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Data Science gilt als eine der wichtigsten Entwicklungen der letzten
Jahre und viele Unternehmen sehen in Data Science die Möglichkeit,
ihre Daten zusätzlich wertschöpfend zu nutzen. Dabei kann es sich um
die Optimierung von Maintenance-Prozessen handeln, um eine bessere
Steuerung der eigenen Preis- und Lagerhaltungsstrategie oder auch
um völlig neue Services und Produkte, die durch Data Science möglich
werden. Die im Unternehmen vorliegenden Daten, an die so hohe Erwartungen
geknüpft wurden, sollen dazu genutzt werden, um Services
und Prozesse effizienter und passgenauer gestalten zu können. Vielfach
gilt Data Science dabei als Allheilmittel: Daten, die über Jahre hinweg
gesammelt wurden und mit zunehmender Geschwindigkeit und Heterogenität
anfallen, sollen endlich nutzbar gemacht werden. Zwar sind die
eingesetzten Techniken und Algorithmen teilweise schon zehn Jahre und
mehr alt, doch erst jetzt entfalten sie im Zusammenspiel mit Big Data
ihr Potenzial im Unternehmensumfeld. Die Erwartungen sind hoch, doch
der Weg zu den neuen Erkenntnissen ist mit hohem Aufwand verbunden
und wird von einigen Unternehmen noch immer unterschätzt.
Für Unternehmen mit einem traditionellen BI-Ansatz stellt Data Science
ein ergänzendes Set von Methoden und Werkzeugen dar, mit deren Hilfe
die Informationsversorgung der Entscheider auf den verschiedenen
hierarchischen Ebenen noch besser gestaltet werden kann. So zum Beispiel,
wenn man mit Data Science feststellt, dass die Wahrscheinlichkeit
für einen Versicherungsabschluss steigt, wenn bei der Auswahl der
anzusprechenden Kunden zusätzliche Daten herangezogen werden, die
zwar bereits vorliegen, aber noch nicht berücksichtigt worden sind. Im
Extremfall werden auch Entscheidungen vollständig automatisiert, die
bisher von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern getroffen wurden. Ein Algorithmus
legt dann fest, wann Ware nachbestellt oder welcher Preis für
den Endkunden festgesetzt wird.
Im vorliegenden E-Book soll ein Überblick über das Gebiet Data Science
gegeben werden. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf das Zusammenspiel
sowie das Mit- und Nebeneinander von Data Science und vorhandenen
BI-Systemen gelegt.
Massiv gescheitert
(2015)
Bildung von der Stange
(2013)
... und wieder ruft das CHE
(2013)
Angedockt und eingeloggt
(2012)
Sudoku
(2012)
Der Ärger ist verständlich. Nach jahrelanger Lobby–Arbeit ist es gelungen, den Einfluss auf grundlegende Entscheidungen der Hochschulen und Universitäten institutionell zu verankern, indem man Hochschulräte eingerichtet hat. Dieses Gremium aus Externen, meist Wirtschaftsvertretern, und – je nach Landesverfassung – gleich vielen oder weniger Hochschulangehörigen konnte gerade mal eine Dekade wirken, um die Hochschulen nach den Prämissen des freien Marktes umzubauen. Und nun soll schon wieder umgedacht werden? Die Hochschulräte sollen nicht mehr entscheiden, sondern „nur noch“ beraten können?
Die Bologna-Reform ist gescheitert (Nida-Rümelin; 1). Der Bachelor ist der Abschluss für Studienabbrecher (Liessmann; 2). Die Akkreditierung von Studiengängen erweist sich als – sehr teurer – Akt der sinnfreien Bürokratisierung (Kühl; 3). Die Zitierten weisen darauf hin, dass man sich mit den „Reformen“ der letzten Jahre verrannt hat und empfehlen nachzudenken und umzusteuern. Doch die Kritisierten denken nicht daran, den Umbau von „Hochschulen zu Unternehmen“ als Sackgasse zu erkennen. Stattdessen übertragen sie ein weiteres Instrument der produzierenden Industrie auf Bildungseinrichtungen: das „Institutionelle Qualitätsaudit“ (IQA). Doch wer sich kritisch mit Qualitätsmanagement (QM) befasst, wird IQA für Bildungseinrichtungen mit IDF übersetzen: Institutionalisierte Denkfehler.
Der Kaiser ist ja nackt
(2016)
Scheuklappen statt Weitblick
(2019)
LG Mannheim "Abofallen"
(2010)
LG Berlin "Like Button"
(2011)