Data Science vs. Data Analytics vs. Big Data: Was ist besser für Unternehmen?

Jeder von uns produziert jeden Tag riesige Mengen an Daten. Und die technisch versiertesten Unternehmen nutzen diese Daten bereits, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern. Die Frage ist nun, wie man das am effizientesten macht.

Ja, Daten sind überall. Und je digitaler wir werden, desto mehr Daten erzeugen wir. Laut Forbes ist die weltweit produzierte Datenmenge von 1,2 Billionen Gigabyte im Jahr 2010 auf 59 Billionen Gigabyte im Jahr 2020 gestiegen, ein Wachstum von fast 5.000%.

Die zunehmende Menge an Daten, die weltweit produziert und verbraucht wird, führt zur Entwicklung von Lösungen, die in der Lage sind, diese zu sammeln, zu bearbeiten und zu analysieren. So kommen wir zu solchen Bereichen wie Big Data, Data Science und Data Analytics. In einem von NewVantage Partners erstellten Bericht heißt es beispielsweise, dass 97,2 % der Unternehmen in Big Data investieren.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was Big Data, Data Analytics und Data Science sind, was sie unterscheidet und wie sie jeweils mit Daten umgehen.

Warum sind Daten wichtig?

Daten sind buchstäblich einer der größten Trümpfe eines jeden Unternehmens. Wenn sie effektiv genutzt werden, können sie einem Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Kundenbeziehungen zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Laut globalen Statistiken kostet schlechte Datenqualität Unternehmen weltweit jedes Jahr bis zu 14,2 Millionen Dollar. Und auf der Makroebene kann diese Zahl für diejenigen, die in einer datengesteuerten Wirtschaft wie den USA tätig sind, Billionen erreichen.

Um eine starke Geschäftspräsenz aufzubauen, müssen Unternehmen nicht nur lernen, große Datenmengen zu verwalten, sondern auch herausfinden, wie sie diese Daten optimal nutzen können. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage fand Forbes heraus, dass 95 % der Unternehmen unstrukturierte Daten verwalten müssen, 40 % von ihnen sogar regelmäßig. Es wird geschätzt, dass bis 2025 mehr als 150 Billionen Gigabyte an Daten analysiert werden müssen.

Letztlich führt dies zu einer weltweiten Nachfrage nach Data Science, Data Analytics und Big Data Services, die darauf abzielen, Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Daten zu unterstützen und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein weit gefasstes Konzept, das die Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Extraktion wichtiger Informationen mit Hilfe von maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI), prädiktiver Analyse und Sentimentanalyse voraussetzt. Das Hauptziel besteht darin, Unternehmen mit genauen Vorhersagen und Erkenntnissen zu versorgen und ihnen so die Möglichkeit zu geben, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Der Data Science-Prozess umfasst im Allgemeinen diese Schritte:

• Formulierung von Forschungsfragen
• Sammeln von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen
• Vorverarbeitung und Bereinigung von Rohdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten
• Entwurf von KI- und ML-Modellen zur Auswertung großer Datensätze
• Entwicklung von Tools zur Verfolgung und Analyse der Datengenauigkeit
• Erstellung von Datenvisualisierungstools wie Dashboards, Diagrammen und Berichten
• Implementierung von Programmen zur Automatisierung der Datenerfassung und -verarbeitung 

Eines der offensichtlichsten Beispiele für eine Data-Science-Anwendung ist die Google-Suchmaschine, die Data-Science-Algorithmen verwendet, um in Sekundenschnelle die besten Ergebnisse für Suchanfragen zu liefern.

Es gibt jedoch noch viele weitere Anwendungen für die Data Science, z. B. Vorhersagen im Gesundheitswesen, die Analyse des Kundenverhaltens, Finanzempfehlungen oder die Optimierung von Lieferketten.

United Parcel Service, ein multinationales Unternehmen für Versand- und Lieferkettenmanagement, verfügt beispielsweise über ein integriertes Navigationssystem namens ORION. Die Lösung nutzt Data Science Algorithmen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um den Fahrern bei der Auswahl von über 66.000 kraftstoffsparenden Routen zu helfen. Das Ergebnis spricht für sich selbst – das Unternehmen spart etwa 100 Millionen Meilen und 10 Millionen Gallonen Kraftstoff pro Jahr.

Data Science wird im Allgemeinen mit maschinellem Lernen verglichen, bei dem es ebenfalls um die Extraktion und Analyse von Daten geht. Lassen Sie uns anhand eines Vergleichs zwischen Data Science und maschinellem Lernen herausfinden, worin die Unterschiede bestehen.

Was sind die Unterschiede zwischen Data Science und maschinellem Lernen?

Der Hauptunterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen ist, dass maschinelles Lernen eine der Techniken der Data Science ist. Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um Daten zu extrahieren, daraus zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Data Science hingegen ist ein viel umfassenderes Konzept, das Data Engineering, Data Analytics, maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und vieles mehr umfasst.

Datenanalysten haben eine Reihe von ML-Modellen für verschiedene Anwendungsfälle entwickelt. Schauen wir uns einige der beliebtesten an:

• Lineare Regression/Klassifizierung. Hilft beim Erkennen von Mustern in numerischen Daten, einschließlich Finanztabellen und Berichten
• Grafische Modelle. Ermöglichen Sie Betrugserkennung und Stimmungsanalyse
• Entscheidungsbäume. Teilen Sie die Daten nach bestimmten Parametern in Spalten auf (z.B. ob es eine gute Idee ist, in ein neues Unternehmen zu investieren oder nicht) und sagen Sie die Ergebnisse voraus
• Neuronale Netzwerke für tiefes Lernen. Werden hauptsächlich in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet (Amazon’s Alexa, Apple’s Siri)

Ein großartiges Beispiel für den Einsatz von ML ist Instagram. Die Plattform wendet ML-Algorithmen an, um Nutzermuster zu erkennen und interessante Beiträge in den News Feeds der Nutzer zu empfehlen. In ähnlicher Weise nutzt Netflix ML- und KI-Algorithmen, um Nutzern auf der Grundlage ihrer Sehgewohnheiten Filme und Serien zu empfehlen. Laut Aish Fenton, Softwareingenieur bei Netflix,  

“80% dessen, was die Leute auf Netflix gespielt haben, kam vom Empfehlungsalgorithmus.”

Was ist Data Analytics?

Bei der Data Analytics werden große Datenmengen mit Hilfe von spezialisierter Software und Algorithmen analysiert, um Fragen zu beantworten und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Viele Unternehmen sammeln ständig große Mengen an Daten. Doch in ihrer Rohform bedeuten diese Daten nichts. Und hier kommt die Data Analytics ins Spiel, die dabei hilft, Rohdaten zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Der Prozess der Data Analytics umfasst im Allgemeinen:

• Informationsbedarf ermitteln
• Beschaffung von Daten aus primären und sekundären Quellen
• Daten für die Analyse bereinigen
• Analysieren von Daten, um Muster zu erkennen und sie in Erkenntnisse umzusetzen
• Präsentation der Ergebnisse 

Es gibt außerdem vier Hauptarten der Data Analytics. Diese sind:

• Deskriptive Analytik: zielt darauf ab, etwas zu verstehen, zu bewerten und zu beschreiben, was bereits geschehen ist.
• Diagnostische Analyse: versucht, das “Warum” hinter dem Geschehenen zu verstehen.
• Prädiktive Analyse: stützt sich auf historische Daten und vergangene Trends, um die Frage zu beantworten, was in Zukunft passieren sollte.
• Präskriptive Analyse: versucht, spezifische Maßnahmen zu identifizieren, die ein Unternehmen ergreifen sollte, um seine Ziele zu erreichen.

Sowohl Data Science als auch Analytics arbeiten mit großen Datenmengen und zielen darauf ab, Unternehmen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, weshalb sie leicht verwechselt werden können.

Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science?

Der Hauptunterschied zwischen Data Analytics und Data Science besteht darin, dass Data Analytics hauptsächlich mit strukturierten historischen Daten arbeitet, um relevante Muster und Schlussfolgerungen zu extrahieren, während Data Science hauptsächlich mit unstrukturierten Daten arbeitet und sich mit Trends und Vorhersagen beschäftigt.

Während Data Analytics also dabei hilft, eine große Anzahl von Zahlen in Form von Daten zu konvertieren und in einem einfachen Format zu präsentieren, ist Data Science ein weiter gefasster Begriff. Er umfasst die Data Analytics und verwendet fortgeschrittenere Techniken wie maschinelle Lernmodelle oder prädiktive Algorithmen, um neue Fragen zu erforschen und analytisch komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.

Was ist Big Data?

Big Data ist ein Bereich, in dem große Datenmengen analysiert werden, die mit herkömmlicher Software nicht verarbeitet werden können. Zu diesen Mengen gehören unstrukturierte (soziale Netzwerke, Blogs, Videodateien), halbstrukturierte (Textdateien, Systemprotokolldateien) und strukturierte Daten (Datenbanken, Transaktionsdaten). 

Big Data nutzt spezielle Hardware, Software, Verarbeitungstechniken und Datenbanktechnologien. Laut Gartner,

“Big Data ist eine große Menge an Informationen mit hoher Geschwindigkeit und/oder großer Vielfalt, die kosteneffiziente, innovative Formen der Informationsverarbeitung erfordern, die bessere Einblicke, Entscheidungsfindung und Prozessautomatisierung ermöglichen.”

Ist Data Science also dasselbe wie Big Data? Lange Rede, kurzer Sinn: Es sind nicht dieselben Begriffe. Big Data kann als ein Pool von Daten betrachtet werden, der keinen Wert hat, solange er nicht analysiert wird. Er wird für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet. Um aus diesen Daten jedoch wertvolle Informationen zu gewinnen, braucht ein Unternehmen Data Science.

Um die Unterschiede zwischen Big Data und Data Science zu verstehen, lassen Sie uns einen Blick auf die Schritte werfen, die zur Verarbeitung von Big Data gehören. Diese umfassen:

• Architektur von verteilten Systemen zur Datenerfassung und Gewährleistung ihrer Skalierbarkeit und Sicherheit
• Aufbau eines groß angelegten Datenverarbeitungssystems zur Speicherung und Verarbeitung riesiger Datenmengen
• Verarbeitung der Daten mit Big Data-Tools (Hadoop, Cassandra, Stats iQ) 

Data Science vs. Data Analytics vs. Big Data: Was sind die Unterschiede?

Nachdem wir nun ein grundlegendes Verständnis von Data Science, Data Analytics und Big Data haben, lassen Sie uns versuchen, die drei Begriffe zu vergleichen und ihre wichtigsten Unterschiede zu identifizieren. In den grundlegendsten Worten:

• Big Data ist ein Bereich, in dem riesige Mengen unstrukturierter, halbstrukturierter und strukturierter Daten gesammelt und verarbeitet werden.
• Data Science ist ein weit gefasster Begriff, der Data Analytics, ML, KI und andere Algorithmen zur Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten, zur Gewinnung sinnvoller Erkenntnisse und zur Vorhersage künftiger Trends umfasst.
• Die Data Analytics arbeiten hauptsächlich mit strukturierten historischen Daten, um Muster zu erkennen und sie in Erkenntnisse umzusetzen.

Lassen Sie uns nun einen detaillierten Vergleich der drei Bereiche anstellen, wobei wir auf ihre Eigenschaften, die Art und Weise, wie sie mit Daten arbeiten, ihre Ziele und ihre Geschäftsanwendungen achten.

Und wenn Sie zu den Nutzern gehören, die keine Lust auf lange Lektüre haben, können Sie einfach die Infografik Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics unten überfliegen. Viel Spaß!

Wesentliche Merkmale

Die Data Analytics erfordert Kenntnisse in Mathematik und Statistik sowie Fähigkeiten in den Bereichen Data Mining, Datenmodellierung, Data Analytics, Datenbankmanagement und Berichterstattung. Was die Programmierkenntnisse betrifft, so gehören dazu in der Regel SQL, Python, SAS, Matlab, Excel und Apache Spark.

Wenn es um Big Data geht, sind mathematische und statistische Kenntnisse erforderlich, ebenso wie gute Kenntnisse von Programmiersprachen und Tools wie Python, Java, R., Scala, Apache Spark, Apache Hadoop, Zoho Analytics, Samza und RapidMiner. Um Big Data effektiv zu nutzen, müssen Sie große Datenbanken entwickeln und verwalten.

Data Science erfordert ein hohes Maß an mathematischen, statistischen, analytischen und programmiertechnischen Fähigkeiten für die Entwicklung von ML-Modellen, Data-Mining-Tools und Techniken für unstrukturierte Daten. Zu den am häufigsten verwendeten Technologien gehören Python, Scala, Julia, R., Pear, SAS, Java, Tableau und Data Ladder. Kenntnisse von Hadoop-Plattformen und Datenbanksystemen sind ebenfalls erforderlich.

Manipulation mit Daten

Data Science formuliert Fragen, identifiziert die besten Wege, um die Antworten zu erhalten und macht Vorhersagen und zukünftige Erkenntnisse. Sie stellen auch Techniken und Tools zur Verfügung, um Big Data zu verarbeiten, indem sie Informationen daraus extrahieren. Um ihre Vorhersagen zu verbessern, nutzen Data Science Algorithmen des maschinellen Lernens 

Datenanalysten wiederum erhalten Fragen und führen Data Analyticsn durch, um Antworten auf diese Fragen zu finden. Sie verwenden historische Daten, um Ineffizienzen zu erkennen und Trends zu ermitteln.

Big Data-Spezialisten sammeln große Mengen von Marktdaten und verarbeiten, visualisieren und kommunizieren diese, um zukünftige Entscheidungen zu unterstützen. Big Data beinhaltet die Arbeit mit allen Arten und Formaten von Daten aus verschiedenen Quellen.

Ziele

Die Data Analytics zielt darauf ab, die relevanten Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren, der normalerweise klein und strukturiert ist.

Das Ziel der Data Science besteht darin, verschiedene Operationen mit mehreren Datenquellen durchzuführen, um eine bestimmte Hypothese zu beweisen oder zu widerlegen und so letztendlich verwertbare Erkenntnisse über die Zukunft zu gewinnen.

Das Ziel von Big Data ist es, Unternehmen dabei zu helfen, große Datensätze zu nutzen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, neue Möglichkeiten zu erkennen und die geschäftliche Flexibilität zu entwickeln.

Business-Anwendungen

Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für Data Science, Big Data und Data Analytics, die für jedes Unternehmen relevant sind, das Daten manipuliert und verwaltet. Wir werden uns auf einige der beliebtesten Anwendungen konzentrieren.

Wenn es um Data Science geht, erweist sie sich als effizient in solchen Bereichen wie:

• Suchmaschinen und Empfehlungssysteme. Durch den Einsatz von ML- und KI-Algorithmen können sie die besten Ergebnisse für Suchanfragen liefern.
• Diagnostizieren. Mit Hilfe von Data Science können Gesundheitsorganisationen eine genaue Diagnose sicherstellen und personalisierte Empfehlungen geben.
• Finanzmanagement und Betrugserkennung. Data Science ermöglicht es Unternehmen und Finanzorganisationen, ihre Finanzabläufe zu optimieren und gleichzeitig mögliche Risiken und Betrug aufzudecken.
• Routenoptimierungen. Data Science können Algorithmen erstellen, die Versandrouten in Echtzeit optimieren, was für Logistik- und Transportunternehmen sehr nützlich ist.
• Analyse von Kundendaten. Mit Hilfe von Data Science können Sie das Kundenverhalten auswerten und Empfehlungen aussprechen, um neue Kunden zu gewinnen und die Kundenbindung zu verbessern.

Die Data Analytics wird von großem Nutzen sein für:

• Optimierung des Kauferlebnisses. E-Commerce-Unternehmen können mit Hilfe von Data Analyticsverfahren Einblicke in die Vorlieben ihrer Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufhistorie gewinnen. In ähnlicher Weise können Reiseveranstalter durch maßgeschneiderte Angebote die Konversionsrate beim Stöbern und Kaufen erhöhen.
• In-Game-Käufe. Mit Hilfe der Data Analytics können Spieleanbieter mehr über die Vorlieben und Abneigungen der Nutzer erfahren, um die Ausgaben innerhalb und zwischen den Spielen zu optimieren.
• Energiemanagement. Viele Unternehmen nutzen Data Analyticsn zur Überwachung von Netzwerkgeräten, zur Energieoptimierung und zur Energieverteilung.

Und schließlich kommen wir zu Big Data. Zu den wichtigsten Geschäftsanwendungen gehören:

• Finanzdienstleistungen. Big Data hilft Finanzinstituten, Kreditkartenunternehmen, Versicherungen und Risikokapitalgesellschaften bei der Verwaltung riesiger Mengen von Daten mit mehreren Strukturen, der Verbesserung der Compliance, der Optimierung von Arbeitsabläufen und der Betrugsprävention.
• Kommunikation. Mithilfe von Big Data-Techniken und -Tools können Unternehmen neue Nutzer gewinnen, bestehende Kunden an sich binden und innerhalb ihres derzeitigen Kundenstamms expandieren.
• Einzelhandel. Mit Big Data-Lösungen sind Einzelhandelsunternehmen in der Lage, unterschiedliche Datenquellen wie Kundentransaktionsdaten, Weblogs, Daten von Treueprogrammen und den Verlauf sozialer Medien zu analysieren, um die Kundenausgaben zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Ein Beispiel aus der Praxis: Netflix

Um ein klareres Bild davon zu bekommen, wie Data Analytics, Big Data und Data Science in der Praxis angewendet werden können, lassen Sie uns kurz einen Blick auf einen Dienst werfen, den wir alle sehr gut kennen – Netflix.

Netflix generiert jeden Tag eine beträchtliche Menge an Benutzerdaten, die mit herkömmlicher Software nicht analysiert werden können (zumindest nicht schnell). Es besteht also ein Bedarf an Big Data-Spezialisten, die riesige Mengen unstrukturierter Daten auswerten können, indem sie eine spezielle Umgebung mit verschiedenen Big Data-Tools und -Technologien schaffen.

Dann kommt Data Science ins Spiel. Sie werten aus, wie die Nutzer mit Netflix interagieren und analysieren die Auswirkungen der Qualität der Informationen (z. B. der Bildqualität) auf das Nutzerverhalten. Mithilfe von ML-Modellen identifizieren sie die Arten von Inhalten, die ein Nutzer wahrscheinlich anschaut. Mit diesen Daten kann Data Science Netflix dabei helfen, personalisierte Streaming-Erlebnisse zu schaffen, das Caching von Inhalten zu optimieren und den gesamten Service zu verbessern.

Datenanalysten können Data Science bei der Auswertung des Nutzerverhaltens unterstützen. Wir haben zum Beispiel 50 verschiedene Benutzer, von denen jeder seine eigenen Videovorlieben hat. Datenanalysten können für jeden dieser Nutzer ein personalisiertes Profil erstellen. Datenanalysten können auch Listen mit Trendvideos erstellen sowie die zuletzt angesehenen Videos eines Nutzers sortieren und einschätzen, ob er sich einen bestimmten Film oder eine bestimmte Sendung weiter ansehen oder nicht mehr ansehen wird.

Wann wählen Sie welche?

Ob wir nun von Big Data, Data Science oder Data Analytics sprechen, jedes dieser Tools zielt darauf ab, mit Daten umzugehen, um einem Unternehmen nützliche Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern. In der Tat sind sie oft miteinander verknüpft.

Big Data zeichnet sich beispielsweise durch sein Volumen, seine Vielfalt und seine Geschwindigkeit aus, während Data Science Tools und Techniken zur Analyse dieser großen Datenmengen bereitstellt. Sie wird oft verwendet, um die von Big Data gelieferten Erkenntnisse zu vertiefen.

Data Analytics wird für Unternehmen nützlich sein, die spezifische Fragen haben und Antworten auf der Grundlage historischer Daten finden möchten. Und Data Science wird für Unternehmen hilfreich sein, die bestehende Arbeitsabläufe optimieren, Trends vorhersagen und einzigartige Einblicke in die Zukunft erhalten möchten.

Abschließende Gedanken

In diesem digitalen Zeitalter nimmt die Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten täglich zu. Wenn Unternehmen auf dem Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen sie ihre Daten effektiv verwalten.

Big Data, Data Science und Analytik haben sich als effiziente Werkzeuge erwiesen, die Unternehmen helfen, Ineffizienzen zu erkennen, ihre Dienstleistungen zu personalisieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und Risiken zu minimieren.

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