3/2017

Data Science – die moderne Form des Kundenkontakts

Immer öfter ersetzen Daten den direkten Kontakt mit Kunden. Umso wichtiger wird Data Science, denn damit werden diese Daten in verwendbare Informationen umgewandelt. Riesige Investitionen in IT und Spezialisten sind dafür nicht zwingend notwendig. In Sachen Datenschutz sollte jedoch nicht gespart werden, vor allem nicht in Zukunft. Welche Vorteile Data Science mit sich bringt, erklärt Frau Dr. Patricia Feubli, Data Scientist bei SEM-SEA Suchmaschinenmarketing AG.

Frau Dr. Feubli, was ist Data Science genau und für wen ist es geeignet?

Data Science kombiniert Mathematik, Statistik, Informationstechnologie und Business-Know-how, um Daten in Wissen umzuwandeln. Da die Werkzeuge von Data Science mit sehr unterschiedlichen Daten und Datenmengen zurechtkommen, eignen sie sich praktisch für jedermann.

Dr. Patricia Feubli, Data Scientist bei SEM-SEA Suchmaschinenmarketing AG
Wie weit sind Schweizer Unternehmen in Sachen Data Science?

Da gibt es grosse Unterschiede. Es gibt Unternehmen, die über eine eigene Data-Science-Abteilung verfügen und ihre Daten systematisch und umfassend nutzen. Andere Unternehmen sind noch ganz am Anfang. Hier geht es darum, herauszufinden, welche Daten überhaupt erhoben werden sollten, wie ein ordentliches Datenmanagement aufgebaut werden kann und wie die Daten gewinnbringend eingesetzt werden können.

Welche Berührungsängste gibt es seitens Unternehmen hinsichtlich Data Science?

Zu kompliziert, zu aufwendig. Viele Unternehmen verbinden mit Data Science die Pflicht, riesige Investitionen in IT, versierte Spezialisten und Datenerhebungen zu tätigen. Das kann man machen, muss man aber nicht. Es gibt gute und fexible Werkzeuge, mit denen man auch in sehr viel kleinerem Rahmen arbeiten und dennoch Programme wie beispielsweise Machine Learning anwenden kann.

Mit der Digitalisierung ersetzen Daten in vielen Bereichen je länger je mehr den direkten Kontakt mit Kunden.
Was ist der Mehrwert von Data Science für ein Unternehmen gegenüber den traditionellen Methoden? Welche Vorteile bringt es mit sich?

Mit der Digitalisierung ersetzen Daten in vielen Bereichen je länger je mehr den direkten Kontakt mit Kunden, Mitarbeitenden oder auch Produktionsanlagen. Für einen Onlineshop ist es zum Beispiel schwierig, die Bedürfnisse der Kunden in persönlichen Gesprächen zu ermitteln. In solchen Fällen muss gezwungenermassen stark auf Datenanalysen gesetzt werden. Data Science macht den Verlust des direkten Kontakts zumindest teilweise wett, was für den Unternehmenserfolg essenziell ist.

Ein Data-Science-Projekt lässt sich nicht in den fünf Minuten vor Feierabend umsetzen.
Können Projekte nicht einfach wie bisher in den jeweiligen Fachbereichen selbst oder in der eigenen IT-Abteilung umgesetzt werden?

Grundsätzlich könnten Data-Science-Projekte problemlos in den jeweiligen Abteilungen umgesetzt werden, sofern das entsprechende Fachwissen vorhanden ist. Viele Abteilungen können solche Projekte jedoch nicht umsetzen, weil sie bereits mit ihren Kernaufgaben komplett ausgelastet sind. Ein Data-Science-Projekt lässt sich nicht in den fünf Minuten vor Feierabend umsetzen.

Wie können Data Science und Datenschutz unter einen Hut gebracht werden?

Datenschutz beziehungsweise der Schutz der Persönlichkeit sind Grundvoraussetzung für eine professionelle und seriöse Datenanalyse. Will man datenschutzkonforme Projekte durchführen, muss man die Datengeber vorab – zum Beispiel auf der Webseite – über die Verwendung der Daten informieren und ihr Einverständnis einholen.

Algorithmen oder Computer erkennen Muster in Daten, lernen daraus und reagieren selbstständig auf neue Situationen.
Was sind die langfristigen Trends von Data Science?

In Zukunft werden künstliche Intelligenz und Machine Learning an Bedeutung gewinnen. Also Algorithmen oder Computer, die in Daten Muster erkennen, daraus lernen und dann selbstständig auf neue Situationen richtig reagieren können. Dazu zählt auch die Weiterentwicklung von Stimmerkennungstechnologien, wie sie bereits heute bei Amazon mit Alexa oder Apple mit Siri zu finden sind. Die Auswertung und Nutzung von IoT-Daten (Internet of Things) dürfte in Zukunft ebenfalls deutlich an Bedeutung gewinnen, da immer mehr Geräte und Produkte mit Sensoren ausgestattet sind und miteinander kommunizieren können. Sicher wird auch die Regulierung des Datenschutzes und der Verwendung von Daten in Zukunft noch deutlich verstärkt.

  • Andrej Voina
  • Text

Tags: Digitalisierung, Innovation, Interview, Technologie, Trends

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