Data Science
Daten verstehen - Entscheidungen verbessern
Zahlen, Grafiken, Muster - wir wühlen uns durch Ihre Daten und finden raus, was wirklich wichtig ist. Kein Hokuspokus.
Data Science ist die Kunst, aus Rohdaten verwertbare Erkenntnisse zu machen. Mit Statistik, Programmierung und gesundem Menschenverstand. Und ja, manchmal auch mit ein bisschen Detektivarbeit.
Was macht ein Data Scientist?
Data Scientists sind so etwas wie die Übersetzer zwischen Daten und Business. Wir nehmen Ihre Fragen, graben in den Daten, suchen nach Mustern und liefern Antworten - möglichst so, dass sie auch ohne Statistik-Studium verständlich sind.
- Daten sammeln & aufbereiten: Aus verschiedenen Quellen zusammenführen, bereinigen, strukturieren. Der unsichtbare Teil der Arbeit - aber der wichtigste.
- Explorieren & Analysieren: Was sagen die Daten? Welche Muster gibt es? Was ist normal, was ist auffällig?
- Modelle bauen: Algorithmen entwickeln, die Zusammenhänge erkennen, Vorhersagen treffen oder Kategorien bilden.
- Visualisieren: Komplexe Zusammenhänge verständlich machen. Ein guter Chart sagt mehr als tausend Zahlenkolonnen.
- Beraten: Die Ergebnisse einordnen, Empfehlungen aussprechen, bei der Umsetzung unterstützen.
Typische Fragestellungen
Warum ist das so?
Der Absatz ist eingebrochen. Die Kosten sind gestiegen. Kunden springen ab. Aber warum? Wir suchen in den Daten nach Ursachen.
Wer sind unsere besten Kunden?
Kundensegmentierung, Profiling, Verhaltensanalyse. Wer kauft viel? Wer bleibt lang? Wer empfiehlt weiter? Und was haben die gemeinsam?
Was beeinflusst unsere Ergebnisse?
Welche Faktoren wirken sich wie aus? Was können Sie beeinflussen, was nicht? Wo lohnt es sich, anzusetzen?
Wo steckt ungenutztes Potenzial?
Cross-Selling-Chancen, Effizienzreserven, Optimierungspotenziale. Manchmal sind die größten Hebel gut versteckt.
Ist das wirklich signifikant?
Ist die Verbesserung echt oder nur Zufall? Lohnt sich die Maßnahme? Statistische Absicherung für fundierte Entscheidungen.
Unsere Werkzeuge
Wir arbeiten mit Python, R, SQL und allem, was dazugehört. Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Tableau - je nachdem, was für Ihre Fragestellung am besten passt.
Aber ehrlich gesagt: Die Tools sind zweitrangig. Wichtiger ist, die richtigen Fragen zu stellen und die Ergebnisse richtig zu interpretieren.
Der Unterschied zwischen Data Science und BI
Business Intelligence beantwortet: “Was ist passiert?” - Reports, Dashboards, Kennzahlen. Sehr wichtig, keine Frage.
Data Science geht einen Schritt weiter: “Warum ist es passiert?” und “Was wird wahrscheinlich passieren?” - Analysen, Modelle, Prognosen.
Beides hat seine Berechtigung. Oft braucht man beides.
Wie wir arbeiten
Wir starten mit einem Kickoff-Workshop. Was wollen Sie wissen? Welche Daten haben Sie? Was soll am Ende rauskommen?
Dann tauchen wir in die Daten ein. Explorieren, analysieren, testen. Wir halten Sie auf dem Laufenden - keine Blackbox.
Am Ende liefern wir nicht nur Zahlen und Charts, sondern konkrete Handlungsempfehlungen. Und wenn Sie möchten, auch die technische Infrastruktur, um die Analysen zu wiederholen oder zu automatisieren.
Was Sie brauchen
Zuallererst: Daten. Klingt banal, ist aber wichtig. Ohne Daten keine Data Science.
Die müssen nicht perfekt sein. Wir können mit unvollständigen Daten arbeiten, mit Legacy-Systemen, mit Excel-Chaos. Aber irgendwas muss da sein.
Und fast noch wichtiger: Klare Fragen. Je genauer Sie wissen, was Sie herausfinden wollen, desto zielgerichteter können wir arbeiten.
Lust, Ihre Daten besser zu verstehen?
Erzählen Sie uns, welche Fragen Sie haben - oder welche Daten bei Ihnen ungenutzt herumliegen. Wir schauen gemeinsam, was sich daraus machen lässt.