Data Science als Treiber Ihres Unternehmenswertes

Unternehmen sehen sich im Zuge der Digitalisierung mit immer grösseren Datenmengen konfrontiert. Diese können für das Unternehmen wertvolle Erkenntnisse darüber haben, wie beispielsweise Kunden die heutigen Produkte nutzen, wie das Verhalten ist usw. Doch damit diese Daten auch sinnvoll ausgewertet und eingesetzt werden können, braucht es Data Scientisten. Dieses interdiszplinäre Feld hat das Ziel aus Ihren Daten wertvolles Wissen zu generieren und Sie so zu bei Ihren Entscheidungen zu unterstützen.

Ablauf eines Data Science Prozesses

Um ein Problem oder eine Thematik mittels Data Siences zu verstehen, sollte zu Beginn der Business Nutzen oder das Themengebiet eingegrenzt werden. Oft werden dabei zu breite Themenfelder genommen, was die Nutzung von Daten erheblich erschwert bzw. die Komplexität massgeblich erhöht. Im zweiten Schritt geht es um die Sammlung von relevanten Daten zur Beanwortung der Frage. Dabei kommen oftmals Fragen nach dem Zugang, der Aktualität aber auch der rechtlichen Seite auf. Diese werden anschliessend gesammelt und über den Data Cleaning Schritt bereinigt.

Nachdem die Datenbereinigung abgeschlossen ist, können die Daten gesichtet und exploriert werden. Dabei werden die Daten hinsichtlich der Fragestellung analyiert und beurteilt. Dies ist oftmals ein explorativer Prozess, da es auch sein kann, dass man die Frage gar nicht beantworten kann. Anschliessend werden die relevanten Daten kategoriesiert und für ein die weitere Modellierung verwendet. Dabei können prediktive, deskriptive, retrospektive oder preskiptive Modelle angewendet werden, je nach Einsatzgebiet (Machine Learning).

Die Erkenntnisse werden anschliessend visualisiert und aufbereitet für die weitere Kommunikation.

Nutzen von Data Science für Unternehmen

Oftmals ist das Potenzial der Daten nicht klar, weshalb man sich manchmal etwas schwer tut, die eigenen Daten zu explorieren. Dabei können sich hier versteckte Potenziale befinden, welche wiederrum einen echten Wettbewerbsvorteil ausmachen können.

Können zum Beispiel Warenkörbe erkannt werden, mit dessen Daten man die Produktpalette umgestaltet oder Cross-Selling durch gezielte Marketingmassnahmen erreicht werden kann? Können die Wahrscheinlichkeiten eines Kaufabschlusses oder eines Prozessschrittes erhöht werden, durch die systematische Datenanalyse? Könnnen Themen oder Prozesse durch Data Science intelligent automatisiert werden?

Data Science für Ihr Unternehmen

Haben Sie eine Challenge oder Problemstellung und suchen Unterstützung im Bereich Data Science? Dann melden Sie sich bei uns für ein Gespräch.

Wir unterstützen Sie bei der Datenanylse oder bieten Ihnen Unterstützung bei der Datenexploration.

Zurück