Data Science

Definition & Bedeutung

Data Science, übersetzt Datenwissenschaft, ist eine angewandte und interdisziplinäre Wissenschaft mit dem Ziel, Wissen aus Daten zu generieren damit eine Handlungsempfehlung gebildet werden kann. Damit können Unternehmensentscheidungen unterstützt werden, Prozesse optimiert werden und Vorhersagen getroffen werden. Für Data Science werden verschiedenste Methoden aus unterschiedlichen Bereichen genutzt: Mathematik, Statistik, Informatik, aber auch spezifisches Branchenwissen ist wichtig, gerade im eCommerce. Mit Data Science kann alles mögliche optimiert werden, üblich ist es zum Beispiel, personalisierte Produktvorschläge für den jeweiligen Kunden zu erstellen.

Was macht ein Data Scientist – wie funktioniert Data Science?

Data Science ist ein Überbegriff für verschiedene Techniken, die genutzt werden können, um Big Data zu analysieren. Dazu zählen Predictive Analytics, Künstliche Intelligenz, für die wiederum Machine Learning oder Deep Learning angewandt wird, oder auch Data Engineering. Grundsätzlich wird erst einmal eine Zielsetzung definiert, sozusagen eine Forschungsfrage. Daraufhin werden die passenden Datenquellen und richtigen Methoden gewählt und angewandt. Wenn man zum Beispiel den Einkaufsprozess optimieren möchte, werden Nutzerdaten über das Kundenverhalten vor dem Kauf gesammelt. Daraufhin können diese analysiert werden, zum Beispiel mithilfe einer KI. Die wichtigen Faktoren, die den Kauf beeinflussen, können so gefunden und optimiert werden. Ein Data Scientist sollte nicht mit einem Data Engineer verwechselt werden: Ein Data Engineer ist dafür zuständig, die Daten zu sammeln, vorzubereiten und zu säubern. Ein Data Scientist analysiert die Daten.

Wofür braucht man Data Science im eCommerce?

Data Science kann für viele Zwecke im eCommerce genutzt werden. Überall da, wo Daten zu Verfügung stehen, können sie analysiert und genutzt werden. Produktvorschläge sind ein gutes Beispiel dafür. Ecommerce-Gigant Amazon oder auch Netflix nutzen Data Science, um ihren Kunden genau das Produkt vorzuschlagen, das die Kunden sehen wollen. Dafür werden verschiedenste (Kunden-) Daten genutzt, darunter bisheriges Kaufverhalten, angesehene Produkte aber auch die momentane Saison oder sogar der Wochentag. Predictive Analytics, ein Teilbereich der Data Science, kann genutzt werden, um Vorhersagen zu treffen. Damit kann das Up- und Crossselling eines Unternehmens maßgeblich unterstützt werden.

Data Science kann auch genutzt werden, um das Kundenverhalten zu analysieren, um Muster zu erkennen. Damit kann der Shopbetreiber verstehen, wie Kunden ihre Entscheidungen treffen, und was die Einflussfaktoren sind. Mit solchen Informationen kann das Kundenerlebnis optimiert werden – ein gutes Kauferlebnis und eine optimale Produktpräsentation ist genauso wichtig wie gutes Marketing.

Data Science kann auch genutzt werden, um Betrug zu verhindern. Identitätsdiebstahl und andere Formen von Betrug können mithilfe von Data Science gefunden und verhindert werden.

Data Science ist weitestgehend ein Überbegriff, künstliche Intelligenzen, Machine Learning, Deep Learning oder Predictive Analytics werden von Data Scientists genutzt, um deren Ziele zu erreichen.