Was ist Data-Science und wer braucht einen Data Scientist?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Statistik, Informatik und Fachexpertise kombiniert, um aus Rohdaten Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Data Scientist kann Daten bereinigen, analysieren, visualisieren, Modelle bauen und die Ergebnisse so aufbereiten, dass Entscheidungsträger damit etwas anfangen können.

Das ist eine breite Jobbeschreibung. In der Praxis spezialisieren sich die meisten: manche eher auf Analyse und Visualisierung, andere auf Machine Learning und Modellentwicklung, wieder andere auf Datenpipelines und Infrastruktur.

Was unterscheidet Data Science von benachbarten Disziplinen?

Data Analyst: konzentriert sich eher auf beschreibende Analyse, Berichte und Visualisierungen. Meist kein Modellbau. Machine Learning Engineer: baut und deployed Modelle, aber weniger Analyse. Data Scientist: irgendwo dazwischen, mit Fokus auf das Finden von Erkenntnissen durch Modelle und Analysen. Data Engineer: baut die Dateninfrastruktur, auf der alle anderen arbeiten.

In kleineren Teams übernimmt eine Person oft mehrere dieser Rollen. “Data Scientist” ist ein Sammelbegriff, der in verschiedenen Unternehmen sehr unterschiedlich ausgefüllt wird.

Wann braucht ein Unternehmen Data Science?

Nicht jedes Unternehmen braucht einen dedizierten Data Scientist. Oft reichen kluge Prozesse, gute Tools und jemand, der Zahlen versteht. Eine konsequente Nutzung von Analytics-Plattformen, CRM-Auswertungen und einfachen Dashboards bringt viele Unternehmen schon sehr weit.

Einen Data Scientist brauchst du, wenn du Fragen hast, die sich mit Standardberichten nicht beantworten lassen, oder wenn du Vorhersagemodelle für spezifische Geschäftsfragen entwickeln willst. Bei der Einschätzung, welche datengetriebenen Maßnahmen für dein Unternehmen sinnvoll sind, helfen wir in einer Beratung.

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