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Januar 22, 2022

Von Daten zu Business Value

Ob Sie es nun Datenanalyse, Data Science, maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz nennen – das Trainieren von Vorhersagemodellen und das Aufzeigen unbekannter Zusammenhänge in riesigen unstrukturierten Datensätzen schafft signifikanten Mehrwert für Ihre bestehenden Geschäftsprozesse und Produkte.

Data Scientists agieren dabei an der Schnittstelle zwischen Technik und Fachbereich. Zum einen sind sie mit der Technologielandschaft vertraut und wissen, wie man relevante Daten identifiziert. Sie übernehmen die Aufbereitung dieser Daten, das Training von Machine-Learning-Modellen, die Entwicklung von Produktiv-Code und die Analysen in Produktionssysteme vor Ort oder in der Cloud.

Zum anderen können Data Scientists ihre Erkenntnisse nahtlos von der Tech-Ebene in die Business-Welt übersetzen. Sie bringen Code mit dem vorliegenden Problem in Verbindung, präsentieren Ergebnisse in einer Weise, dass sie auch für nicht-technische Stakeholder verständlich sind und behalten stets die entscheidenden KPIs des Unternehmens im Blick.

Es ist kein Geheimnis, dass sich die Technikwelt beständig und in atemberaubendem Tempo weiterentwickelt. Die Datenanalyse mag hierfür das beste Beispiel sein: Von Programmiersprachen zu Verfahren des maschinellen Lernens, von Experimentmanagementsystemen zu KI-Plattformen und von vortrainierten Modellen zu Cloud-Technologien – Data Scientists befinden sich in einer kontinuierlichen Lernphase.