Was ist Datenwissenschaft?
Wir nennen Data Science oder Data Science eine Reihe von Werkzeugen, die es ermöglichen, wertvolle Informationen aus Rohdaten zu extrahieren . Es ist ein Bereich, der mehrere Disziplinen wie Statistik, Mathematik oder Programmieren sowie betriebswirtschaftliches Wissen im Allgemeinen und den Sektor, in dem es angewendet wird, im Besonderen umfasst.
Wir sehen daher, dass Data Science eine Art „Dachkonzept“ ist, in dem verschiedene Anwendungen und Prozesse umfasst sind. Schauen wir uns nun einige verwandte Begriffe genauer an.
Data-Mining oder Data-Mining
Data Mining ist der Prozess des Extrahierens von Daten , d. h. des Gewinnens potenziell nützlicher Informationen, wo scheinbar nur Chaos herrscht. Normalerweise erhalten wir im ersten Schritt unstrukturierte Daten und generieren nach Durchlaufen des gesamten Prozesses wertvolle Informationen für die Marke.
Die Hauptphasen dieses Prozesses sind die folgenden:
- Datenerhebung . Ziel dieser Phase ist es sicherzustellen, dass alle Informationen in einer Datenbank gespeichert werden. Dazu haben wir verschiedene Methoden, wie das Sammeln von Daten von Geräten (Internet der Dinge), das Crawlen des Webs, das Generieren von Formularen, das Stellen von API-Anforderungen … und vieles mehr.
- Vorverarbeitet . Sobald die Daten vorliegen, müssen wir sie so aufbereiten, dass sie in einem auswertbaren Format vorliegen. Hier kommen Data-Science- Techniken ins Spiel , wie z. B. Variable Discretion, Dimensionsreduktion, Normalisierung oder Quantifizierung.
- Algorithmentraining . Wie der Name schon sagt, besteht diese Phase darin, den maschinellen Lernalgorithmus mit unseren Daten zu „trainieren“. Nach und nach „lernt“ der Algorithmus, unsere Daten immer effizienter zu verarbeiten, um die gesuchten Informationen zu erhalten.
- Ich teste . In der Datenwissenschaft finden wir mehrere maschinelle Lernalgorithmen, und a priori gibt es keine unfehlbare Lösung, um zu wissen, welche am besten zu unserem Fall passt. Aus diesem Grund sind experimentelle Versuche vom Trial-and-Error-Typ unerlässlich, um Fortschritte zu erzielen.
- Visualisierung und Interpretation von Daten. Schließlich müssen wir alle gewonnenen Informationen so darstellen, dass sie intuitiv sind und Rückschlüsse ziehen können. Dazu werden spezialisierte Datenvisualisierungsprogramme verwendet.
Große Daten
„ Big Data “ nennen wir die Disziplin, die mit großen Datenmengen arbeitet , bis zu dem Punkt, an dem es notwendig sein kann, mehrere Computer zu haben, um sie zu verarbeiten.
Typischerweise beschäftigen sich Data-Science-Projekte mit großen Datenmengen, sodass die Verwendung dieses Begriffs gerechtfertigt ist. Zudem ist es ein Trend mit großen Zukunftsperspektiven, denn die Informationen, die wir täglich aus unseren Interaktionen mit Geräten und Systemen generieren, vervielfachen sich weiter.
Künstliche Intelligenz
Im Zusammenhang mit Data Mining sprechen wir von künstlicher Intelligenz, wenn wir Algorithmen des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume oder neuronale Netze anwenden. Man könnte sagen, dass Data Science künstliche Intelligenz nutzt, aber die Anwendungen künstlicher Intelligenz gehen weit über Data Science hinaus.
Im Allgemeinen nennen wir künstliche Intelligenz die Gesamtheit von Systemen und Werkzeugen, die versuchen, das logische Denken von Menschen zu simulieren. Von dort aus können wir uns eine Vielzahl von Anwendungen künstlicher Intelligenz im Marketing vorstellen, von Chatbots bis hin zur Optimierung von Werbung in sozialen Medien.
Datenwissenschaftler oder Datenwissenschaftler
Der Data Scientist ist der Fachmann, der dafür verantwortlich ist, die in Data-Mining-Prozessen zu verwendenden Algorithmen zu entwerfen und sie auf nützliche und leicht interpretierbare Weise zu präsentieren. Daher müssen Sie über fortgeschrittene Kenntnisse in Mathematik und Informatik, aber auch in Betriebswirtschaft verfügen.
Normalerweise arbeitet der Data Scientist eng mit dem Data Engineer zusammen, der für den gesamten Computerteil der Data Science-Projekte verantwortlich ist.
Angesichts des Booms der Data Science in den letzten Jahren verwundert es nicht, dass beide Berufe derzeit zu den gefragtesten gehören. Da es sich um eine relativ neue Disziplin handelt, gibt es im Verhältnis zur Marktnachfrage noch wenige spezialisierte Fachkräfte, was diese Berufe zu einer äußerst interessanten Beschäftigungsmöglichkeit macht.
Die Vorteile von Data Science für Unternehmen
Werbung in Suchnetzwerken, sozialen Netzwerken, Web-Traffic-Analysen, Display-Netzwerken, Videos, Installationen und Interaktionen mit Anwendungen, Webseiten, CRM, Datenbanken… im heutigen Marketing sind wir mit vielen Daten aus verschiedenen Quellen konfrontiert, mit großen Volumina und erreichen eine immer schneller werdende Geschwindigkeit.
All diese Daten zu analysieren und daraus hochrangige Business Intelligence zu gewinnen, ist eine der großen Herausforderungen heutiger Marketingunternehmen. Und es ist so, dass wir mit einer guten Anwendung von Data Science wichtige Informationen für Marken erhalten können, wie zum Beispiel:
- Prognostizieren Sie zukünftiges Benutzerverhalten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und Geschäftsrisiken zu reduzieren.
- Erkennen Sie Anomalien wie Cyberangriffe oder Betrug und vermeiden Sie Verluste für das Unternehmen, die sehr groß sein können.
- Antizipieren Sie die Bedürfnisse des Benutzers, um hochgradig personalisierte Angebote und Inhalte und damit höhere Conversion-Chancen zu senden (wie dies bereits bei Unternehmen wie Netflix oder Amazon der Fall ist).
- Etablieren Sie Muster und Trends, die es ermöglichen, neue Produkte mit größeren Erfolgschancen zu entwerfen.
- Und im Allgemeinen das Erreichen von Graden an Marketingsegmentierung und Benutzerinteraktion , von denen wir bisher nur träumen konnten.