Big Data, Smart Data, Data Mining, Data Engineering, Predictive Analytics – wenn es um Daten geht, wird die Liste der Schlagworte lang und verwirrend. Andererseits besteht kein Zweifel daran, dass „Daten“ mehr als nur ein Schlagwort sind, sondern einen echten Wert darstellen. Doch die Erschließung dieses Werts erfordert einiges an Aufwand. Zunächst einmal muss das unheimliche Dunkel des „Datendschungels“, der über die Jahre angewachsen ist, erhellt und strukturiert werden. Der Knackpunkt besteht darin, Tonnen abstrakter Daten in fassbare Informationen umzuwandeln. Genau hier setzt Data Science an. Und entgegen der landläufigen Vorstellung zermartern sich hier keine „Brainiacs“ in den dunklen Tiefen eines Unternehmenslabors ihr Gehirn über Bergen von Statistiken, um Prozesse effizienter zu gestalten. Data Science ist viel mehr als das. Sie muss äußerst konkreten Output in Form von Erkenntnissen und „Datenprodukten“ liefern, der dann von interdisziplinären Teams aufbereitet und weiterverarbeitet werden kann.
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