Die Menschheit erzeugt jeden Tag etwa 2,5 Quintillionen Bytes an Daten. Sie entstehen praktisch jedes Mal, wenn Sie eine Seite anklicken und durchblättern, sowie beim Abspielen von Videos und Fotos in Online-Diensten und sozialen Netzwerken. 

In den 2010er Jahren begannen die Datenvolumen zuzunehmen und zu expandieren, was durch folgende Faktoren angetrieben wurde: die Verbreitung des mobilen Internets, die Beliebtheit von sozialen Netzwerken und die Digitalisierung von Dienstleistungen und Prozessen. Infolgedessen hat sich der Beruf des Datenwissenschaftlers schnell zu einem der beliebtesten und gefragtesten Berufe entwickelt. Bereits 2012 bezeichneten Journalisten den Beruf des Datenwissenschaftlers als den attraktivsten Job des 21. Jahrhunderts (The Sexiest Job of the 21st Century). 

Die Entwicklung der Datenwissenschaft ging Hand in Hand mit der Einführung von Big Data und Datenanalyse. Obwohl sich diese Bereiche oft überschneiden, sollten sie nicht verwechselt werden. Bei allen geht es darum, große Mengen an Informationen zu interpretieren. Während die Datenanalyse jedoch Fragen zur Vergangenheit beantwortet (z. B. Veränderungen des Kundenverhaltens bei einem Online-Dienst in den letzten Jahren), blickt Data Science tatsächlich in die Zukunft. DS-Spezialisten können auf der Grundlage von Big Data Modelle erstellen, die vorhersagen, was morgen passieren wird. Dazu gehört auch die Einschätzung der Nachfrage nach bestimmten Waren und Dienstleistungen. Das ist der Grund, warum jedes erfolgreiche Unternehmen Datenwissenschaftler braucht. 

Wie Statistiken von Kaggle (ein professionelles soziales Netzwerk von Datenwissenschaftlern) zeigen, nutzen Unternehmen Data Science unabhängig von der Größe ihres Unternehmens. Zudem haben IDC und Hitachi errechnet, dass 78 % der Unternehmen bestätigen, dass die Menge an Informationen, die sie analysieren und nutzen, in letzter Zeit deutlich gestiegen ist. Unternehmen erkennen, dass unstrukturierte Daten wichtige Informationen enthalten, die sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken können. Dies gilt für ein breites Branchenspektrum, vom Gesundheitswesen und der Logistik bis hin zum Immobiliensektor und der öffentlichen Verwaltung. 

Natürlich können Datenwissenschaftler die Zukunft eines Unternehmens nicht genau vorhersagen und absolut alle möglichen Risiken berücksichtigen. "All models are wrong, but some are useful", sagte der britische Statistiker George E. P. Box. Dennoch sind Data Science-Tools eine gute Unterstützung für Unternehmen, die fundiertere Entscheidungen über ihre Zukunft treffen wollen.

Ancud IT kann nur bestätigen, wie wichtig die Bedeutung der Arbeit mit Daten ist. Unser Unternehmen bietet seit mehr als 20 Jahren innovative Lösungen an, und wir wissen aus eigener Erfahrung, dass der richtige Umgang mit Daten ein entscheidender Vorteil im Wettbewerb sein kann. Unsere Lösungen finden Sie hier: Data and AI Solutions (ancud.de)