DATA SCIENCE 2017-06-12T14:41:34+00:00

IT Service und IT Consulting in Düsseldorf und Frankfurt

Unsere Spezialisten für Data Science verfügen über langjährige Erfahrung in der optimalen Nutzung von Daten in ganz unterschiedlichen Branchen. Als IT Dienstleister in Düsseldorf und Frankfurt kooperieren wir vor Ort mit zahlreichen Kunden bei der Umsetzung von Data Science. Hierbei geht unser IT Service branchenspezifisch vor, um im Dialog mit Ihnen die bestmögliche Nutzung Ihres Datenbestands zu ermöglichen. Durch direktes IT Consulting in Ihrem Unternehmen in Düsseldorf und Frankfurt erarbeiten wir gemeinsam Lösungen. Diese orientieren sich an Ihrem Unternehmen, Geschäftsfeld und Ihrem Markt. Durch diesen Prozess, ziehen Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihrem Datenbestand.

Unternehmen produzieren jeden Tag Unmengen an Daten. Allerdings werden diese Daten in der Regel nur zu einem äußerst geringen Anteil ihres Potenzials genutzt. Dies ist vor allem darin begründet, dass die Daten von einer spezifischen Abteilung zu einem sehr spezifischen Zweck erstellt werden. Andere Abteilungen oder das Management haben oftmals keine Kenntnis über die Existenz dieser Daten und sind damit auch nicht in der Lage, diese zu nutzen. So entstehen in Unternehmen oftmals „Inseln“ aus Daten. Diese sind zwar vorhanden, aber nicht miteinander verbunden.

Spätestens bei der strategischen Unternehmensführung stehen vorhandene, aber nicht sichtbare Informationen nicht zur Verfügung. Dies resultiert in Entscheidungen, die nicht optimal auf die Bedürfnisse des Unternehmens, Mitarbeiter oder den Markt zugeschnitten sind. Um die Masse an Daten in einem Unternehmen tatsächlich effizient und über die engen Grenzen eines Teilbereichs hinaus nutzbar zu machen, hat sich in den letzten Jahren ein neues Fachgebiet etabliert: Data Science.

Was Data Science ist

Data Science behandelt die Betrachtung des bestehenden Datenbestands, die Verknüpfung nicht homogener Datenmengen und die Analyse und Nutzung der daraus entstehenden Kenntnisse. Dementsprechend ist Data Science ein Aufgabenfeld, das die Kompetenzen verschiedener Bereiche miteinander verbindet. Die technische Kompetenz und das Wissen um Aufbau und Struktur von Datenhaltungssystemen entstammen der Informatik. Aus diesem Fachbereich wird ebenfalls das Wissen um den Aufbau und die Funktionsweise von Netzwerken und Datenbanken entlehnt, um damit die technische Basis für den konkreten Zugriff auf die vorhandenen Datenmengen zu schaffen.

Zahlreiche mathematische Grundlagen sind ebenfalls ein Teilaspekt der Data Science. Zur Erfassung des Datenbestands und zur Beschreibung der Qualität der Daten dienen Methoden der deskriptiven Statistik. Allerdings geht Data Science noch einen Schritt weiter. Denn eine Analyse des vorhandenen Datenbestands erlaubt auch die Anwendung von Schätzverfahren, um die Daten nicht nur beschreibend, sondern auch für Vorhersagen nutzen zu können.

Data Science und branchenspezifische Kompetenz

Ohne konkrete fachliche Anwendung wäre Data Science jedoch eine rein akademische Übung. Deswegen ist es notwendig, neben den mathematischen Aspekten und dem Grundlagenwissen aus der Informatik die gewonnenen Erkenntnisse immer auch mit den konkreten Erfahrungen der eigenen Branche oder es eigenen Fachbereichs zu verbinden. Denn durch die direkte Verknüpfung mit dem Wissen um die Bedürfnisse eines Unternehmens, die Einschätzung des Marktes und die permanente Orientierung an konkreten Zielen, die mit Data Science erreicht werden sollen, entsteht erst der echte Nutzen für ein Unternehmen.

Die Aufgaben des Data Scientist

Das Aufgabenfeld des Data Scientist liegt im Bereich des klassischen IT Consulting. Als IT Dienstleister mit einer hohen Spezialisierung ist es die Aufgabe des Data Scientist, in direkter Kooperation mit dem Kunden eine Übersicht über den vorhandenen Datenbestand zu erstellen. Aus diesem werden vom Data Scientist dann erste Schlüsse gezogen, die dem Kunden visualisiert und erklärt werden können. Daraus entwickeln Data Scientist und Kunde gemeinsam Ziele, um den Datenbestand zukünftig effizienter nutzen zu können und das Potenzial der vorhandenen Daten auch für Entscheidungen im Management und abteilungsübergreifend in der Planung zu nutzen.

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