Data Science gewinnt in deutschen Unternehmen rasant an Bedeutung und ermöglicht es Ihnen strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten gewinnbringend zu nutzen. Zu den Mehrwerten für die Unternehmen zählen optimierte Prozesse, Produkte und Dienstleistungen sowie eine verbesserte Kundenansprache. Wie Unternehmen ihr erstes Data-Science-Projekt in fünf Schritten aufsetzen, erfahren Sie in diesem Ratgeber.

 

Die Vorzüge von Data Science geben IT-Entscheidern und Leitern von Fachabteilungen den Anreiz, selbst ein Data Science Projekt ins Leben zu rufen. Doch fundiertes Wissen in den Bereichen Data Warehousing und Business Intelligence genügt oftmals nicht, um einen geeigneten Ausgangspunkt für Data Science zu finden. Denn Data Science bedeutet für Unternehmen grundlegend neue Herausforderungen und neue Technologien erfordern neue Fähigkeiten.

Einstiegshürden

Nur das Erfassen von Daten allein schafft keinen wirklichen Mehrwert. Es kommt vor allem auf den richtigen Anwendungsfall (Use Case) an. Bei der Unmenge an verfügbaren Daten und der Vielzahl an Möglichkeiten fällt die Auswahl nach einem geeigneten Use Case schwer. Daher ist die Identifikation von passenden Anwendungsfällen die Grundvoraussetzung dafür, um mit einem Data Science Projekt starten zu können. Dabei unterstützt ein klarer Leitfaden von der anfänglichen Inspiration bis zur erfolgreichen Umsetzung.

 

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Fünf Schritte zum Erfolg

Die Entwicklung von Data Science Use Cases stellt viele Unternehmen vor große Herausforderungen. Dies liegt auch daran, dass Erfahrungswerte, wenn überhaupt, oft nur rudimentär vorhanden sind. Diese fünf Schritte führen aus dem Dilemma und weisen Verantwortlichen den Weg zu einem erfolgreichen Data Science Projekt.

 

Schritt 1: Inspiration holen

Für ein Data Science Projekt im eigenen Unternehmen ist es nicht nötig, das Rad neu zu erfinden. Viele Unternehmen haben bereits erfolgreich Data Science Use Cases durchgeführt und berichten darüber. Schauen Sie sich deren Ideen an und lassen Sie sich inspirieren. Die Anwendungsfälle müssen gar nicht aus der gleichen Branche stammen. Wenn beispielsweise unübersichtliche Unternehmenswebseiten und -Shops das Hauptproblem sind, dann ist es in der Regel egal, ob es sich um die Verlagsbranche oder Pharmabranche handelt. Empfehlungssysteme können zum Beispiel anhand des Nutzerverhaltens geeignete weiterführende Produkte oder Artikel vorschlagen.

 

Schritt 2: Beispiele übertragen

Sobald mehrere ansprechende Use Cases identifiziert sind, geht es darum, sie auf das eigene Unternehmen zu übertragen. Dabei gilt es Fragen zu klären, ob ein Use Case wie ein Empfehlungssystem für einen Buch-Shop oder ein Portal für Pharmaartikel tatsächlich geeignet sein könnte.

 

Schritt 3: Relevanz & Machbarkeit bewerten

Nachdem geklärt ist, welcher Use Case am besten für das eigene Unternehmen passt, steht im nächsten Schritt die Bewertung der Relevanz und der Machbarkeit im Vordergrund. Es bringt nichts, ein Empfehlungssystem leicht implementieren zu können, wenn dieses nicht auf die eigenen, vielleicht spezialisierten, Produkte übertragbar ist. Umgekehrt lassen sich relevante Problembereiche nicht verbessern, wenn sich etwa ein Empfehlungssystem sehr schwer oder gar nicht im Unternehmen verankern lässt.

 

Schritt 4: Use Cases ausarbeiten

Die letzten beiden Schritte fallen von Unternehmen zu Unternehmen sehr unterschiedlich aus. Generell sollte der zuvor identifizierte Use Case aber noch einmal etwas detaillierter ausformuliert werden. Die vorherigen Schritte bilden hierfür die notwendige Grundlage, um in diesem Schritt in die konkrete Detail- und Projektplanung einzusteigen.

 

Schritt 5: Projekt im Unternehmen umsetzen

Für die Umsetzung des geplanten Projektes bietet sich das Data Science Process Model an, kurz DASC-PM. Es identifiziert Schlüsselbereiche, die jeweils unterschiedliche Ressourcen und Herangehensweisen benötigen. Der grundsätzliche Ablauf nach Eingang des Projektauftrags sieht so aus: Daten bereitstellen, Daten analysieren, Daten nutzbar machen und schließlich den Mehrwert generieren. Übertragen auf das Empfehlungssystem bedeutet dies, das Nutzerverhalten zu erfassen und zu analysieren, was den Kunden noch interessieren könnte, um letztendlich mehr Umsatz zu erzielen.

 

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Fazit

Unternehmen ohne eine klare Vision für den Einstieg in Data Science bieten die fünf Schritte einen Leitfaden von der anfänglichen Inspiration bis zur erfolgreichen Umsetzung. Lassen Sie sich dabei helfen von einem Partner wie valantic, der umfangreiches Know-how aus verschiedenen Industrien bietet.

 

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Quelle Titelbild: iStock / Blue Planet Studio