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Die Arbeit eines Data Scientist Wie Unternehmen Data Science für sich nutzen können

| Autor / Redakteur: Balazs Kocsis / Nico Litzel

Ob von Menschen oder Maschinen: Heutzutage werden alle Daten gesammelt. Der Umfang und die Vielfalt der erfassten Daten sind enorm. Solche Daten können wie „Goldnuggets“ sein: In ihnen stecken Informationen, die Geschäftsentscheidungen beeinflussen können. Es sind Experten gefragt, die aus den Daten die entscheidenden Informationen extrahieren, um genau dieses Potenzial zu erforschen.

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Balazs Kocsis, Data Scientist bei Designaffairs
Balazs Kocsis, Data Scientist bei Designaffairs
(Bild: Designaffairs)

Das 2017 gegründete Digital Lab von Designaffairs ist eine kreative Spielwiese für Data Science, das Internet of Things, Artificial Intelligence und Machine Learning. Hier ist Mut zum Querdenken gefragt. Wir erarbeiten Ideen für vernetzte Produkte, intelligente Services und automatisierte Informationsverarbeitung. Experimentelles Prototyping hilft uns zudem, den Kunden aufzuzeigen, wie sie sich in der Digitalisierung wettbewerbsfähig aufstellen können.

Im Digital Lab entwickeln wir diese richtungsweisenden Ansätze parallel zum bestehenden Tagesgeschäft bei Designaffairs. So fokussieren wir uns auf das Ausprobieren und Forschen, können gleichzeitig mit unseren neuen Erkenntnissen unser Angebot ausbauen und unseren Kunden einen Mehrwert bieten.

Data Science für holistische Gesamterlebnisse

Heutzutage werden enorme Datenmengen gesammelt – sowohl von Menschen als auch Maschinen. Wenn man aus diesen Daten die relevanten Informationen erfasst, bieten sie großes Potenzial für Geschäftsentscheidungen oder neue Leistungen. Im Lab arbeiten wir daran, den Information Retrieval zu automatisieren – also aus einer großen, unsortierten Datenmenge spezielle Informationen zu extrahieren. Hierfür nutzen wir verschiedene Methoden und Tools, von der reinen Programmierlösung (APIs) über maschinelles Lernen bis hin zum Deep Learning. Zu unserer Expertise zählt die quantitative Evaluation der User Experience. Wir werten hierbei die Daten aus Nutzerumfragen mit statistischen Methoden aus. Unser langfristiges Ziel ist es, eine digitale Plattform zu entwickeln, die unseren Kunden ein komplettes Set an Tools für die Markenrecherche bietet und ihnen Insights der User Experience ermöglicht.

Ein Physiker im Designumfeld

Als Physiker an der Ludwig-Maximilians-Universität München habe ich viele Messungen durchgeführt, Experimente entwickelt, Ergebnisse ausgewertet und verglichen. Im Rahmen meiner akademischen Recherche optimierte ich basierend auf den gemessenen Daten kristallografische Modelle. Auch wenn die Welt des Designs von der Physik ziemlich weit weg ist, ist die Auswertung von Daten doch sehr ähnlich. Dieses Know-how setze ich heute auch ein.

Zu den „typischen Skills“ eines Data Scientist zählen analytisches Denkvermögen, Programmier- sowie Statistikkenntnisse. Ich arbeite hauptsächlich mit der Programmiersprache Python und nutze deren Ökosystem von Machine Learning und Deep Learning. Da ich die Ergebnisse in konkrete Lösungen für den Kunden übertragen kann, sind auch Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten in meinem Job sehr wichtig.

Ich glaube, dass automatisierte Datenerfassung und -auswertung uns dabei helfen, bessere Dienstleistungen für unsere Kunden zu entwickeln. Hierfür müssen wir die Vorteile und das Potenzial, das Künstliche Intelligenz bietet, nutzen. Meine Aufgabe als Data Scientist ist es, genau dabei zu unterstützen.

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