Was ist Data Science?

Unser Handeln basiert auf Entscheidungen geprägt vom Wissen.

Data Science ist in aller Munde. Spätestens mit der täglichen Berichterstattung unserer Medien über Statistiken der Corona-Pandemie sind wir umgeben von Tabellen und Karten. Doch wie kommen die Zahlen überhaupt zu Stande und welche Aussagekraft haben sie, da sie doch unser gesellschaftliches Handeln entscheidend bestimmen? Was genau ist Data Science?

Vom Datum zum Wissen

Die Digitalisierung befeuert die exponentielle Entstehung von Daten. Längst ist deshalb Big Data kein Buzz-Word mehr. Daten selbst haben aber erst dann einen Nutzen, wenn sie so zu Informationen aufbereitet werden, dass diese zu Wissen führen. Ein Beleg für Wissen ist verändertes Verhalten (informare = gestalten, bilden) ausgedrückt in (vermeintlich) zielgerichtetem Handeln. Je besser also eine Datengrundlage und deren Informationsverarbeitung, desto besser die daraus abgeleiteten Entscheidungen für unser Handeln (=“besseres Wissen“).

Was ist Data Science?

Eine einfache Antwort auf die Frage „Was ist Data Science?“ liefert die direkte Übersetzung des Begriffs als Dreiklang „Daten-Wissen-schafft“. Es wird zum einen der evolutionäre Prozess Daten zu Wissen angedeutet. Gleichzeitig wird dabei der wissenschaftliche Aspekt über die Generierung von Wissen aus Daten betont. Letzteres umfasst die Gesamtheit von Erkenntnissen und Erfahrungen über eben diesen Prozess (Informationsgewinnung) als eigenständiger Bereich mit zahlreichen Teildisziplinen (z.B. Data Analytics, Data Privacy, Data Literacy).

Wofür Data Science?

Data Science ist eine Disziplin, die sich mit allen Fragestellungen rund um den gesamten Evolutionsprozess von Daten hin zu Informationen beschäftigt. Letztere dienen als Entscheidungsgrundlage für unser optimiertes Handeln. Um dieses Ziel zu erreichen, verzahnt Data Science alle Fachbereiche miteinander, die der Informationsgewinnung und deren Qualitätssteigerung dienen. Dieser interdisziplinäre Ansatz erstreckt sich von der Datenentstehung über die Datenvisualisierung bis hin zum zielgerichteten Handeln selbst – mit einer möglichen Fragestellung: Führt das neue, datenbasierte Wissen zu einem ethisch vertretbaren Handeln? (Data Ethics).

Neue Dimensionen in Data Science

Die digitale Abbildung unserer Welt schreitet rasant voran. In Zeiten von Big Data entstehen Daten nicht mehr nur aus gezielten Beobachtungen und Messungen heraus, sondern auch durch die Digitalisierung unseres gesamten gesellschaftlichen Handelns. Wir hinterlassen fortlaufend digitale Fußabdrücke, auch als ‚Datafication‘ unserer Gesellschaft bezeichnet, was dazu genutzt werden kann das zukünftige Handeln zu beeinflussen. Es kommt zu einer Wechselwirkung. Ein einfaches Beispiel ist die Stauvorhersage in Echtzeit gewonnen aus dem GPS-Tracking von Autos bzw. Handys, was dazu führen kann, dass man eine andere Route wählt, die ebenfalls getrackt wird, was wiederum dann einen Einfluss in das Vorhersagemodell hat.

Die Folge ist eine sich verstärkende Entwicklung in unserer Gesellschaft, datengetrieben zu Handeln. Das beinhaltet (1.) das Vorantreiben der Digitalisierung unserer Welt (inkl. ihrer Vergangenheit) selbst sowie (2.) auf dieser Basis, immer bessere Entscheidungen zu treffen bzw. von der Maschine, statt vom Menschen treffen zu lassen. Dies führt zu neuen Betrachtungsebenen bzw. Dimensionen in Data Science, die sich aus den

  • gesellschaftlichen Fragestellungen (why, for what dimensions),
  • ihrer Welt in Daten (what in space & time) und dem
  • wie diese erfasst bzw. damit umgegangen wird (den technischen Dimensionen)

ergeben. Das Buch mit dem gleichnamigen Titel „Neue Dimensionen in Data Science“ wird von den Mitarbeitern der infas 360 herausgegeben.

Data Science schafft Mehrwerte

Datengetriebene Organisationen sind effizienter und profitabler. Das wurde nachgewiesen. Wir beraten Wirtschaft & Wissenschaft im gezielten Einsatz von Daten. Fragen Sie uns consulting@infas360.de

Autor: Michael Herter

Data Value Chain, infas 360 GmbH

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