Data Science ist die Methode, um aus den eigenen Unternehmensdaten zu lernen. Unternehmen, welche das Konzept beherrschen, nutzen Kunden-, Maschinen- und Transaktionsdaten systematisch zur unternehmensinternen Optimierung von Prozessen, zur Verbesserung der Ressourcenallokation und zur Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle. Die Anwendung von Data Science lohnt sich. Das zeigen immer mehr Unternehmen, die diese Disziplin fest in den eigenen Methodenbaukasten integriert haben. Das Lernen aus Unternehmensdaten ist kein visionärer Wunsch mehr, denn die Algorithmen sind erprobt und die technischen Tools einsatzfähig. Das Ziel des Data Science Ansatzes ist es, Daten intelligent miteinander zu verknüpfen, Zusammenhänge zu erkennen, Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen zu treffen, um zukunftsfähige Geschäftsmodelle zu gestalten. Dieser analytische Ansatz lässt sich in allen Unternehmensbereichen anwenden. Dieser Leitfaden unterstützt Unternehmen aller Branchen dabei, das Lernen aus den eigenen Kunden-, Maschinen- und Transaktionsdaten wertstiftend einzusetzen. Anhand von Fallbeispielen, Technologien, Tools und Lektionen aus der Praxis finden Führungskräfte Hilfestellung für verschiedene Herausforderungen: Zusammenführung und Auswertung von verteilten Daten im Unternehmen Identifikation und Entwicklung von Data Science Use Cases Entwicklung algorithmenbasierter Data Science Modelle Einführung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning im Unternehmen Tool-basierte Big Data Auswertungen Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle und Datenstrategien Pilotierung und Umsetzung von Data Science Konzeptenweiterlesen