Top 12 Data-Science-Anwendungen, die 2021 prägen

Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Techniken und computationale Algorithmen nutzt, um wertvolle Insights und Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen.

Es vereint Mathematik, Statistik, statistisches Modeling, Informatik, Datenbanktechnologien, Programmierung, Predictive Analytics, Signalverarbeitung, KI, Machine Learning, Neuronale Netze und viele weitere fortschrittliche Prozesse.

Data Science ist eines der am schnellsten wachsenden Felder des 21. Jahrhunderts. Anwendungsbereiche sind sehr breit und umfassend.

Heute arbeiten über 1.000 Organisationen und private Einrichtungen individuell und kollaborativ an den herausforderndsten gesellschaftlichen Problemen. Der Nutzen ihrer Forschung ist unermesslich.

Tauchen wir tiefer ein und entdecken die häufigsten Data-Science-Anwendungen.

12. Airline Operations Management

Passagiernachfrage über verschiedene Routen bewerten und Gewinn pro Sitzplatz steigern

Unternehmen wie EasyJet und Southwest Airlines haben operative Herausforderungen in erfolgreiche Data-Science-Use-Cases verwandelt.

Ultimative Vorteile der Data-Science-Integration in der Airline-Branche: präzise Reaktionen auf aktuelle/zukünftige Marktnachfrage, verbesserte Routenplanung, besseres Revenue Management, profitable Marketingstrategien wie Kundenbindungsprogramme.

Mit Data Science können Airlines Pricing-Strategie verbessern und Inventar managen. Viele steigerten Gewinn pro Sitz um über 20 %. Einige Carrier analysieren jährlich Milliarden Website-Suchen für optimale Routen und Flugzeiten.

11. Intent Analysis (Absichtsanalyse)

Ermöglicht Unternehmen, kundenorientierter zu werden

Vielleicht kennen Sie „Sentiment Analysis“: Methode zur Nachrichtenanalyse, ob zugrundeliegende Stimmung negativ, positiv, neutral. Intent Analysis geht weiter: Analysiert Nutzerintention hinter Nachricht – Beschwerde, Vorschlag, Anfrage, Meinung, News.

Intent-Analysis-Systeme kombinieren Machine Learning mit Analytics-Funktionen: von Low-Level-Tokenisierung/Syntax-Analyse bis High-Level-Sentiment-Analysis.

Beispiel Social Posts mit unterschiedlichen Intentionen für ein Smartphone:

• „Hat es einen OLED-Bildschirm?“ – Anfrage
• „Es hätte 5000 mAh statt 4200 mAh Akku haben können“ – Vorschlag
• „Die Kameraqualität ist nicht gut“ – Feedback

Data Science erkennt Intention-Muster. Ermöglicht kundenorientierteres Handeln – besonders in Vertrieb und Support. Von Feedback-Handling über große Anfragevolumina bis personalisierter Service: Intent Analysis ist Schlüsselinstrument. Auch Spam-Erkennung (ungültige E-Mails, Nachrichten, Anrufe) möglich.

10. Finanzbetrugserkennung

Inkonsistenzen in Transaktionen aufdecken

Betrug bei Kreditkartentransaktionen, Steuererklärungen, Versicherungsansprüchen etc. sind große Sorgen für Unternehmen und Regierungen. Keine einzelne Software/Algorithmus funktioniert für alle Betrugsarten in allen Branchen. Problemmerkmale variieren je Situation.

Daher ist jedes Data-Science-Tool anders designed, um Inkonsistenzen innerhalb der jeweiligen Branchen-Domäne zu erkennen. Manche behandeln Betrugserkennung als supervised Classification Problem, andere nutzen Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse, Breakpoint-Analyse, Echtzeit-Transaktionsmonitoring etc.

Verschiedene Methoden für verschiedene Betrugsarten:

• Neuronale Netze für Finanzstatement-Betrug
• Bayesian Learning Neural Networks für Krankenversicherungs-, Telekommunikationsbetrug, Kreditkartenbetrug
• Link-Analyse: Record Linkage & Social Network Methods, um Beziehungen bekannter Betrüger zu anderen Personen zu finden
• Unsupervised ML-Algorithmen für neuartige Betrugsarten

9. Echtzeit-Routenoptimierung

Distanz und Reisekosten minimieren

Mit Data Science und Applied Engineering lassen sich Reisezeiten zwischen zwei Orten präzise vorhersagen.

Beispiel: Lieferunternehmen mit 1.000 Vertriebsrouten, 50 Filialen, 50.000 Kunden. Ziel: Pakete so schnell wie möglich an alle Kunden liefern bei minimaler Distanz. Dies ist ein NP-hard-Problem.

Lösbar durch dreidimensionalen Ansatz und raffinierte Routen-Mapping-Algorithmen mit hoher Präzision. Data-Science-Algorithmen mappen Standorte in Nähe, erstellen Subsets für nah beieinander liegende Lieferpunkte.

Die meisten Firmen nutzen Branch-and-Bound, Dynamic Programming, Genetische Algorithmen für State-of-the-Art-Lösungen. Spart signifikante operative Kosten durch Reduktion Lieferfahrzeuge ohne Paketverzögerung.

8. Kriminalitätsanalyse (Crime Analysis)

Kriminalitätskarte und -analyse in Spanien

Kriminalfälle schneller lösen und zukünftige kriminelle Aktivitäten an spezifischen Orten vorhersagen

Crime Analytics = Analytics-Zweig, der statistische Tools/Techniken nutzt, um diverse Daten zu untersuchen, Kriminalität schneller aufzuklären und zukünftige Straftaten basierend auf vergangenen Ereignissen vorherzusagen.

Umfasst: interne Polizeiarbeit, Opfer, Unordnung, Lebensqualitätsfragen. Insights (via Data Science) nutzbar für: Patrouillen, Prävention, Ermittlung/Strafverfolgung, Evaluation polizeilicher Maßnahmen.

Moderne Tools: Framework für Visualisierung Kriminalitätsnetzwerke, Untersuchung via ML-Techniken mit Google Maps und R-Paketen.

7. Zielgerichtete Werbung (Target Advertising)

Anzeigen der richtigen Zielgruppe anzeigen, um Customer-Acquisition-Costs zu senken

Gute Werbung war immer Erfolgsfaktor. Aber nicht nur catchy Phrase – auch richtige Botschaft, richtige Zeit, richtiger Kontext, richtige Menschen.

Data Science kritisch für Advertiser/Marketer: Tausende Signale in Echtzeit analysieren, Ads an richtige Audience zum richtigen Moment ausliefern. ML essenziell für Analyse Nutzerverhalten (Seitenbesuche, Suchen, Käufe).

Mehr Daten = bessere Targeting-Ergebnisse. Use Cases:

• Visual Merchandising: Retail-Marketing-Praxis: Produkt-/Service-Präsentation optimieren. Beleuchtung, Farbkombinationen, kreative Displays, Elemente für Kundenaufmerksamkeit.
• Programmatic Advertising: Automatisierter Anzeigenkauf/-verkauf online. Marken/Agenturen kaufen Ad Impressions auf Publisher-Websites/Apps in Millisekunden via sophistiziertem Ökosystem.
• Smart Bidding: Teil automatisierter Bietstrategien, nutzt ML zur Optimierung Ads für höheren Conversion-Wert bei jedem Bietprozess.

6. Fortgeschrittene Bilderkennung (Advanced Image Recognition)

Muster erkennen und zwischen mehreren Bildsets unterscheiden

Moderne Data-Science-Software erkennt menschliche Gesichter präzise und matched sie gegen alle Bilder in der Datenbank. Erkennt spezielle Muster – Gesichtsausdrücke, Textur. Manche Programme extrahieren Daten aus komplexen Diagrammen/erkennen Handschrift.

Zusätzlich zur Gesichtserkennung: ML-Methoden für Objekterkennung in Kamerabildern. Formen, Farben, Dimensionsmessung aller Objekte in Echtzeit – detaillierte Insights zum Bildinhalt.

Bilderkennung und Objekterkennung in diversen Feldern: smarte Fotobibliotheken, gezielte Werbung, Barrierefreiheit für Sehbehinderte, erweiterte Forschung. Tech-Giganten (Microsoft, Google) investieren stark in Bilderkennungsforschung.

5. Game Development

Spielererfahrung, Engagement-Strategie, Revenue verbessern

Zwei Schlüsselelemente für erfolgreiche Games: Storyline und Grafik. Halten Spieler engagiert und interessiert.

In Games gesammelte Daten vielfältig nutzbar. Beispiel: Gaming Analytics für spezifisches Wissen: Was wollen Spieler? Wie viel Zeit pro Level? Welcher Teil hat am meisten Spaß gemacht?

Data Science erstellt Models, befähigt ML-Algorithmen, identifiziert Optimierungspunkte/Trends zur Spielerfahrungsverbesserung. Entwickler: neue Game-Konzepte, Storylines, interaktive Szenarien basierend auf historischen Daten.

4. Fertigung (Manufacturing)

Bildquelle: intellipaat

Ermöglicht präventive Wartung und Fehlervorhersage

Data-Science-Nutzung in Fertigung ist einzigartig: viele Fertigungstypen, jeweils unterschiedliche Anforderungen.

Primär: wertvolle Informationen aus Fertigungsprozessen extrahieren. Hilft: Profit maximieren, Risiken minimieren, Produktivität analysieren.

Beispiel: Raytheon Technologies nutzt Manufacturing Execution Systems für Factory-Floor-Datenerfassung/-auswertung. Datenanalyse ergab: Eine Schraube in einem Modul muss 13-mal gedreht werden. Bei 10 oder 12 Umdrehungen: Systemfehler, Installation stoppt.

Richtig analysiert, Information nutzbar für:

• Maschinenausfallraten schätzen
• Energie-ineffiziente Komponenten identifizieren
• Inventarmanagement straffen
• Fabrikflächen optimieren

GM und Ford werten massive Datenmengen aus – alle internen/externen Quellen: Sensoren, Prozessoren, Materialqualität, Performance – für Produktionszeitverbesserung, Energiekostenminimierung, Gewinnmaximierung.

3. Genomforschung (Genomics Research)

Hilft, menschliche Gesundheit und Krankheiten besser zu verstehen

Letztes Jahrzehnt: biomedizinische Forschungsprojekte und Großkooperationen rasant gewachsen. Resultat: jährlich 2.000–40.000 Petabyte Genomdaten generiert.

Data Science ermöglicht Bioinformatikern und Genetikern, praktische Insights aus riesigen, komplexen Datensets zu extrahieren – um zu verstehen, wie DNA-Differenzen Gesundheit und Krankheit beeinflussen.

Tools wie Aligner analysieren Positionen individueller DNA-Sequenzkomponenten. Software identifiziert Stellen, wo spezifisches menschliches Genom von anderen abweicht.

Genomische Unterschiede variieren: einzelner DNA-Buchstabe bis chromosomale Anomalien. Durch Analyse dieser Unterschiede finden Forscher Ursachen für häufige Krankheiten, Krebs, seltene Störungen.

Weiterlesen: 15 beste Testdaten-Generierungstools

2. Bildung (Education)

Schülerleistung und Lehrmethoden verbessern

Data Science kann Bildungssektor revolutionieren. Hilft Lehrern, adaptive Lerntechniken einzusetzen für effektive, maßgeschneiderte Lernpfade, die jeden Schüler engagieren.

ML-Algorithmen (Decision Trees, Logistische Regression, Random Forest) bereits dafür im Einsatz.

Data Science ermöglicht Administratoren, Lehreraktivitäten und -methoden zu analysieren. Wertvolle Infos zu Stärken/Schwächen der Fakultät. Hilft Lehrern, sich zu verbessern, effektivste Methoden zu identifizieren.

University of Nevada: Data-Science-Methoden für Studentendatenanalyse und Leistungsvorhersage. University of Florida: Techniken für Muster/Trends-Erkennung, maßgeschneidertes Studentenerlebnis.

Weiterlesen: 4 verschiedene Datentypen [Mit Beispielen]

1. Medikamentenentdeckung & -entwicklung (Drug Discovery and Development)

Data Science steigert Effizienz des gesamten F&E-Prozesses

Kombination fortschrittlicher Analytics und Rechenleistung macht Data Science zur kritischen Kern-Disziplin in Pharmaforschung.

Integration von KI und ML in Drug Discovery hat Zeit signifikant reduziert und F&E-Effizienz massiv gesteigert.

Fortgeschrittene Tools (z. B. DeepPurpose Toolkit) erschlossen 50+ Models für Drug-Target Interaction (DTI) Prediction – Grundaufgabe in Drug Discovery. DeepPurpose ermöglicht simples Interface für Virtual Screening und Drug Repurposing.

Data-Science-Lösungen von Cognizant halfen Pharmaunternehmen, den mühsamen Cross-Referencing-Prozess für Krebsmedikament-Klinische-Studien zu verbessern.

Weiterlesen: 13 beste Data-Science-Tools

Häufig gestellte Fragen

Unterschied Data Analytics vs. Data Science?

Data Analytics fokussiert historische Records im Kontext. Data Science fokussiert Erstellung prädiktiver Models für Vorhersage/Analyse dessen, was als Nächstes kommt.

Beispiel: Data Analyst synthetisiert Big Data für „Welche Produkte generierten letzten Herbst most profit?“. Data Scientist nutzt ML für Feedback/Kundenverhalten-Analyse, um vorherzusagen, welche Produkte/Services dieses Jahr besser performen.

Weiterlesen: 13 beste Reporting-Tools & Software [Free & Paid]

Was verdienen Data Scientists?

Laut US Bureau of Labor Statistics: Durchschnittsgehalt 111.000 $/Jahr. Erfahrene (Management-Level): bis 250.000 $/Jahr.

Beschäftigungsstärkste Bundesstaaten: Kalifornien, Texas, New York, Illinois, Washington.

Zukunft von Data-Science-Plattformen?

Adoption Data-Science-Plattformen nimmt signifikant zu. Bietet Flexibilität für Open Source, Skalierbarkeit Computerressourcen, leichtes Alignment mit diversen Datenarchitekturen.

Laut Grand View Research: Globale Data-Science-Plattform-Marktgröße erreicht 26 Mrd. $ bis 2027, CAGR 26,9 %. KI- und Neural-Network-Fortschritte treiben phänomenales Wachstum.