Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts – dies ist eine der Kernaussagen von Bundeskanzlerin Angela Merkel und Wirtschaftsminister Sigmar Gabriel im Vorfeld der CeBIT 2016. Mit einem Technologieprogramm zum Thema Smart Data unterstützt die Bundesregierung aktiv datengestützte Technologien „Made in Germany“.
Die CeBIT 2016 zeigte: Das politische Engagement rund um die Schlagworte Big Data und Data Science trifft immer mehr auf ein starkes Echo aus den deutschen Unternehmen. Timm Peters von der Digital Analytics Association Germany beschrieb es in einem Vortrag treffend als das zunehmende Bewusstsein, dass Daten nicht mehr wegzudenken sind. Data Science kommt auch in deutschen Unternehmen zunehmend im Top Management an – als logische Konsequenz des enormen Wertschöpfungspotenzials, das die intelligente Analyse der exponentiell steigenden Datenberge bietet. Für das Jahr 2026 wird der weltweite Umsatz für Big Data Lösungen auf über 85 Mrd. Dollar geschätzt.
Anwendungsfelder in allen Branchen
Die digitale Transformation war das zentrale Thema der diesjährigen CeBIT, der richtige Umgang mit Daten dabei die Kernanforderung. Die in Hannover vorgestellten Use Cases sind mindestens genauso vielfältig wie die Daten selbst. Von der vorausschauenden Instandhaltung in der Industrie über die optimale Kundenansprache im Marketing bis zum Smart Farming – das Thema Data Science ist in nahezu allen Branchen und Unternehmen fast jeder Größe auf dem Vormarsch.
Diese Entwicklung ist nötig, um den Anschluss an den internationalen Wettbewerb nicht zu verlieren und dem allgemeinen Urteil entgegen zu wirken, dass Deutschland den digitalen Wandel zunehmend verschläft.
Know-how als Flaschenhals
Der größte Stolperstein ist dabei der Kompetenzmangel. Data Scientists gelten als die Schatzsucher des 21. Jahrhunderts und werden händeringend gesucht. Bildungseinrichtungen reagieren zunehmend, um die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage an Datenexperten zu schließen. Zudem braucht es Transparenz und Nachvollziehbarkeit, um Data Science für die breite Masse zugänglich zu machen.
Erst die Verbindung von Know-how und kreativen Ideen für Use Cases entfaltet das ganze Potenzial von Data Science – von der Einsparung von Kosten und Zeit bis zum viel zitierten Blick in die Zukunft.
Als Datenanalyseexperte ist eoda auf Data Mining und Predictive Analytics spezialisiert. Die Leistungen des interdisziplinären Teams erstrecken sich dabei über den gesamten Workflow von der Datenerfassung und -erhebung über die Analyse bis zur Interpretation der Ergebnisse und die Integration von Analyse Workflows in bestehende Prozesse und Applikationen. eoda kombiniert fundiertes Wissen über Geschäftsprozesse und jahrelange Projekterfahrung mit der kompetenten Anwendung der passenden statistischen Analyseverfahren.
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