Data Science vs. Datenanalyse: Die Unterschiede aufdecken

Auch wenn die Begriffe „Data Science“ und „Data Analytics“ in Gesprächen oder online synonym verwendet werden, beziehen sie sich auf zwei deutlich unterschiedliche Konzepte. Data Science ist ein Fachgebiet, das viele Disziplinen wie Mathematik, Informatik, Softwareentwicklung und Statistik miteinander verbindet. Es konzentriert sich auf die Datenerfassung und -verwaltung großer strukturierter und unstrukturierter Daten für verschiedene akademische und geschäftliche Anwendungen. Gleichzeitig ist Datenanalyse der Vorgang, Datensätze zu untersuchen, um Werte zu extrahieren und Antworten auf bestimmte Fragen zu finden. Sehen wir uns Data Science und Datenanalyse genauer an.

Stellen Sie sich Data Science als einen übergreifenden Begriff vor, der eine Vielzahl von Aufgaben umfasst, die durchgeführt werden, um Muster in großen Datensätzen zu finden, Daten für die Verwendung zu strukturieren, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln. Datenanalyse ist eine Aufgabe, die unter dem Dach der Data Science angesiedelt ist und der Abfrage, Interpretation und Visualisierung von Datensätzen dient. Data Scientists führen oft Datenanalyseaufgaben durch, um einen Datensatz zu verstehen oder Ergebnisse zu bewerten.

Geschäftsanwender können auch Datenanalyse innerhalb von Business-Intelligence-Plattformen durchführen, um Erkenntnisse in aktuellen Marktbedingungen oder wahrscheinlichen Entscheidungsfindungsergebnissen zu erhalten. Viele Funktionen der Datenanalyse – wie z. B. das Erstellen von Vorhersagen – bauen auf Algorithmen und Modellen des maschinellen Lernens auf, die von Data Scientists entwickelt werden. Mit anderen Worten, obwohl die beiden Konzepte nicht dasselbe sind, sind sie stark miteinander verflochten.

Als Fachgebiet ist Data Science weitaus umfangreicher als die Durchführung von Analyse und wird als eigener Karrierepfad betrachtet. Personen, die im Bereich der Data Science arbeiten, werden als Data Scientists bezeichnet. Diese Experten erstellen statistische Modelle, entwickeln Algorithmen, schulen Modelle für maschinelles Lernen und schaffen Frameworks für Folgendes:

• Kurz- und langfristige Ergebnisse prognostizieren
• Geschäftsprobleme lösen
• Chancen erkennen
• Unterstützung der Geschäftsstrategie
• Aufgaben und Prozesse automatisieren
• BI-Plattformen antreiben

In der Welt der Informationstechnologie sind Data-Science-Jobs derzeit für viele Unternehmen und Branchen sehr gefragt. Für eine Karriere im Bereich Data Science benötigen Sie ein tiefes Verständnis und umfassende Kenntnisse von maschinellem Lernen und KI. Zu Ihren Fähigkeiten sollten Kenntnisse in den Programmiersprachen Python, SAS, R und Scala gehören. Und Sie sollten Erfahrung in der Arbeit mit Big-Data-Plattformen wie Hadoop oder Apache Spark haben. Darüber hinaus erfordert Data Science Erfahrung in der SQL Database-Codierung und die Fähigkeit, mit unstrukturierten Daten verschiedener Art zu arbeiten, wie z. B. Video, Audio, Bilder und Text.

Data Scientists führen in der Regel Datenanalyse durch, wenn sie Daten sammeln, bereinigen und auswerten. Durch die Analyse von Datensätzen können Data Scientists ihre potenzielle Verwendung in einem Algorithmus oder einem maschinellen Lernmodell besser verstehen. Data Scientists arbeiten auch eng mit Data Engineers zusammen, die für den Aufbau der Datenpipelines verantwortlich sind, die den Data Scientists die Daten liefern, die ihre Modelle benötigen, sowie für die Pipelines, auf die Modelle für den Einsatz in der Produktion im großen Maßstab angewiesen sind.

Data Science ist iterativ, d. h. Data Scientists bilden Hypothesen und experimentieren, um zu sehen, ob ein gewünschtes Ergebnis mit den verfügbaren Daten erreicht werden kann. Dieser iterative Prozess wird als „Data-Science-Lebenszyklus“ bezeichnet und umfasst in der Regel sieben Phasen:

1. Identifizieren einer Chance oder eines Problems
2. Data-Mining (Extraktion relevanter Daten aus großen Datensätzen)
3. Datenbereinigung (Entfernung von Duplikaten, Korrektur von Fehlern usw.)
4. Datenexploration (Analyse und Verständnis der Daten)
5. Funktionsentwicklung (Nutzung von Domänenwissen zur Extraktion von Details aus den Daten)
6. Prädiktive Modellierung (Verwendung der Daten zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse und Verhaltensweisen)
7. Datenvisualisierung (Darstellung von Datenpunkten mit grafischen Tools wie Diagrammen oder Animationen)

Die Aufgabe der Datenanalyse besteht darin, einen Datensatz in der aktuellen Form zu kontextualisieren, damit fundiertere Entscheidungen getroffen werden können. Wie effektiv und effizient ein Unternehmen Datenanalyse durchführen kann, hängt von seiner Strategie und Architektur ab, die es einem Unternehmen, seinen Benutzern und seinen Anwendungen ermöglicht, auf verschiedene Arten von Daten zuzugreifen, unabhängig davon, wo sich diese Daten befinden. Die richtige Datenstrategie und Datenarchitektur sind besonders wichtig für ein Unternehmen, das plant, Automatisierung und KI für die Analyse einzusetzen.

Vorausschauende Analyse: Vorausschauende Analyse hilft dabei, Trends, Korrelationen und Ursachen in einem oder mehreren Datensätzen zu identifizieren. Einzelhändler können beispielsweise vorhersagen, welche Geschäfte eine bestimmte Art von Produkt am ehesten ausverkaufen werden. Gesundheitssysteme können auch vorhersagen, in welchen Regionen ein Anstieg von Grippefällen oder anderen Infektionen zu verzeichnen sein wird.

Präskriptive Analysen: Präskriptive Analysen sagen wahrscheinliche Ergebnisse voraus und geben Entscheidungsempfehlungen. Ein Elektroingenieur kann präskriptive Analyse verwenden, um verschiedene elektrische Systeme digital zu entwerfen und zu testen, um die erwartete Energieausgabe zu sehen und die letztendliche Lebensdauer der Komponenten des Systems vorherzusagen.

Diagnoseanalyse: Diagnoseanalyse hilft dabei, den Grund für das Auftreten eines Ereignisses zu ermitteln. Hersteller können eine ausgefallene Komponente auf einem Fließband analysieren und den Grund für den Ausfall ermitteln.

Deskriptive Analyse: Die deskriptive Analyse bewertet die Menge und Qualität eines Datensatzes. Ein Content-Streaming-Anbieter verwendet häufig deskriptive Analysen, um zu verstehen, wie viele Abonnenten er in einem bestimmten Zeitraum verloren oder gewonnen hat und welche Inhalte angeschaut werden.

Entscheidungsträger in Unternehmen können Datenanalyse durchführen, um umsetzbare Erkenntnisse über Vertrieb, Marketing, Produktentwicklung und andere Geschäftsfaktoren zu gewinnen. Data Scientists verlassen sich auch auf Datenanalyse, um Datensätze zu verstehen und Algorithmen und maschinelles Lernen zu entwickeln, die Forschung oder der Geschäftsleistung zugute kommen oder verbessern.

Praktisch jeder Stakeholder aller Disziplinen kann Daten analysieren. Beispielsweise können Unternehmensanalysten BI-Dashboards verwenden, um detaillierte Geschäftsanalysen durchzuführen und wichtige Leistungsmetriken zu visualisieren, die aus relevanten Datensätzen zusammengestellt wurden. Sie können auch Tools wie Excel zum Sortieren, Berechnen und Visualisieren von Daten verwenden. Viele Unternehmen beschäftigen jedoch professionelle Datenanalysten, die sich mit der Datenverarbeitung und der Interpretation von Ergebnissen befassen, um spezifische Fragen zu beantworten, die viel Zeit und Aufmerksamkeit erfordern. Zu den allgemeinen Anwendungsfällen eines Vollzeit-Datenanalysten gehören:

• Herausfinden, warum eine unternehmensweite Marketingkampagne ihre Ziele nicht erreicht hat
• Untersuchung der Gründe, warum ein Unternehmen des Gesundheitswesens eine hohe Mitarbeiterfluktuationsrate verzeichnet
• Unterstützung forensischer Prüfer dabei, das Finanzverhalten eines Unternehmens zu verstehen

Datenanalysten verfügen über eine Reihe von Analyse- und Programmierkenntnissen sowie auf spezialisierte Lösungen, darunter:

• Software für statistische Analysen
• Datenbankmanagementsysteme (DBMS)
• BI-Plattformen
• Datenvisualisierung und Datenmodellierung wie QlikView, D3.js und Tableau

Die Ausübung von Data Science bringt Herausforderungen mit sich. Es kann fragmentierte Daten geben, es mangelt an Data-Science-Kenntnissen und strenge IT-Standards für Schulung und Bereitstellung. Außerdem kann es eine Herausforderung sein, Datenanalysemodelle zu operationalisieren.

Das Produktportfolio von IBM für Data Science und KI-Lebenszyklus basiert auf unserem langjährigen Engagement für Open-Source-Technologien. Es umfasst eine Reihe von Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, den Wert ihrer Daten auf neue Weise freizuschalten. Ein Beispiel dafür ist watsonx, ein Portfolio von KI-Produkten, das die Wirkung generativer KI im Kern-Workflow beschleunigt, um die Produktivität zu steigern.

Watsonx besteht aus drei leistungsstarken Komponenten: dem watsonx.ai Studio für neue Foundation Models, generative KI und maschinelles Lernen; dem watsonx.data , einem zweckdienlichen Speicher für die Flexibilität eines Data Lakes und die Leistungsfähigkeit eines Data Warehouse; sowie dem watsonx.governance Toolkit zur Ermöglichung von KI-Workflows, die auf Verantwortung, Transparenz und Erklärbarkeit basieren.

Gemeinsam bietet watsonx Unternehmen folgende Möglichkeiten:

1. Trainieren, optimieren und stellen Sie KI in Ihrem gesamten Unternehmen mit watsonx.ai bereit
2. Skalieren Sie KI-Workloads für alle Ihre Daten, überall mit watsonx.data
3. Ermöglichen Sie verantwortungsvolle, transparente und erklärbare Daten- und KI-Workflows mit watsonx.governance