Data Science

Aus Ihren Daten wird Wissen

Was ist Data Science?

Data Science ist eine Wissenschaft, die mathematische Methoden und deren softwaretechnischen Umsetzung nutzt, um wertschöpfende Zusammenhänge aus großen Datenmengen zu extrahieren. Daten können hier z.B. physikalische Messpunkte oder Ereignisdaten eines IT-Systems sein.

Bevor identifizierte Daten-Zusammenhänge erfolgreich eingesetzt werden können, müssen sie mit Hilfe von Domänenwissen angereichert, interpretiert, validiert und durch Algorithmen nutzbar gemacht werden. Die verwendeten Verfahren zur Extraktion der Zusammenhänge und der Entwicklung der Algorithmen reichen z.B. von klassischen statistischen Ansätzen zur Datenexploration über Methoden der Informationstheorie bis hin zu maschinellen Lernverfahren.

Data Science auf einen Blick

Verwendung
mathematischer Methoden

Extraktion von
Zusammenhängen 
aus Daten

Entwicklung von
Analysealgorithmen

Implementierung
von Smart Services

Warum Domänenwissen so wichtig ist

Domänenwissen, bzw. ein tiefer interdisziplinärer Austausch mit Fachexperten, ist im Prozess der Datenanalyse von zentraler Bedeutung. Zum einen hilft der Austausch dabei, die richtigen Fragen zu stellen, also die Methoden festzulegen, die man verwendet, um Erkenntnisse aus den Daten zu extrahieren. Zum anderen dient das Fachwissen dazu, die Analyseergebnisse zu interpretieren und relevante von bedeutungslosen Zusammenhängen zu trennen. Durch das Hinzuziehen von Fachwissen wird also die hohe Komplexität des Analyseprozesses reduziert, wodurch ein konkretes Problem oftmals erst lösbar wird.

Wie arbeiten Data Scientisten bei Katana?

Entwicklung einer Lösungsstrategie

Zu Beginn erörtern unsere Data Scientisten in Gesprächen mit den Fach- und Domänenexperten Ihres Unternehmens, welche Komponenten Ihrer Systeme datenbezogen untersucht werden sollen und können. Ferner ist es wichtig zu wissen, welche Use Cases bzw.Smart ServicesSie mittels Big Data Analytics umzusetzen planen. Danach führen unsere Data Scientisten Analysen durch, um herauszufinden, ob in Ihren Daten die nötigen Informationen zur Realisierung Ihrer Use Cases enthalten sind. Die Analyseergebnisse werden anschließend in Gesprächen mit Ihren Experten ausgearbeitet.

Algorithmische Umsetzung der Lösungsstrategie

Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse entwickeln unsere Analysespezialisten eine Lösungsstrategie und setzen diese algorithmisch um. Die Algorithmen können vielfältige Arten von Mustern in Ihren Daten erkennen und warnen Sie frühzeitig, sobald sie Unregelmäßigkeiten detektieren (siehe Anomalieerkennung). Darüber hinaus sind sie in der Lage, die zeitliche Entwicklung wichtiger Kenngrößen Ihrer Systeme präzise vorherzusagen, was eine notwendige Bedingung für dievorausschauende Instandhaltung Ihrer Maschinen darstellt.

Validierung der Algorithmen

Die Validierung der Algorithmen erfolgt in enger Kooperation zwischen unseren Data Scientisten und Ihren Experten. Sind Sie und Ihr Team mit den Ergebnissen unserer Entwicklung zufrieden, ist die Basis für die Umsetzung einer ersten Lösung geschaffen. Die Einbettung der Data Analytics-Lösung in Ihr System erfolgt danach in enger Kooperation mit unseren Data Engineers und den IT-Experten Ihres Unternehmens.

Wir beraten sie tatkräftig auf allen Ebenen, damit die Grundlage Ihres Digitalisierungsvorhabens nutz- und gewinnbringend umgesetzt werden kann.

Lassen Sie sich beraten!

Eine Herausforderung der Digitalisierung ist die Entwicklung von Geschäftsmodellen und Technologien,die eine Nutzung der Daten ermöglichen, ohne die Privatsphäre Einzelner oder die Sicherheit der Daten im Allgemeinen zu gefährden.

Quelle: Prof. Dr.-Ing. Ulrike Meyer, Professorin für IT-Sicherheit, RWTH Aachen

Haben Sie Fragen? Wir beraten Sie gerne.

Der Datenanalysebereich Katana der USU-Gruppe verfügt über langjährige Erfahrung in der Anwendung von maschinellen Lernverfahren im industriellen Bereich. Nutzen Sie unser Wissen und unsere Lösungen zur Optimierung Ihrer Produktionsprozesse um Kosten zu senken und Qualität zu steigern.