt Ihr Unternehmen direkt dabei, Entscheidungen zu verbessern und schneller als die Konkurrenz zu wachsen.

Lösungen für Leistungsträger basierend auf natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)

In den letzten Monaten hat man viel über generative KI und große Sprachmodelle gehört, aber Data-Science-Dienste nutzen schon seit geraumer Zeit die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und künstliche Intelligenz (KI), um Unternehmen zu unterstützen. Durch den Einsatz von KI-gestützten NLP- und Natural Language Understanding (NLU)-Techniken hat die Datenwissenschaft in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. Diese Technologien haben die Arbeit von Datenwissenschaftlern mit unstrukturierten Textdaten revolutioniert und erleichtern die Extraktion wertvoller Informationen aus diesen Daten. Mithilfe von NLP können Datenwissenschaftler verschiedene Analysen wie Stimmungsanalyse, Erkennung von Entitäten, Themenmodellierung und Dokumentenklassifizierung durchführen.

Dank der Integration von KI-gestütztem NLP in die Datenwissenschaft eröffnen sich neue Möglichkeiten für Unternehmen und Organisationen. Früher war es eine schwierige und zeitaufwändige Aufgabe, wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu gewinnen. Nun wird dies einfacher zugänglich. Laut dem Bericht “The State of AI” von McKinsey können Unternehmen, die KI-bezogene Lösungen in der Datenwissenschaft implementieren, einen Wettbewerbsvorteil erlangen und zu den Spitzenreitern gehören. Wenn Unternehmen dies nicht tun, kann dies zu geringerer Effizienz führen und ein weniger attraktives Umfeld für talentierte Fachkräfte schaffen.

Daten verschaffen Ihnen einen entscheidenden Vorsprung

Im Jahr 2006 prägte der Mathematiker und Marketeer Clive Humby den Begriff “Daten sind das neue Öl”. Laut Statista werden Menschen, die verschiedene Technologien nutzen, rund 120 Zettabyte an Daten erstellen, erfassen, kopieren und verbrauchen. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI ist es nicht überraschend, dass diese Zahl bis 2025 auf über 180 Zettabyte ansteigen wird. Ein Zettabyte entspricht etwa 1 Milliarde Terabyte.

Viele Unternehmen sind sich nicht bewusst, welchen potenziellen Wert ihre Daten haben, und lassen dadurch Chancen ungenutzt. Wenn Daten nicht gesammelt, analysiert und organisiert werden, kann dies zu verpassten Erkenntnissen und Wettbewerbsnachteilen führen. Es ist wichtig, die Bedeutung von Data Science und KI zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um im Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Wenn Sie bessere Erkenntnisse aus den von Ihrem Unternehmen gesammelten Daten gewinnen möchten, können Sie sich an unsere Experten wenden und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Über den AutorMarcin Sieprawski

Leiter des BIg Data Lab

Marcin ist ein erfahrener Systemarchitekt und F&E-Projektmanager mit über 20 Jahren Erfahrung in der Gestaltung und Entwicklung von Unternehmenssoftware. Er ist der Gründer und Leiter des Big Data Lab bei Software Mind, einem Unternehmen, das sich auf F&E, Data Science, datengesteuerte Innovation und agile Softwareentwicklung von hoher Qualität spezialisiert hat. Marcin war bereits in kommerziellen Big-Data-Projekten in verschiedenen Sektoren tätig, darunter Telekommunikation, Finanzdienstleistungen und Content-Delivery-Netzwerke. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung in allen Phasen des Projektlebenszyklus, einschließlich Anforderungsanalyse, Architekturanalyse, Datenmodellierung, Implementierung, Bereitstellung und Koordination. Marcin ist auch ein erfahrener Mentor und hat bei der Entwicklung und Schulung von Mitarbeitern mitgewirkt .Mit seiner Expertise unterstützt er Unternehmen dabei, das volle Potenzial ihrer Datenmengen auszuschöpfen und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen

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