{"id":135365,"date":"2023-04-26T15:38:39","date_gmt":"2023-04-26T14:38:39","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135365"},"modified":"2026-02-26T07:41:10","modified_gmt":"2026-02-26T06:41:10","slug":"data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-science-definition-problematik-und-anwendungsfalle","title":{"rendered":"Data Science: Definition, Problematik und Anwendungsf\u00e4lle"},"content":{"rendered":"<p><strong>Data Science ist ein weites, multidisziplin\u00e4res Feld, das darauf abzielt, Rohdaten einen Sinn zu verleihen. Datenwissenschaft: Definition, Anwendungsbereiche und aktuelle Grenzen &#8211; hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du \u00fcber dieses komplexe Gebiet wissen solltest, das in Unternehmen aller Branchen zu einer vorrangigen Herausforderung geworden ist.<\/strong><\/p>\n<h3>Data Science- Definition<\/h3>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2021\/12\/Infographie.png\" width=\"1600\" height=\"1080\" \/><\/p>\n<p>Um Data Science auf einfachste Weise zu definieren: Es handelt sich um <b>die Extrahierung von verwertbaren Informationen aus Rohdaten<\/b>. Das Hauptziel dieses multidisziplin\u00e4ren Feldes ist die Identifizierung von Trends, Mustern, Verbindungen und Korrelationen in gro\u00dfen Datens\u00e4tzen. Data Science umfasst eine <b>Vielzahl von Werkzeugen und Techniken wie Computerprogrammierung, pr\u00e4diktive Analysen, Mathematik, Statistik oder k\u00fcnstliche Intelligenz<\/b>. Inzwischen umfasst Data Science auch Machine-Learning-Algorithmen. Heutzutage behaupten fast alle Unternehmen, dass sie Data Science in der einen oder anderen Form betreiben. Die verwendeten Methoden und Ans\u00e4tze k\u00f6nnen sich jedoch von Organisation zu Organisation unterscheiden. Daher wird es sehr kompliziert, eine genaue Definition von<b> Data Science<\/b> zu liefern. Dies gilt umso mehr, als st\u00e4ndig neue Technologien auftauchen und diesen Bereich kontinuierlich umgestalten. Daher kann man <b>Data Science<\/b> am besten mit der Frage \u201eWarum?\u201d umgrenzen.<\/p>\n<p><iframe title=\"Data Science in 8 Minutes | Data Science for Beginners | What is Data Science? | Edureka\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/KdgQvgE3ji4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center wp-container-core-buttons-is-layout-a89b3969\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungen in Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h3>Data Science: Warum denn?<\/h3>\n<p>Data Science erlebt einen rasanten Aufschwung in allen Branchen, <b>weil die Menschheit immer mehr Daten erzeugt<\/b>. Zwischen 2011 und 2013, in nur zwei Jahren, hat sich das weltweite Datenvolumen um das Neunfache erh\u00f6ht.<\/p>\n<p>Und <b>diese Big-Data-Explosion<\/b> hat sich seitdem nicht verlangsamt. Bis Ende 2020 wird das gesamte weltweite Datenvolumen voraussichtlich <b>44 Zettabytes erreichen, im Vergleich zum weniger als 5 Zettabytes im Jahr 2013<\/b>.<\/p>\n<p>Wie l\u00e4sst sich dieses Ph\u00e4nomen erkl\u00e4ren? Mehrere aufkommende Technologien erzeugen Daten. Dies gilt f\u00fcr <b>vernetzte Objekte, soziale Netzwerke, Smartphones<\/b> oder Suchmaschinen.<\/p>\n<p>Nun bieten all diese Daten<b> wunderbare M\u00f6glichkeiten<\/b> f\u00fcr Unternehmen aller Branchen, Forschungseinrichtungen oder den \u00f6ffentlichen Sektor. Aus diesem Grund werden Daten oft als \u201edas <b>\u00d6l des 21. Jahrhunderts<\/b>\u201d bezeichnet.<\/p>\n<p>Mit der Data Science kann man diese Daten nutzen und ihnen einen Sinn verleihen. Diese Wissenschaft zielt darauf ab, gro\u00dfe \u201eDatenseen\u201d auf der <b>Suche nach Verbindungen, Trends und interessanten Punkten zu durchforsten.<\/b><\/p>\n<p>Auf der Grundlage dieser Entdeckungen kann man neue innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, konkrete Probleme l\u00f6sen und eigene Leistung verbessern wie nie zuvor. Mit der Data Science kann man Entscheidungen <b>auf der Grundlage von Daten, statt nur auf der Grundlage von Intuition<\/b> treffen. Auf diese Weise wird unser Alltag revolutioniert und unseren Horizont wird erweitert. In wenigen Worten: Data Science wird eine unumg\u00e4ngliche Wissenschaft in der Welt von morgen darstellen!<\/p>\n<p><iframe title=\"The Data Scientist - 60 Second Data Science\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/i2jwZcWicSY?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Weiterbildungen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h3>Wie funktioniert dieser Bereich?<\/h3>\n<p>Dieser Bereich umfasst <b>eine Vielzahl von Fachgebieten<\/b>. Ihr st\u00e4ndiges Ziel? Rohdaten einen Sinn zu verleihen. Um dies zu erreichen, m\u00fcssen Data Scientists \u00fcber Kompetenzen in den Bereichen Data Engineering, Mathematik, Statistik, Informatik und <b>Data Visualization <\/b>verf\u00fcgen. Diese F\u00e4higkeiten erm\u00f6glichen es ihnen,<b> gro\u00dfe Mengen an Rohdaten zu durchsuchen, um die relevantesten Informationen herauszufiltern<\/b> und diese den Entscheidungstr\u00e4gerInnen in ihren Organisationen zu vermitteln. Data Scientists machen sich auch die <b>k\u00fcnstliche Intelligenz <\/b>zunutze, insbesondere <b>Machine Learning<\/b> und <b>Deep Learning<\/b>. Diese Technologien werden eingesetzt, um mithilfe von Algorithmen und verschiedenen Techniken Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu treffen.<\/p>\n<p><iframe title=\"What is Data Science?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/oMBE2TeH2no?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Generell l\u00e4sst sich die <b>Data Science<\/b> in f\u00fcnf Schritte unterteilen. Jeder dieser Schritte erfordert unterschiedliche Techniken, Werkzeuge und F\u00e4higkeiten.<\/p>\n<p>In der ersten Phase m\u00fcssen <b>Daten gesammelt und aus verschiedenen Quellen extrahiert werden<\/b>. Anschlie\u00dfend m\u00fcssen sie in einem <b>Data Warehouse gelagert<\/b>, bereinigt und umgewandelt werden, damit sie analysiert werden k\u00f6nnen. Im n\u00e4chsten Schritt werden die Daten verarbeitet, z. B. durch <b>Data Mining<\/b>, Clustering, Klassifizierung oder Modellierung. Anschlie\u00dfend werden die <b>Daten<\/b> mithilfe von Techniken wie <b>pr\u00e4diktiver Analyse, Regression oder Text Mining analysiert<\/b>. Der letzte Schritt besteht schlie\u00dflich darin, die gewonnenen Informationen durch <b>Berichterstattung<\/b>, <b>Dashboarding<\/b> oder Data Visualization zu kommunizieren.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Werde Data Scientist<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n<h3>Anwendungsf\u00e4lle und Anwendungen<\/h3>\n<p>Die Anwendungsf\u00e4lle von Data Science sind ebenso zahlreich wie vielf\u00e4ltig. Diese Technologie wird eingesetzt, um <b>Entscheidungsfindungen in Unternehmen zu unterst\u00fctzen<\/b>, aber auch um bestimmte Aufgaben zu <b>automatisieren<\/b>.<\/p>\n<p>Sie wird zu Zwecken der <b>Anomalie- oder Betrugserkennung<\/b> eingesetzt. Die Datenwissenschaft erm\u00f6glicht auch die Klassifizierung, z. B. um die E-Mails in Deinem Posteingang automatisch zu sortieren.<\/p>\n<p>Sie erm\u00f6glicht auch <b>Vorhersagen<\/b>, z. B. f\u00fcr Verk\u00e4ufe oder Einnahmen. Wenn man sie anwendet, kann man Trends oder \u201epatterns\u201d in Datens\u00e4tzen erkennen.<\/p>\n<p>Data Science verbirgt sich auch hinter Technologien der <b>Gesichts-, Sprach- oder Texterkennung<\/b>. Sie treibt auch <b>Empfehlungsmaschinen<\/b> an, die Dir Produkte oder Inhalte vorschlagen k\u00f6nnen, die auf Deinen Vorlieben basieren.<\/p>\n<p>In den verschiedenen Branchen wird Data Science auf unterschiedliche Weise genutzt. Im <b>Gesundheitswesen<\/b> helfen Daten heute dabei, Krankheiten besser zu verstehen, pr\u00e4ventive Medizin zu nutzen, neue Behandlungsmethoden zu erfinden oder Diagnosen zu beschleunigen.<\/p>\n<p>In der <b>Logistik<\/b> hilft Data Science dabei, Routen und interne Abl\u00e4ufe in Echtzeit zu optimieren, indem Faktoren wie das Wetter oder der Verkehr ber\u00fccksichtigt werden. Im <b>Finanzwesen<\/b> hilft sie, die Verarbeitung von Daten f\u00fcr Kreditvereinbarungen durch nat\u00fcrliche Sprachverarbeitung zu automatisieren (wenn Du mit diesem Konzept nicht vertraut bist, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/nlp-natural-language-processing-eine-einfuhrung\">erfahre mehr \u00fcber NLP in unserem Artikel<\/a>) oder Betrug durch <b>Machine Learning<\/b> zu erkennen.<\/p>\n<p><b>Einzelhandelsunternehmen<\/b> nutzen sie f\u00fcr zielgerichtete Werbung und personalisiertes Marketing. Empfehlungsmaschinen, die auf der Analyse der <b>Verbraucherpr\u00e4ferenzen<\/b> basieren, werden von <b>Google<\/b> f\u00fcr seine Websuchmaschine,<b> von Streaming-Plattformen wie Netflix oder Spotify<\/b> und von E-Commerce-Unternehmen wie <b>Amazon<\/b> verwendet.<\/p>\n<p><b>Cybersicherheit Unternehmen<\/b> setzen auf KI und Datenwissenschaft, um t\u00e4glich <b>neue Malware zu entdecken<\/b>. Selbst selbstfahrende Autos verlassen sich auf Data Science und <b>Predictive Analytics<\/b>, um ihre Geschwindigkeit anzupassen, Hindernissen und gef\u00e4hrlichen Spurwechseln auszuweichen oder die schnellste Route zu w\u00e4hlen.<\/p>\n<p><iframe title=\"What REALLY is Data Science? Told by a Data Scientist\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/xC-c7E5PK0Y?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>Nun wei\u00dft Du alles \u00fcber Data Science. M\u00f6chtest Du in diesem Bereich arbeiten? Informiere Dich \u00fcber unsere Weiterbildungen zu den verschiedenen Berufen im Bereich Data Science wie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientist<\/a>, <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analyst<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Data Engineer<\/a>.<\/p>\n<p>Hat Dir dieser Beitrag gefallen? M\u00f6chtest Du unsere Data-News im Vorab erhalten? Melde Dich nun f\u00fcr unseren <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/blog-de#formnewsletter\">Newsletter<\/a> an!<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Erfahre mehr \u00fcber unsere Weiterbildungen<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Science ist ein weites, multidisziplin\u00e4res Feld, das darauf abzielt, Rohdaten einen Sinn zu verleihen. Datenwissenschaft: Definition, Anwendungsbereiche und aktuelle Grenzen &#8211; hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du \u00fcber dieses komplexe Gebiet wissen solltest, das in Unternehmen aller Branchen zu einer vorrangigen Herausforderung geworden ist. 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