Dank Data Science sind wir in der Lage, bessere, schnellere und effizientere datengetriebene Entscheidungen auf Basis vorhandener Daten zu treffen. Mit Hilfe von Machine Learning können wir Muster in Daten aus der Vergangenheit erkennen, um Aussagen über neue Daten zu treffen oder sogar die Zukunft vorherzusagen. Für viele scheint es immer noch wie eine „Fernshow“ zu sein, diese Techniken innerhalb ihrer Organisation anzuwenden, aber es wird immer einfacher und zugänglicher, dies in der Praxis umzusetzen.
Fertige Modelle und Algorithmen sind kostenlos verfügbar und für jedermann einfach zu verwenden. Es bleibt nur eine Frage der Vorbereitung des richtigen Datensatzes und der richtigen Auswahl der Modelle auf der Grundlage der Daten und des Zwecks. Dazu verknüpfen wir verschiedene Datenquellen, selektieren daraus die richtigen Daten und verarbeiten und filtern diese. Auf diese Weise machen wir Daten für einen Algorithmus verständlich und anschaulich, um die Muster in den Daten lernen zu können.
Data-Science-Lösungen lassen sich in drei Kategorien einteilen: Predictive, Automation und Optimization. Anhand dieser Kategorien lässt sich auch sehr gut verdeutlichen, dass Data Science keine komplexe Angelegenheit sein muss.
Mit Predictive Data Science ersetzen wir Intuition und Erfahrung durch Daten und reduzieren die Fehlerquote von Prognosen. Vorhersagelösungen verwenden fortschrittliche Analysen, und indem wir nach Mustern in aktuellen und vergangenen Daten suchen, sind wir in der Lage, die Zukunft vorherzusagen
Es gibt mehrere Punkte, an denen ein Unternehmen prädiktive Lösungen für verbesserte tägliche Abläufe integrieren kann. Beispielsweise kann ein Manager Ressourcen neuen Projekten zuweisen, basierend auf genauen Vorhersagen darüber, wann laufende Projekte abgeschlossen sein werden. Personalabteilungen können darum bitten, mehr Personal einzustellen, wenn sie bald eine höhere Arbeitsbelastung erwarten. Und im Vertrieb sind genaue Prognosen entscheidend für die Budgetzuweisung, das Angebots- und Nachfragemanagement, die Leistungssteigerung und die Erstellung von Geschäftsplänen.
Einige leicht zu erkennende Beispiele für Predictive Data Science sind:
– Bereitstellung genauer Verkaufsprognosen;
- Rechnungszahlung vorhersagen;
- Prognostizieren Sie den Jahresumsatz für eine neue Filiale;
Durch die Automatisierung mit Hilfe von Data Science machen wir bestehende Prozesse besser, schneller und günstiger. Die Automatisierung einfacher Prozesse ist etwas, das wir bereits häufig sehen. Aber mit Hilfe von Data Science ist es möglich, selbst die komplexesten Prozesse zu automatisieren. Ein gutes Beispiel dafür ist ein Chatbot. Da sich die Technologie hinter Chatbots weiterentwickelt hat, können Chatbots nun Natural Language Processing (NLP) nutzen und haben sich von einfachen Tools zu unverzichtbaren Tools entwickelt, die auf sehr menschliche und persönliche Weise mit Verbrauchern interagieren können. Diese intelligenten Chatbots können in der Praxis in verschiedenen Situationen wie Kundenservice und Verkauf eingesetzt werden.
Auch die Verarbeitung von Kundenbewertungen lässt sich nun smart automatisieren. NLP kann sich ansehen, was Kunden sagen, bestimmte wiederkehrende Themen identifizieren, die Kundenstimmung betrachten und das Verbrauchergespräch als Ganzes verstehen. Mithilfe von maschinellem Lernen werden die Daten aus diesen Bewertungen analysiert und verwendet, um Kundenprofile zu erstellen und Muster zu identifizieren, die auftreten, um Einblicke in das Denken und Handeln von Kunden zu erhalten.
Einige leicht erkennbare Beispiele für Automatisierung mit Daten Wissenschaft sind:
– Verwenden Sie Chatbots als Kundenservice;
- Angebot von Alternativen in Webshops;
- Kundenrezensionen klassifizieren und kennzeichnen;
Viele Prozesse lassen sich auf Basis von Daten optimieren. Indem wir die richtigen Datenquellen miteinander verknüpfen und daraus die richtigen Daten selektieren, gestalten wir Prozesse effizienter, schneller und schonen Ressourcen. Beispiele dafür, was wir mit der Optimierung tun können:
– Bestimmung der effizientesten Kommissionierroute für einen Kommissionierer;
– Lieferwege und LKW-Beladung optimieren;
– Optimierung des Bestandsmanagements für Einzelhändler;
Ein Data-Science-Projekt wird anhand einer bewährten Standardtrajektorie für Data-Science-Projekte für Unternehmen in die richtige Richtung gelenkt. Diese Data-Science-Trajektorie ist ein systematischer Ansatz zur Lösung eines Data-Science-Problems. Es bietet einen strukturierten Rahmen, um Probleme als Frage zu formulieren, den Lösungsweg festzulegen und die Lösung dann den Stakeholdern zu präsentieren. Der Prozess hat sich bewährt, erfolgt stets in kontinuierlicher Abstimmung mit relevanten Stakeholdern und hat folgende sechs Phasen:
Der erste Schritt in diesem Prozess besteht darin, die Geschäftsziele zu klären und den Fokus auf das Data-Science-Projekt zu lenken. Innerhalb einer klaren Zieldefinition muss neben der Identifizierung der zu berechnenden Werte auch definiert werden, wie diese Werte den Geschäftsbetrieb in der Praxis beeinflussen werden. Um das Geschäft besser zu verstehen, treffen sich Data Scientists mit Fachexperten und anderen, die einen Einblick in das jeweilige Problem geben können. Sie können auch Voruntersuchungen durchführen, um zu sehen, wie andere versucht haben, ähnliche Probleme zu lösen. Letztendlich wird ein klares Problem zusammen mit einer Roadmap zu seiner Lösung definiert.
Die nächste Stufe ist das Verstehen der Daten. In dieser Phase wird ermittelt, welche Daten vorhanden sind, was die Daten enthalten und welche Qualität sie haben. Es wird entschieden, welche Tools für die Datenerhebung verwendet werden und wie die ersten Daten erhoben werden. Als nächstes werden die Eigenschaften der Ausgangsdaten beschrieben, wie Format, Menge und verfügbare Felder der Datensätze. Nach dem Sammeln und Beschreiben der Daten erfolgt eine erste Datenexploration. Es können erste Hypothesen formuliert und die Qualität der Daten validiert werden, um fehlerhafte oder fehlende Daten zu identifizieren.
Daten aus unterschiedlichen Quellen sind als Rohdaten meist unbrauchbar, da oft Felder fehlen, oder es widersprüchliche Werte und Ausreißer gibt. Diese Probleme werden in dieser Phase gelöst und die Qualität der Daten verbessert, damit sie effektiv genutzt werden können. Neben der Verbesserung der Datenqualität werden in dieser Phase auch neue Felder durch Transformationen auf bestehenden Feldern generiert. Das Ziel besteht darin, gute beschreibende oder prädiktive Felder zu generieren, die ein Modell verwenden kann, um Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Diese Phase wird während des Projekts oft mehrmals durchlaufen, um das endgültige Modell iterativ zu optimieren.
In dieser Phase wird anhand der verfügbaren Daten festgelegt, welche Modellierungstechniken zur Lösung des Problems geeignet sind. Dazu gehören auch die pro Modell getroffenen Annahmen. Für die ausgewählten Modellierungstechniken werden Tests entwickelt, um die Qualität des Modells zu bestimmen. Außerdem wird entschieden, welche Daten zum Trainieren des Modells und welche zum Auswerten des trainierten Modells verwendet werden. Anschließend werden die Modelle mit einer Beschreibung der Modelle und der verwendeten Parametereinstellungen entwickelt. Abschließend erfolgt eine Bewertung der Modelle mit einer Rangfolge der verschiedenen Modelle. Nach dieser Bewertung können die verwendeten Parameter überarbeitet werden, um eine neue Modellierungsrunde zu beginnen.
In der Evaluierungsphase werden die Modelle anhand der Geschäftsziele bewertet. Auch der Prozess selbst wird evaluiert und ggf. korrigiert. Eine Zusammenfassung der Ergebnisse und des Modells wird vorgestellt. Schließlich wird bestimmt, ob das Modell einsatzbereit ist oder ob eine neue Iteration erforderlich ist, um das Modell weiter zu optimieren.
In dieser Phase wird das Modell implementiert. Das Modell wird in Produktion genommen, um Live-Daten zu verwenden und zu der gewünschten Ausgabe zu verarbeiten. Zusätzlich wird die Ausgabe des Modells überwacht, um die Qualität zu überwachen. Das Projekt wird mit der Lieferung eines Berichts über den Prozess und das Modell, begleitet von einer Präsentation vor den Stakeholdern, abgeschlossen.
Mit einer Kombination aus dem richtigen Know-how, vorgefertigten Modellen und Algorithmen, unzähligen verfügbaren Beispielen und einem bewährten standardisierten Prozess ist es heute möglich, Data-Science-Lösungen in absehbarer Zeit erfolgreich zu realisieren. Damit lassen sich niederschwellige Mehrwerte realisieren, ohne dass die Kosten in die Höhe schießen müssen.
Möchten Sie mehr über Data Science erfahren? Am 7. September geben wir ein Webinar. In diesem Webinar zeigen wir Ihnen, dass Data Science keine Bettfernshow mehr ist. Von Anfang bis Ende nehmen wir Sie mit auf eine Reise durch den Aufbau einer Data-Science-Trajektorie mit praktischen Beispielen, die zeigen, dass Sie mit einer kleinen Investition viele Ergebnisse erzielen können. Über diesen Link können Sie sich anmelden.