Data-Science- & KI-Projekte: Die Vorteile im Überblick

Als Data-Science-Dienstleister werden wir in der Anbahnung neuer Projekte regelmäßig mit einer Frage unserer Interessentinnen und Interessenten kontaktiert: Können Sie uns garantieren, dass sich unsere Investition in ein Data-Science-Projekt lohnen wird? Diese Frage kommt insbesondere dann auf, wenn Unternehmen bislang wenig Erfahrungen mit Data-Science-Projekten, ihrem Ablauf und vor allem ihren Ergebnissen sammeln konnten.

In jeder Kunde-Dienstleister-Beziehung ist Vertrauen die wichtigste Währung und deshalb lautet unsere Antwort an dieser Stelle auch immer „Nein, eine Garantie auf Erfolg können wir bei einem Data-Science-Projekt nicht geben. Wir können aber die Mehrwerte aufzeigen, die wir in Projekten bei vergleichbaren Kunden und in ähnlichen Szenarien generieren konnten.“

Data-Science-Projekte: Der Weg ist bereits das erste Ziel

Wieso ist es im Data-Science-Umfeld besonders schwierig Garantien für Projekterfolge zu geben? Die Gründe hierfür sind vielschichtig und reichen von der Qualität der Datenbasis bis hin zur konsequenten Nutzung der Projektergebnisse im Unternehmensalltag. Denn auch die beste Vorlage wird nur dann die entsprechende Anerkennung finden, wenn sie erfolgreich genutzt wurde.

Dennoch zählt bei einem Data-Science-Projekt längst nicht nur der erfolgreiche Abschluss, sondern bereits der Weg dorthin ist ein sehr lohnenswertes Ziel.

Die Vorteile von Data-Science-Projekten im Überblick

In der Anbahnung eines Data-Science-Projekts stehen natürlich die Use-Case-spezifischen Vorteile im Fokus, die entscheidend für die Bewertung der Projektergebnisse sind. Trotz der schier unendlichen Vielzahl an denkbaren Anwendungsfällen für Data-Science-Projekte, lassen sich diese Mehrwerte in drei Kategorien einteilen.

• Kostenreduktion durch effizientere Prozesse & Automatisierung: Vom Chatbot bis zur Dokumentenablage verfolgt eine Vielzahl an Data-Science-Projekten das Ziel, mit Algorithmen standardisierte Unternehmensprozesse zu automatisieren und damit effizienter zu gestalten. Als Assistenzsystem kann die künstliche Intelligenz Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Routineaufgaben entlasten und Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten schaffen.
• Verbesserung der Entscheidungsqualität: In Daten steckt wertvolles Wissen und ein Data-Science-Projekt ist der Förderturm, um dieses zu Tage zu bringen. Data Science kann in Form von belastbaren Prognosen den Blick in die Zukunft ermöglichen. Dieser ist die Wissensbasis für strategische Unternehmensentscheidungen. Aber auch operativ kann Data Science helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und richtig zu priorisieren – zum Beispiel bei der Wartung von Maschinen und Anlagen oder der zielgerichteten Ansprache von Kundinnen und Kunden.
• Optimierung von Produkten & Services: Mit datengetriebenen Mehrwertdiensten können Unternehmen ihre klassischen Produkte für skalierbare und kontinuierliche Umsatzerlöse öffnen. Kundinnen und Kunden kaufen in erster Linie nicht mehr „nur“ die Maschine, sondern ihre Verfügbarkeit. Data-Science-Projekte können der Schlüssel zu neuen USPs und damit einer besseren Marktposition sein.

Darüber hinaus gibt es in Data-Science-Projekten viele Vorteile, die unabhängig vom Use Case entstehen.

• Besseres Data-Science- & KI-Verständnis: Ein Data-Science-Projekt gleicht einer Entdeckungsreise mit großen Lerneffekten. Was zeichnet gute Anwendungsfälle für KI und Co. aus? Wie verläuft ein Analytik-Projekt? Mit einem eigenen Data-Science-Projekt wird das Thema unmittelbar erlebbar und aus bislang theoretischen Informationen werden nachhaltig nutzbare Erfahrungswerte.
• Begeisterung für das Thema Data Science wecken: Anknüpfend an das bessere Verständnis kann ein Data-Science-Projekt auch der Ausgangspunkt für Begeisterung und die Entwicklung einer Datenkultur im Unternehmen sein. Eigene Schritte im vielleicht bislang unbekannten Terrain zu gehen und damit erste Erfolge zu feiern ist ungleich motivierender, als die Berichterstattung über die digitalen Erfolgsgeschichten der Konkurrenz oder die regelmäßigen „Bloß-nicht-den-Anschluss-verliere“-Mahnungen zu lesen.
• Erhöhung der Datenqualität: Ein Data-Science-Projekt ist wohl die intensivste Form, um sich mit der im Unternehmen vorhandenen Datenbasis auseinanderzusetzen. Defizite und bislang ungenutzte Potenziale werden gleichermaßen sichtbar. Das Gros eines Data-Science-Projekts besteht aus dem Datenmanagement. Die Erhöhung der Datenqualität und die Identifikation von konkreten Maßnahmen, um Datenlücken zu schließen oder die Datenhaltung zu verbessern, sind Vorteile eines Data-Science-Projekts, von denen Unternehmen nachhaltig profitieren können.
• Neuer Blick auf die Daten: In Data-Science-Projekten erhalten oft auch Daten eine Relevanz, die bislang eher weniger oder in einem anderen Zusammenhang genutzt wurden. Ein Data-Science-Projekt kann Unternehmen helfen, den Horizont zu erweitern und den großen Lösungsraum, der durch die Daten erschlossen werden kann leichter zu erkennen.
• Identifikation weiterer Use Cases: Die Entdeckungsreise “Data-Science-Projekt“ führt nicht selten von einem Use Case zu vielen weiteren erfolgsversprechenden Anwendungsfällen, die an das eigentliche Thema angrenzen. Das wachsende Verständnis für die Möglichkeiten und die durch positive Erfahrungen angeregte Kreativität sind hier die Treiber. So kann ein initiales Projekt für Unternehmen der Startschuss für die Entwicklung einer flächendeckenden Datengetriebenheit werden.
• Umgang mit Datenlösungen erlernen: Bei vielen Data-Science-Projekten definiert sich der Erfolg der entstandenen Lösungen über den flächendeckenden Rollout. So werden viele Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter erstmals unmittelbar mit einer Daten- / KI-Lösung und ihren Besonderheiten in ihren Arbeitsprozessen konfrontiert. Wie funktioniert die Lösung? Warum kommt welches Ergebnis zustande? Wie kann ich diese Informationen optimal einsetzen? Eine gut eingeführte Datenlösung holt die Nutzerinnen und Nutzer ab und schafft damit Akzeptanz und Offenheit für datengestützte Entscheidungswege und Prozesse.

Proof-of-Concept: Data Science Deep-dive für schnelle Ergebnisse mit geringem Investitionsrisiko

Ein Data-Science-Projekt ist der Türöffner in den Zukunftsraum der Künstlichen Intelligenz, in dem viele Mehrwerte auf die Unternehmen warten. Ein Projektstart im Rahmen eines Proof-of-Concepts ist der beste erste Schritt durch diese Tür. Er ermöglicht ein schnelles Feedback über die Erfolgsaussichten eines Data-Science-Use-Cases und gleichzeitig das Eintauchen in den Data-Science-Kosmos. Sie wollen zum Beispiel den Absatz Ihrer Produkte prognostizieren? Dann starten Sie in einem Data-Science-Projekt nicht mit dem gesamten Portfolio, sondern mit wenigen ausgewählten Produkten. Für diese können unmittelbare Mehrwerte entstehen und danach der Rollout auf das gesamte Portfolio vollzogen werden.

Letztlich ist es mit Data-Science-Projekten wie mit vielen anderen Bereichen des Lebens: Für spürbare Verbesserungen braucht es eine Offenheit für Neuerungen und eine gewisse Risikobereitschaft. Mit einem erfahrenen Partner erhöhen Sie die Erfolgsaussichten Ihrer Data-Science-Initiativen. Seit 2010 haben wir bei eoda bereits über 200 Data-Science-Projekte realisiert. Setzen auch Sie auf unsere Erfahrung und den Erfolg Ihres nächsten Projekts.