Eine schlechte Datenbasis führt bei Wirtschaftsentscheidungen jährlich zu Verlusten in Billionenhöhe. Aus diesem Grund verbreitet sich Data Science in den Unternehmen um die Entscheidungsfindung und um die Geschäftsabläufe zu beschleunigen und zu verbessern. Hier sind die 7 wichtigsten positiven Auswirkungen, die Data Science auf Unternehmen hat:

1. Aufdecken umsetzbarer Einsichten

Da Daten in einem hohen Umfang generiert werden, können moderne Data Science Techniken und das maschinelle Lernen genutzt werden, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mithilfe von Data Science können riesige Datenmengen analysiert, Chancen erkannt und Entscheidungsträger in die Lage versetzt werden evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen.

2. Integration von Daten aus der gesamten Organisation

Ein weiterer Aspekt von Data Science ist ihre Fähigkeit, einen Mehrwert aus der gesamten Unternehmensorganisation zu generieren. Da Data Science Lösungen unternehmensweit implementiert werden können, lassen sie sich technologisch so aufrüsten, dass sie mit fast jeder Plattform synchronisiert werden können – unabhängig von der Art, Größe oder Programmiersprache. Mithilfe von Data Science können auch Prozesse erkannt werden, die automatisiert werden können. Zudem können Lösungen implementiert werden, die skalierbar und flexibel sind, um manuelle Aufwände (und Fehler) zu reduzieren, und somit die Wertschöpfungskette zu maximieren.

3. Ihre Kunden besser kennen

Ein weiterer Nutzen, den Data Science Ihrem Unternehmen bringen kann, besteht in Form von Kundenanalysen. Mithilfe von Data Science können Sie das Kaufverhalten der Kunden transparent machen, Bedürfnisse vorhersehen, aus vergangenem Verhalten Erkenntnisse gewinnen und Wege für zukünftige Kaufanreize aufzeigen. Auf Grundlage von Prognosen und Trends können Risiken minimiert und Kunden besser bedient werden. Werbeaktivitäten lassen sich besser planen und Kunden langfristig an sich binden. Data Science kann dabei helfen die Gewinnung neuer Kunden zu
verstehen und die Bedürfnisse bestehender Kunden zu erfüllen, um somit Margen bis zu 60% zu steigern.

4. Verbesserung der Prognosegenauigkeit

Eine weitere Anwendung von Data Science besteht darin, die Genauigkeit der Vorhersage zukünftiger Zahlen in Bezug auf Nachfrage, Einnahmen oder Verkäufe zu verbessern. Durch verbesserte Prognosen können Produktions- und Betriebsaspekte verbessert und Angebote effizient optimiert werden. Mithilfe von Data Science können Lösungen für Nachfrageprognosen, Bestandsmanagement, Verkauf und Bestellung erstellt werden, die eine direkte Auswirkung auf Umsatz- und ROI-Zahlen haben.

5. Betrug rechtzeitig erkennen

Angesichts der Häufigkeit von Datenlecks ist die proaktive Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten und die Gewährleistung eines Höchstmaßes an Sicherheit für Kunden zu einer Verpflichtung für Unternehmen geworden. Mit Hilfe der Datenwissenschaft können Sie moderne Betrugserkennungssysteme aufbauen und Anomalien in Prozessen, Netzwerken, Maschinen und menschlichem Verhalten verhindern. Sie können schnell Warnmeldungen erhalten, wenn ungewöhnliche Aktivitäten stattfinden, potenziell betrügerische Aktivitäten erkennen und Prozesse einrichten, die Ihnen helfen, die Auswirkungen von Betrug zu minimieren, während Sie die Täter aufspüren und verfolgen. Da datenwissenschaftliche Modelle lernfähig sind und mit der Zeit immer
effektiver und intelligenter werden, können sie Ihnen helfen, Ihre physischen, finanziellen und intellektuellen Vermögenswerte vor Missbrauch zu schützen. Mit Hilfe der Datenwissenschaft können Sie Korrelationen verstehen, Vorhersagen treffen und Erkenntnisse für die Geschäftsberichterstattung und -analyse nutzen. Beispielsweise ist die Datenwissenschaft ein großartiges Werkzeug, um jede Anomalie der Betriebsbedingungen von Maschinen vorherzusagen, den nächsten Wartungszeitrahmen vorherzusagen und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten.

6. Schnelles Analysieren von IoT-Daten

Mit zunehmender Akzeptanz von IoT-Geräten kann die Datenwissenschaft genutzt werden, um die massive Datenmenge, die jede Sekunde generiert wird, zu rationalisieren und zu analysieren. Die Datenwissenschaft kann Ihnen dabei helfen, einen Pool unstrukturierter IoT-Daten zu filtern,
anzureichern und zu transformieren und komplexe Analysen und Schlussfolgerungen durchzuführen.

7. Präskriptive Analytik aktivieren

Neben verbesserten Prognosen und vorausschauenden Analysen kann die Datenwissenschaft auch dabei helfen, die beste Vorgehensweise für jede Geschäftssituation zu finden. Sie können Aufgaben identifizieren, die für das gewünschte Geschäftsergebnis verantwortlich sind, und diese zur Erzielung eines maximalen Nutzens nutzen. Mit Hilfe der Datenwissenschaft können Sie nicht nur Einblick in das Geschehene oder Mögliche gewinnen, sondern auch aus den vorliegenden Parametern die beste Lösung ermitteln. Die präskriptive Analytik kann Ihnen helfen, kontinuierlich und automatisch neue Daten zu verarbeiten und die Genauigkeit und Aktualität Ihrer Geschäftsentscheidungen zu
verbessern.

Mehrwert hinzufügen

Während die Geschäftswelt damit kämpft, der riesigen Menge unstrukturierter Daten einen Sinn zu geben, ist die Nutzung der Datenwissenschaft eine großartige Möglichkeit, Mehrwert zu schaffen und
sich von der Konkurrenz abzuheben. Indem sie Einblicke in Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe bietet, kann sie dazu beitragen, die Effizienz der Betriebsabläufe zu steigern, Kunden besser zu verstehen, die Prognosegenauigkeit zu verbessern, Betrug aufzudecken, IoT-Daten zu analysieren und präskriptive Analysen zu ermöglichen. Tatsächlich ist bekannt, dass bereits eine 10%ige Steigerung der Datenzugänglichkeit zu einem zusätzlichen Nettogewinn von mehr als 65 Millionen Dollar führt! Machen Sie sich also die Welt der Datenwissenschaft zu eigen, nutzen Sie neue Wachstumschancen und schaffen Sie Mehrwert für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden.

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