Der Zweck von Data Science ist es, Erkenntnisse und Wissen aus großen und komplexen Datenmengen zu gewinnen und diese Erkenntnisse in praxistaugliche Modelle, Lösungen und Anwendungen umzusetzen. Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das Techniken aus Statistik, Informatik, Mathematik, Machine Learning, künstlicher Intelligenz und anderen Bereichen kombiniert.
Im Gegensatz dazu konzentriert sich klassisches Business Analytics darauf, Geschäftsdaten zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen, um Geschäftsprozesse und -entscheidungen zu verbessern. Analytics umfasst Techniken wie Datenvisualisierung, Business Intelligence und Data Mining.
Während Data Science sich auf komplexe Probleme und innovative Lösungen konzentriert, zielt Analytics darauf ab, Geschäftsentscheidungen zu optimieren und Prozesse zu verbessern.
- Programmiersprachen: Unsere Data Scientists verwenden meist die Skript- und Programmiersprachen Python, R, SQL und Java, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Python und R sind besonders beliebt aufgrund ihrer vielseitigen Funktionen und der Verfügbarkeit von Bibliotheken und Frameworks für Machine Learning und Data Science.
- Datenbanken: Data Scientists nutzen verschiedene Arten von Datenbanken, wie z.B. relationale Datenbanken (z.B. MySQL, Oracle, PostgreSQL), NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB, Cassandra) und Graphdatenbanken (z.B. Neo4j), um große Datenmengen effizient zu verwalten und abzufragen.
- Big Data-Technologien: Da Data Science oft mit großen Datenmengen arbeitet, nutzen wir Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark und Kafka, um Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu speichern.
- Cloud-Plattformen: Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform bieten Data Scientists eine skalierbare und flexible Infrastruktur für die Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung.
- Machine Learning-Plattformen: Data Scientists nutzen Machine Learning-Plattformen wie TensorFlow, Keras und scikit-learn, um Modelle für die Vorhersage, Klassifizierung und Clustering von Daten zu entwickeln.
- Visualisierungs-Tools: Tableau und Power BI sind außerhalb der SAP-Welt sehr verbreitet im Einsatz. Aber auch Bibliotheken wie matplotlib helfen dbei Daten zu visualisieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Wir unterstützen Sie gerne dabei die Unterschiede zwischen Data Science und Business Analytics zu verstehen und implementieren eine Lösung, die Ihren Anforderungen entspricht.