Datenwissenschaften | Data Science

Leistungsumfang von Data Science

Data Science verbindet statistische Verfahren, algorithmische Modelle und fachliche Interpretation. Ausgangspunkt sind strukturierte oder unstrukturierte Daten aus Anwendungen, Datenbanken, Sensoren, Logdateien oder externen Quellen. Typische Arbeitsschritte sind Datenprüfung, Bereinigung, Zusammenführung, Merkmalsbildung, Modellentwicklung, Validierung sowie die verständliche Aufbereitung der Resultate. Je nach Fragestellung stehen Beschreibung, Klassifikation, Prognose oder Anomalieerkennung im Vordergrund.

Typische Einsatzfelder in Unternehmen

Data-Science-Leistungen werden eingesetzt, wenn aus vorhandenen Daten mehr als reine Berichte oder Kennzahlen gewonnen werden sollen. Beispiele sind Nachfrageprognosen, Segmentierungen, Vorhersagen zu Ausfällen, Erkennung von Auffälligkeiten, Auswertung von Nutzungsdaten oder Priorisierung von Geschäftsprozessen. In digitalen Produkten kann Data Science auch zur Personalisierung, Empfehlung oder automatisierten Bewertung von Ereignissen genutzt werden. Voraussetzung ist eine fachlich klare Fragestellung und eine belastbare Datenbasis.

Abgrenzung zu Data Mining, Analytics, Data Services und Data Engineering

Data Science ist die übergeordnete Leistung innerhalb datenbezogener Informatikdienstleistungen. Data Mining konzentriert sich stärker auf das Auffinden von Mustern und Regelmässigkeiten in grossen Datenmengen. Datenanalyse | Data Analytics legt den Schwerpunkt eher auf Auswertung, Interpretation und Visualisierung bestehender Daten. Datendienste | Data Services betreffen die Bereitstellung, Verarbeitung oder Integration von Daten für Anwendungen und Prozesse. Datentechnik | Data Engineering schafft die technische Grundlage mit Datenpipelines, Speicherstrukturen und Aufbereitungsprozessen, auf der Data-Science-Modelle aufsetzen.

Einordnung gegenüber Programmierung, Hosting und IT-Security

Als Teil der Informatikdienstleistungen ist Data Science von benachbarten Leistungen klar zu unterscheiden. Programmierung setzt Softwarefunktionen um, während Data Science datengetriebene Modelle und Auswertungen entwickelt; beide Bereiche greifen oft ineinander, sind aber nicht deckungsgleich. Hosting stellt Infrastruktur und Betriebsumgebungen bereit, übernimmt jedoch nicht die fachliche Modellierung oder statistische Bewertung von Daten. Cyber-Security | IT-Security schützt Systeme, Daten und Zugriffe, während Data Science Daten inhaltlich analysiert. Beratung & Support kann Data-Science-Projekte begleiten, ersetzt aber nicht die eigentliche Datenarbeit.