Der Fachbereich Data Science unterliegt derzeit enormen Entwicklungen. Ob selbstlernende Algorithmen, Künstliche Intelligenz (KI) oder vorausschauende Analysen: Tools und Methoden werden auch in 2019 weiter an Reife gewinnen. Die kontinuierliche und exponentielle Vergrößerung der Datenmengen sowie die Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten, zumeist aus internen, aber auch immer häufiger aus externen Quellen, erfordert dies zunehmend.

Data Science wird immer mehr zum Erfolgsfaktor

Dabei werden datengetriebene Geschäftsmodelle immer stärker zur Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation und entwickeln sich zunehmend zu einem kritischen Erfolgsfaktor im Unternehmen. Fehlte es in der Vergangenheit – neben den technologischen Voraussetzungen – vor allem bei kleineren Unternehmen an Budgets oder freien Mitteln, hat das Management die Bedeutung von Data Science für den Unternehmenserfolg inzwischen erkannt. Besonders die Restrukturierung aktueller bzw. Entwicklung neuer Geschäftsprozesse auf Basis vorhandener Daten wird immer geschäftskritischer. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, werden daher die entsprechenden Budgets massiv aufgestockt. Dies bestätigt auch eine aktuelle Studie der Information Services Group GmbH.

Data Science wird verständlicher – für jeden!

Dieser Trend betrifft dabei längst nicht mehr nur spezielle Unternehmensbereiche, sondern ausnahmslos jede Abteilung. Aus dieser Entwicklung lässt sich ableiten, dass Produkte und Dienstleistungen gefordert werden, die es auch vermeintlichen Laien ermöglicht mit Algorithmen vorhandene Datenbestände für ihre Zwecke zu analysieren. Derartige Produkte sind als Plattformen zu verstehen, die auch ohne Fachkenntnisse einfach zu handhaben sind und über eine ausgeprägte Usability verfügen. Darüber hinaus ist auch die Zusammenarbeit verschiedenster Unternehmensbereich an einen zentralen Ort gewährleistet. Eine einfache Usability gepaart mit dynamisch visualisierten Erkenntnissen – oft in Form von individuellen Dashboards – stellt einen entscheidenden Mehrwert für den Nutzer dar. Der Markt entwickelt sich rasant weiter, was zur Folge hat, dass derartige Produkte durch permanente Updates und hochfrequentierte Release-Zyklen punkten werden.

Selbstlernende Algorithmen erhöhen die Validität

Neben neuen Produkten und Innovationen, werden auch vorhandene Tools und Methoden an Reife gewinnen. Die Auswertung vorhandenen Datenbeständen wird verstärkt mit selbstlernenden Algorithmen angereichert, um eine validere Basis für die Entwicklung von Prognosen zu bilden. Erhöhte Speicherkapazitäten und Rechenleistungen – getrieben vorwiegend durch Cloud-Technologien – bieten dabei die ideale Infrastruktur um hochkomplexe Rechenoperation durchführen zu können. Eine vorausschauende Wartung von Maschinen im Zeitalter von Industrie 4.0 ist dadurch möglich.

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