Daten sinnvoll sammeln, nutzen & auswerten

Der betriebliche Alltag ist geprägt von Daten. Sei es beim persönlichen Kontakt zum Kunden, der Bestellungsnachverfolgung, dem Beschaffungsmanagement oder der Produktion von Gütern. Wann immer wir in unserer modernen Gesellschaft etwas herstellen oder eine Dienstleistung anbieten, agieren wir mit Daten. Im Umgang mit Mitarbeitern, Kunden, Partnern, aber auch unter den Maschinen sowie innerhalb des firmeneigenen Netzwerkes entstehen jeden Tag große Mengen an Daten. Ihr Umfang nimmt stetig zu, die wertschöpfende Nutzung kommt dabei jedoch vielfach zu kurz.

Data Science wird im betrieblichen Umfeld dafür genutzt, die Daten aufzuarbeiten, Muster und Strukturen zu erkennen und Prozesse effizienter zu gestalten. (Big) Data Analytics ist ein Teil von Data Science, bei dem große Datenmassen nach Trends und Zusammenhängen ausgewertet werden. Die Analyse von großen Datenmengen, also Big Data, legt den Grundstein für Data Science. Big Data ist praktisch gesehen das Werkzeug für Data Science und macht die wissenschaftliche Aufarbeitung der Datenmengen in Form von Statistiken oder Algorithmen möglich.

Big Data führt im optimalen Fall zu Data Science

Eine umfassende Datenstrategie ist neben der richtigen Software und dem Einsatz von KI für IT-Infrastrukturen unerlässlich. Um Daten richtig nutzen zu können, bedarf es einer strukturierten Vorgehensweise. Interne und externe Datenquellen enthalten unterschiedliche Informationen. Teilweise sind sie echtzeitfähig, andere sind nur bedingt verfügbar oder durch Datenschutzrichtlinien geschützt.

Mit der Datenstrategie entwerfen Verantwortliche im Unternehmen Konzepte und Systeme, um die Bewertung und Priorisierung von Datenströmen vorzunehmen. Aus diesen lassen sich dann Handlungsempfehlungen auf Basis von “Data Driven Thinking” realisieren. Darin enthalten beispielsweise konkrete Maßnahmen für mehr Umsatz, geringere Kosten, erhöhte Prozesseffizienz oder eine bessere Risikosteuerung.

Anwendungsbereiche von Data Science im Unternehmen

Die beiden großen Bereiche, bei denen Data Science für maßgebliche Verbesserungen sorgen kann, sind im Produktionsumfeld und innerhalb der unternehmerischen Prozesse.

Predictive Planning

In jedem Unternehmen gibt es Prozesse, über deren Qualität oftmals nicht viel bekannt ist oder es gibt schlicht keine Datenbasis für aussagekräftige Analysen. Data Science fügt Daten und Prozesse zusammen. Damit entsteht ein Kontext, der in Kombination mit menschlicher Intuition und Fachkenntnis zu einer robusten Planung führt.

Predictive Analytics

Hier geht es um die Vorhersagen von zukünftigen Ereignissen. Der tiefere Einblick in die Bereiche der Produktion offenbart Potenziale sämtlicher Prozesse. Mit dem besseren Verständnis der Daten können Entscheidungen leichter getroffen werden. Das führt zu effektiveren Maßnahmen und breiten Handlungsfeldern.

Aus Daten werden immer dann Informationen, wenn einzelne Datenpunkte miteinander verknüpft sind. Durch das Umwandeln der so gewonnen Informationsflüsse lässt sich mit Data Science neues Wissen für das Unternehmen generieren. Im Ergebnis entstehen Informationen über wahrscheinliches Wissen über Kunden, Lieferanten oder Produkte. Das Ganze kann aber auch bis zur datengestützten Entscheidungsfindung gehen oder gar bis zur datengetriebenen Entscheidungsfindung eines Systems reichen. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel, die sogenannten KI-Module.

Was Data Science KI-Module leisten können

Datengetriebene Unternehmen erlangen einen klaren Wettbewerbsvorteil. Mit intelligenter Software lassen sich Daten aus anderen Systemen integrieren. Das birgt einen strategischen Vorteil, denn mit den Erkenntnissen daraus, sind beispielsweise Prognosen über das Verhalten der Kunden möglich.

Erst mit den richtigen Analytics Anwendungen können vorhandene Muster in Daten gefunden und verwertet werden. KI kann aber auch technische Systeme vorausschauend warten oder eingehende Dokumente automatisch unterscheiden. Maschinelle Lernverfahren lassen sich immer da gut einsetzen, wo zuvor unbekannte Zusammenhänge in großen Datenmengen gesucht werden.

Korrelationsberechnung

Das Verwerten von Massendaten eröffnet zahlreiche neue Möglichkeiten. Über die Korrelation werden Zusammenhänge zwischen Variablenpaaren aufgedeckt. Sie waren bisher entweder völlig unbekannt oder in ihrer Gewichtung nicht präzise einschätzbar. Das bessere Verständnis führt zu quantifizierbaren Daten, die eine Verbindung zwischen zwei Variablen enthalten und gleichzeitig den Effekt von anderen Variablen dabei vernachlässigt.

Anomaly Detection

Stehen genügend Daten zur Verfügung, dann lassen sich mithilfe der Data Science automatisch Abweichungen erkennen. Auf Basis von gelernten Regeln kann das geeignete System Alarme auslösen und diese sogar nachjustieren. Das spart gerade bei großen Daten erheblich administrativen Aufwand ein. Typischerweise geht es hierbei um Spitzen und Abfälle, positive und negative Trends, sowie Änderungen im dynamischen Wertebereich. Aber auch das Tagging von defekten Maschinen sowie das automatische Erkennen von untypischen Kennzahlen in historischen Daten ist möglich.

Predictive (ein- und mehrdimensional)

Die vorausschauende Wartung im Produktionsbereich senkt Kosten und spart wertvolle Zeit ein. Mit Data Science lassen sich verschiedenste Szenarien simulieren, um optimale Entscheidungen treffen zu können. Das ein- und mehrdimensionale Verfahren Predictive Analytics basiert auf Software, die komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge erkennt. Über Datenmodelle können Unternehmen dann Voraussagen treffen und sich damit einen Wettbewerbsvorteil sichern.

Clustering

Hier werden Datenpunktgruppierungen vorgenommen, die jeden Datenpunkt in einer bestimmten Gruppe kategorisieren oder klassifizieren. Datenpunkte, die in der gleichen Gruppe sind, enthalten ähnliche Merkmale oder Eigenschaften. Sind die Datenpunkte in getrennten Gruppen, dann besitzen sie einzigartige Merkmale oder Eigenschaften. Mit der statistischen Methode können Datenanalysen in verschiedensten Bereichen im Unternehmen durchgeführt werden. Es geht dabei vor allem um kritische Einsichten und die Möglichkeit bisher unbekannte Eigenschaften der Daten zu definieren. Grundlage für die Clusterbildung sind meist solide gruppierte Daten. Ist dies einmal erfolgt, stehen nahezu endlose Methoden zur Verfügung, um weitere Szenarien aufzustellen.