Data Science

Data Science (Datenwissenschaft) ist eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Gewinnung von Wissen aus Daten befasst. Die Datenwissenschaft generiert Informationen aus großen Datenmengen, um daraus Handlungsempfehlungen für das Unternehmensmanagement abzuleiten. Ziel dieser Handlungsempfehlungen ist die Verbesserung der Qualität unternehmerischer Entscheidungen und der Effizienz von Arbeitsabläufen.

Data Science ist die Schnittmenge zwischen den Wissenschaftsbereichen Mathematik, Informatik sowie dem branchenspezifischen Fachwissen. Der Bereich Data Science befasst sich mit der Analyse von (großen) Datenmengen, der Erkennung von Anomalien in den Daten sowie mit der Vorhersage von zukünftigen Ereignissen. Die im Arbeitsbereich Datenwissenschaft arbeitenden Personen werden als Datenwissenschaftler oder Data Scientist bezeichnet.

Erstmals wurde der Begriff „Data Science“ im Jahr 1960 durch den dänischen Informatik-Pionier Peter Naur als Synonym für „Informatik“ verwendet. 2001 begründete der US-amerikanische Computerwissenschaftler William S. Cleveland die Datenwissenschaft als eigenständige Fachdisziplin. Cleveland benannte als Fachgebiete von Data-Science: Daten-Modelle und Daten-Methodik, Rechenoperationen mit Daten, die Bewertung von Werkzeugen, Pädagogik, Theorie und multidisziplinäre Untersuchungen. 

Heute wird die Definition von Data Science deutlich weiter gefasst als noch vor fünfzig Jahren: die Datenwissenschaft befindet sich im Schnittpunkt zwischen den Wissenschaftsbereichen Mathematik (insbesondere Stochastik) und Informatik sowie dem branchenspezifischen Fachwissen.

Die Ziele und der eigentliche Zweck vom Einsatz von Data Science lässt sich auf eine breite Masse an Anwendungen beziehen. Zu den Zielen gehören vor allem: 

• Den Datenbestand so zu analysieren, das wertvolle Informationen ersichtlich werden 
• Durch die Analyse des Datenbestands soll die Ableitung von Handlungsempfehlungen geschehen 
• Data Science als Instrument zur verbesserten Entscheidungsfindung nutzen 
• Erstellung von Vorhersagen 
• Automatisierung und Optimierung von jeglichen Prozessen innerhalb des Unternehmens