Was ist Data Science?

Immer wieder hört man in den Medien die Schlagwörter Big Data, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Data Mining oder Business Intelligence. All diese, für Nicht-Informatiker fremdartig anmutenden Fachausdrücke haben einen gemeinsamen Oberbegriff: Data Science. Die deutsche Fachbezeichnung zu Data Science lautet wörtlich übersetzt Datenwissenschaft. Und genau darum geht es bei Data Science auch.

Leute, die sich mit diesem Fachgebiet oder einer seiner Themengebiete beschäftigen, extrahieren Wissen und Informationen aus Datensätzen, die auf den ersten Blick keine sinnvollen Zusammenhänge darstellen. Erst durch die Bearbeitung mit Werkzeugen der Data Science, wie z. B. die Visualisierung in Punktewolken oder aussagekräftigen Diagrammen lassen sich aus großen Datenmengen hilfreiche Schlüsse ziehen.

Data Science wird mittlerweile an vielen Hochschulen als namensgleicher Studiengang angeboten. Beispielsweise an der Universität Stuttgart. Zudem gibt es einen Bachelorstudiengang, der dem Inhalt sehr ähnlich ist, allerdings wird er Datenanalyse und Datenmanagement genannt. Diesen Studiengang findet der zukünftige Student unter anderem an der Universität Dortmund. Wie an diesen beiden Studiengängen gut erkenntlich wird, ist die Data Science mittlerweile ein fester Bestandteil in der Welt der Wissenschaft.

Doch es stellt sich nach dem Studium für viele Absolventen die Frage, wie es nach einer wissenschaftlichen Ausbildung zum Data Scientist weitergeht. Hier gibt es zwei Wege, die die meisten Studienabsolventen wählen. Entweder wird weiter in der Wissenschaft gearbeitet, oder die freie Wirtschaft wird der neue berufliche Hafen für die jungen Akademiker. Im wissenschaftlichen Bereich gibt es viele Themengebiete, die hier von den frisch ausgebildeten Datenwissenschaftlern gewählt werden. Ein gutes Beispiel wäre hier die Bundeswehr. Eine typische Aufgabe im Rahmen der Bundeswehr könnte die statistische Analyse von Wetterdaten und damit verbunden die Ermittlung eines bestmöglichen Angriffsszenarios unter Zuhilfenahme der Spieltheorie sein. Bei dieser Aufgabenstellung sieht man zudem sehr gut, dass sich datenwissenschaftliche Themen mit klassischen mathematischen Anwendungen überschneiden. Data Science ist in vielen Bereichen auch ein sehr großes Maß an Mathematik, insbesondere wenn es um die Statistik und Stochastik geht.

In der freien Wirtschaft sind die Anwendungsszenarien fast immer monetär motiviert. Es muss ja schließlich Geld mit der neuen Fachkraft verdient werden. Und Datenwissenschaftler verdienen unglaublich gut, da deren Wissen sehr begehrt ist, insbesondere bei großen Konzernen. Nicht selten verdient ein studierter Data Scientist schon in den Anfangsjahren seines Berufslebens weit mehr, als in anderen Studiengängen nach 10 Jahren Berufserfahrung.

Dafür sind die Anforderungen, denen sich Data Scientist in der Wirtschaft stellen muss, auch sehr komplex. Sie erfordern neben einem hohen mathematischen Verständnis auch gute Kommunikationsfähigkeiten und viel Selbstständigkeit. Wer diese Fähigkeiten sein Eigen nennt, darf sich einer breiten Palette an Herausforderungen rund um die Data Science stellen.

Eine typische Aufgabe in einem Industrieunternehmen wäre z. B. die bestmögliche Abfolge einer Produktionskette unter Berücksichtigung sämtlicher Produktionsfaktoren. In der Praxis bedeutet das, alle Abteilungen innerhalb einer Produktion mit so vielen Kapazitäten zu versorgen, dass sämtliche Teams und Maschinen zur selben Zeit die bleiche Auslastung haben. So kommt es zu weniger Kapazitätsengpässen und einer deutlich verbesserten Durchlaufzeit. Und das spart natürlich eine Menge Geld.

An diesen Anwendungsbeispielen aus Wissenschaft und Wirtschaft wird gut deutlich, warum die Data Science fast unverzichtbar geworden ist, um in unserer heutigen schnellen Welt den Überblick über die immer größer werdenden Datenfluten zu behalten. Denn eines ist ganz klar: ein großer Datenbestand nützt relativ wenig, wenn er nicht zu interpretieren ist. Nur durch die korrekte Auswertung und Darstellung von großen Datensätzen lässt sich ein Mehrwert daraus generieren.


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