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IT / Informatik / EDV | WIFI Blog
Im Meer aus Daten schwimmen lernen: Data Science und Business Analytics | WIFI Blog
16. FEBRUAR 2022
Gerade in den letzten Jahren sind Begriffe wie Big Data, Machine Learning und Data Lake immer mehr in das Bewusstsein vieler Unternehmer gerückt. Daten stellen einen enormen Mehrwert für die Unternehmen dar. Wer sie verstehen und auswerten kann, ist klar im Vorteil.
Der Unternehmerische Wert von Daten wurde lange unterschätzt, doch gerade in größeren Unternehmen sind diese Datenbestände inzwischen so groß geworden, dass eine manuelle Auswertung der Daten praktisch nicht mehr möglich ist. Genau hier setzten Data Science und Business Analytics an. Beide Bereiche liefern Techniken, um neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Wir ertrinken in Daten und hungern aber gleichzeitig nach Wissen.
Automatisch erstellte Visualisierungen können bei der Analyse von Geschäftsprozessen zwar oft schon helfen, aber die Zusammenhänge zwischen den Daten sind meist komplexer. Hier hilft der Computer: Er kann riesige Datenmengen verarbeiten und damit für den Menschen nicht sichtbare Zusammenhänge nutzen, um zum Beispiel Vorhersagen für die Zukunft zu ermöglichen.
Wie aus Daten Entscheidungen werden
Letztendlich dienen Data Science und Business Analytics dazu, große Datenmengen in kompaktes Wissen zu transformieren und auch modellgetriebene Vorhersagen für die Zukunft zu erstellen. Damit können unternehmensspezifische Fragen beantwortet und Entscheidungen im Unternehmen vorbereitet werden. Ein Unternehmen, das seine Mitarbeiter in diesen Bereichen schult, kann daher einen ganz konkreten Mehrwert für das Unternehmen generieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Mit Hilfe von Machine Learning (einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz) ist es möglich, riesige Datenmengen zu so genannten „Modellen“ zu kondensieren. Diese Modelle erlauben ganz konkrete Fragestellungen zu beantworten. Zum Beispiel: Wie wird sich die Nachfrage für ein bestimmtes Produkt oder ein Produktsegment in der Zukunft am Markt entwickeln? Wann wird eine Maschine in der Zukunft ausfallen? Welche Kunden werden welche Produkte bevorzugt kaufen?
Aus Angst vor Datenschutz-Problemen verzichten viele Unternehmen auf Data Analytics. „Big Data und Datenschutz sollten nicht gegeneinander ausgespielt, sondern als eine Einheit verstanden werden“, betonen die erfahrenen Trainer Jürgen Brauer und Stefan Wind. Gerade die aktuellen Herausforderungen, wie der Klimawandel, die Schwierigkeit bei der Beschaffung von Materialien wie beispielsweise Halbleiter und im Gesundheitswesen, lassen sich durch einen ethischen und datenschutzkonformen Umgang mit Daten besser lösen.
Aus Angst vor Datenschutz-Problemen verzichten viele Unternehmen auf Data Analytics. „Big Data und Datenschutz sollten nicht gegeneinander ausgespielt, sondern als eine Einheit verstanden werden“, betonen die erfahrenen Trainer Jürgen Brauer und Stefan Wind. Gerade die aktuellen Herausforderungen, wie der Klimawandel, die Schwierigkeit bei der Beschaffung von Materialien wie beispielsweise Halbleiter und im Gesundheitswesen, lassen sich durch einen ethischen und datenschutzkonformen Umgang mit Daten besser lösen.
Ein wichtiger Erfolgsfaktor für Unternehmen stellt heute die richtige Kombination verschiedener Big Data Technologien dar. Moderne Data Warehousesysteme, Data Hubs und Data Lakes werden in modernen Architekturen kombiniert. Beispielsweise bieten Data Lakes gerade für die Speicherung und Auswertung von teilstrukturierten und unstrukturierten Daten den Unternehmen einen großen Mehrwert. Über Data Discovery Verfahren können damit neue Muster und Zusammenhänge in den Daten gefunden und somit der „Datenschatz“ gehoben werden. Der berufsbegleitende Zertifikatslehrgang Data Science und Business Analytics hilft bei der Beurteilung der jeweiligen Technologien und stellt damit einen konkreten Mehrwert für den Aufbau für State-of-the Art Architekturen dar.
Die Ausbildung am WIFI
Im berufsbegleitenden Zertifikatslehrgang Data Science und Business Analytics lernen die Teilnehmenden Datenmengen zu erheben, zu verarbeiten und zu analysieren. Die Teilnehmenden kommen aus den unterschiedlichsten Branchen: Beispielsweise aus dem Bankwesen, Maschinenbauunternehmen, Krankenhauswesen, Medienunternehmen, internationalen Logistikunternehmen oder humanita¨ren Hilfsorganisationen. Die Mischung der Teilnehmenden tra¨gt dazu bei, dass diese nicht nur von den Inhalten des Lehrgangs, sondern auch voneinander profitieren. Sie lernen Werkzeuge sowie Verfahrensweisen kennen und gehen in kürzester Zeit auch in die Tiefe.
16. FEBRUAR 2022