Die Entwicklung der vergangenen Jahre zeigt, dass Data Science den Hype der Anfangsphase hinter sich gelassen hat. Data Science ist keine abgehobene Wissenschaft, sondern ein neuer Industrie-Standard und ein wichtiger Bestandteil in der Wertschöpfungskette von Unternehmen. Welche fünf Anwendungsszenarien auch für Ihr Unternehmen spannend sein könnten, erfahren Sie in unserem Ratgeber.
Entscheidungsträger und Manager sind bestrebt, Abläufe im Unternehmen zu automatisieren und Prozesse effizienter zu gestalten, um letztendlich den Umsatz des eigenen Unternehmens zu steigern. Sie sind dabei mit IT-Themen vertraut und erkennen in den jeweiligen Lösungen den Mehrwert für Ihren Fachbereich. Allerdings tun sie sich oft schwer, Data Science Projekte anzustoßen und umzusetzen.
Data Science ist keine Raketenwissenschaft
Es hat sich inzwischen herumgesprochen, dass sich Data Science vielseitig einsetzen lässt, um Mehrwerte für das Unternehmen zu schaffen. Den Entscheidungsträgern fehlt aber oft das Knowhow und ein geeigneter Einstiegspunkt, um mit einem ersten Data Science Projekt zu beginnen. Hierbei können beispielhafte Use Cases als Quelle der Inspiration dienen und geeignete Anwendungsszenarien und Einstiegspunkte in Data Science aufzeigen.
Manchmal sehen sie sich als Entscheidungsträger auch mit einer ablehnenden Haltung gegenüber Data Science konfrontiert. Manche Manager sehen Data Science als theoretische Wissenschaft an und einige Mitarbeiter sehen ihre Jobs durch den Einsatz von Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) in Gefahr. Daher sollten alle relevanten Personen frühzeitig bei der Identifikation geeigneter Use Cases mitwirken. Ist ein gemeinsamer Einstiegspunkt erst einmal gefunden, fällt die Umsetzung eines ersten Data Science Projektes gar nicht mehr so schwer.
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Anwendungsszenarien für Ihr Unternehmen
Data Science beschreibt die Nutzbarmachung von Daten mit dem Ziel Vorhersagen oder Mustererkennung zu ermöglichen. Jedoch machen erst konkrete Anwendungsmöglichkeiten diese neue Technik für Fachbereiche und Manager greifbar und leisten die notwendige Überzeugungsarbeit, Data Science im eigenen Unternehmen einzusetzen. Folgende fünf Einsatzbereiche zeigen, wie vielfältig die Vorhersagen und Mustererkennungen eingesetzt werden:
- Predictive Maintenance: Ein häufig angeführtes Beispiel für Data Science in der Industrie ist die vorausschauende Wartung, auch Predictive Maintenance genannt. Dabei werden Daten ausgewertet, die in der Produktion und bei den einzelnen Maschinen anfallen, um eine möglichst genaue Prognose zu ermöglichen, wann die Wartung einer Komponente notwendig ist. Das Ziel besteht darin, die Intervalle zwischen Wartungen zu maximieren und Stillstand zu minimieren, und gleichzeitig den Ausfall von Maschinen zu vermeiden.
- Absatzanalyse: Bei Regenwetter kaufen die Kunden kein Grillfleisch und bei kalten Temperaturen kein Eis. Data Science ermöglicht genaue Absatzprognosen, die Händlern und Herstellern große Vorteile bieten. Denn mit präzisen Prognosen lassen sich etwa Über- und Unterkapazitäten im Lager vermeiden. Das spart Kosten und gewährleistet stets die erforderliche Verfügbarkeit des Sortiments.
- Betrugserkennung: Unternehmen setzen Maschine-Learning-Algorithmen ein, um frühzeitig Betrugsfälle, auffällige Datenbewegungen und Anomalien in den Datenbeständen aufzudecken. Die durch Betrug entstehenden, jedoch vermeidbaren Kosten, führen automatisch zu einem geringerem ROI. Data Science trägt dazu bei, Betrügereien frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.
- Kundensegmentierung: Die Kunden gut zu kennen und eine kundenzentrierte Produktentwicklung sind Schlüssel zum nachhaltigen Erfolg eines Unternehmens. Data Science schafft in diesem Bereich unter anderem einen Mehrwert, indem es die Kunden in Gruppen einteilt, die ein ähnliches Verhalten an den Tag legen. Ein solches Clustering stellt dann den Ausgangspunkt dar, etwa um passende Marketingmaßnahmen auszurollen und besser auf die Bedürfnisse der jeweiligen Kundensegmente einzugehen.
- Empfehlungssysteme: Verwandt mit der Kundensegmentierung sind Empfehlungssysteme, wie man sie etwa von Amazon kennt. Dabei profitieren die Kunden ebenso wie die Anbieter. Empfehlungssysteme ermöglichen es den Kunden, neue Produkte und Dienstleistungen zu entdecken. Gleichzeitig ermöglicht es dem Anbieter, den Kunden eine breitere Auswahl an Produkten und Dienstleistungen vorzustellen. Solch personalisierte Empfehlungen tragen wesentlich zu einer positiven Customer Experience bei.
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Natürlich ist nicht jedes Anwendungsszenario in jedem Unternehmen sinnvoll und umsetzbar. Aber sie vermitteln einen Eindruck, was mit Data Science möglich ist, was es dem Unternehmen bringt und wie die ersten Schritte zu einem erfolgreichen Data Science Projekt aussehen. Und vielleicht ist der ein oder andere Anwendungsfall ja auch für Ihr Unternehmen denkbar.
Fazit
Entscheidungsträgern und Manager erkennen zunehmend die Potenziale von Data Science. Gemeinsam mit einem erfahrenen Partner wie valantic lassen sich Startpunkte definieren und Mehrwerte für das eigene Unternehmen schaffen.
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Quelle Titelbild: iStock / sdecoret