{"id":2920,"date":"2022-05-30T10:44:07","date_gmt":"2022-05-30T10:44:07","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?p=2920"},"modified":"2022-06-16T12:09:01","modified_gmt":"2022-06-16T12:09:01","slug":"data-science-buzzwords-und-was-sie-bedeuten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/data-science-buzzwords-und-was-sie-bedeuten\/","title":{"rendered":"Data Science Buzzwords und was sie bedeuten"},"content":{"rendered":"\n

Das Journal \u201cHarvard Business Review\u201d k\u00fcrte vor ein paar Jahren \u201cData Scientist“ zum \u201cSexiest Job\u201d des 21. Jahrhunderts [1], nicht zuletzt, weil datengetriebene Unternehmen wie Google, Amazon und Facebook enorme Gewinne verzeichnen k\u00f6nnen. Seitdem basteln moderne Unternehmen an ihrer Daten-Infrastruktur, wodurch Begriffe wie Machine Learning, Data Science und Data Mining in aller Munde sind. Aber was genau steckt hinter diesen ganzen Begriffen? Was haben sie gemeinsam, was unterscheidet sie? Und was macht eigentlich ein Data Scientist? Diese Fragen sollen nachfolgend beantwortet werden.<\/p>\n\n\n\n

\"Data<\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Buzzwords<\/h2>\n\n\n\n

Zun\u00e4chst wollen wir versuchen, die Bedeutung einiger Schlagworte zu kl\u00e4ren. Doch vorher sei zu beachten: Da das Themengebiet noch im Entstehen ist und sich schnell weiterentwickelt, sind viele Begriffe noch im Fluss und werden manchmal unterschiedlich verwendet. Die Begriffe werden wir am Beispiel eines fiktiven, global agierenden Logistikunternehmens \u201eOrderNow\u201c veranschaulichen.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Data Science <\/strong>versucht, Wissen aus Daten zu generieren. Das Vorgehen von Data Scientists ist vergleichbar mit dem von Naturwissenschaftlern, die aus vielen Messdaten allgemeine Erkenntnisse ableiten. Dazu benutzen sie verschiedene Algorithmen, die im akademischen Kontext entwickelt und im industriellen Umfeld angewendet werden.
Ein wichtiges Beispiel hierzu ist die Vorhersage von Bestellungen. Aus der Buchhaltung von OrderNow wei\u00df man, zu welchem Zeitpunkt welche Kunden was und in welcher St\u00fcckzahl bestellt haben. Ein Algorithmus eines Data Scientists analysiert diese Bestelldaten statistisch und kann dann vorhersagen, wann in der Zukunft welche Produkte in welchen St\u00fcckzahlen nachgefragt werden. Darauf vorbereitet kann OrderNow schon fr\u00fchzeitig bei seinen Lieferanten bestellen und dann die eigenen Kunden schneller beliefern.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Big Data<\/strong> sind Datenmengen, welche zu gro\u00df, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen, herk\u00f6mmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.
In unserem Beispiel k\u00f6nnten das die st\u00e4ndig wachsenden Bestelldaten der Vergangenheit sein.<\/p>\n\n\n\n

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Data Lake<\/strong> ist ein System von Daten, die unstrukturiert im Rohdatenformat gespeichert sind. Es werden dabei mehr Daten gespeichert als akut ben\u00f6tigt. In anderen Worten: ein Data Lake ist ein \u201eBig Data“-Repository.
OrderNow besteht aus vielen Subunternehmen mit gewachsenen Strukturen. Die Bestelldaten sind manchmal Excel-Dateien und manchmal Eintr\u00e4ge in SQL-Datenbanken.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Machine-Learning<\/strong>-Algorithmen lernen, \u00e4hnlich wie der Mensch, anhand von Beispielen Muster in Daten zu erkennen. Nach Abschluss der Lernphase k\u00f6nnen diese Muster in neuen Daten erkannt werden. Man spricht dabei auch von der k\u00fcnstlichen Generierung von Wissen aus Erfahrung. Bei der Anwendung dieser Algorithmen werden oft neuronale Netze verwendet.
Bei OrderNow wird diese Technik in der Kunden-App eingesetzt. Der Nutzer kann Objekte fotografieren, die App erkennt, um welches Produkt es sich handelt und es kann direkt bestellt werden. Ein Machine-Learning-Algorithmus hat dazu aus unz\u00e4hligen kategorisierten Bilddateien gelernt, wie ein bestimmtes Produkt aussieht und kann dieses in neuen Bildern wiedererkennen.  <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Deep Learning <\/strong>ist eine spezielleMethode des Machine Learning, welche neuronale Netze mit vielen Zwischenschichten (Hidden Layers) benutzt.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Data Mining<\/strong> ist der Versuch, neue Querverbindungen und Trends in gro\u00dfen Datenbest\u00e4nden zu finden. Dabei werden statistische Methoden benutzt. Aufgrund der verschiedenen Herangehensweise ist Data Mining komplement\u00e4r zu Machine Learning.
Bei OrderNow nutzt man Data Mining, um seinen Kunden Produkte zu empfehlen.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Was macht ein Data Scientist?<\/h2>\n\n\n\n

Unter diesen Schlagworten kann Data Science als der umfassendste Begriff gesehen werden. Ein Data Scientist nutzt unter anderem Methoden wie Machine Learning oder Data Mining, um aus Daten Wissen zu generieren.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 1: Einen Data Scientist zeichnen Wissen und Fertigkeiten aus den Bereichen Informatik, Mathematik und Projektmanagement aus.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Dazu bedarf es verschiedener F\u00e4higkeiten, die in Abbildung 1 zusammengefasst sind. Data Scientists programmieren h\u00e4ufig in den Sprachen Python oder R, kennen sich mit Datenbanken aus und wissen, wie man effizient Daten verarbeitet. Sie haben ein gutes Verst\u00e4ndnis von Mathematik und Statistik. Der wissenschaftliche Teil ihrer Arbeit besteht nicht nur im Vorgehen beim Generieren von Wissen, sondern auch darin, dass sie die Fragestellungen, die mit der Datenbasis beantwortet werden sollen, selbst formulieren. Data Scientists m\u00fcssen sich au\u00dferdem mit Projektmanagement auskennen. Sie arbeiten im Team mit Experten aus der Daten-Dom\u00e4ne, m\u00fcssen die Ergebnisse gut im Unternehmen kommunizieren und schlie\u00dflich mithelfen, ihre Erkenntnisse in die Praxis zu \u00fcberf\u00fchren, um Mehrwerte zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Mit Daten Mehrwerte schaffen<\/h2>\n\n\n\n

Was k\u00f6nnen solche Mehrwerte sein? Erkenntnisse f\u00fcr Entscheidungen des Managements einerseits, Optimierungen von bestehenden Produkten anderseits \u2013 das eigentliche Ziel ist jedoch h\u00e4ufig die Entwicklung neuer Produkte. Damit das gelingt, m\u00fcssen Softwareentwickler und Data Scientists eng zusammenarbeiten. Die Zukunft wird zeigen, wie gut es uns gelingt, dies in die Tat umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

References<\/strong><\/p>\n\n\n\n

[1] Davenport and Patil, Havard Business Review, October 2012<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Begriffe wie Machine Learning, Data Science und Data Mining sind in aller Munde. Aber was genau steckt hinter diesen ganzen Begriffen? Was haben sie gemeinsam, was unterscheidet sie? Diese Fragen werden im neuen Blogbeitrag beantwortet.<\/p>\n","protected":false},"author":142,"featured_media":2984,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"advgb_blocks_editor_width":"","advgb_blocks_columns_visual_guide":"","footnotes":""},"categories":[16],"tags":[337,531,570,658,659,660,661],"topics":[],"class_list":["post-2920","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-dot-net","tag-editorschoice","tag-data-lakes","tag-zeiss-digital-innovation","tag-data-science","tag-machine-learning","tag-deep-learning","tag-data-mining"],"acf":[],"yoast_head":"\nData Science Buzzwords - ZEISS Digital Innovation Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Begriffe wie Machine Learning, Data Science und Data Mining sind in aller Munde. 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