Data-Science-Projekt in einem Unternehmen / Praktischer Leitfaden

In den letzten Monaten ist die Zahl der auf künstlicher Intelligenz basierenden Tools und Systeme explosionsartig angestiegen. Es wird immer mehr über den Einsatz von KI (Künstliche Intelligenz) in der Wirtschaft gesprochen, aber die gängige Meinung suggeriert, dass künstliche Intelligenz eine Art Magie ist, die alle Probleme von selbst löst, oder eine Möglichkeit, sofort coole Bilder zu erzeugen. Manager und Geschäftsinhaber fühlen sich zu Recht verwirrt. 

Wenn es Ihnen auch so geht, kommen wir, um zu helfen! Wir erklären Ihnen, wie Sie ein Projekt mit künstlicher Intelligenz und Data-Science-Tools in Ihrem Unternehmen in der Praxis durchführen können.

Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaft – wie hängen sie zusammen?

Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz sind eng miteinander verwoben und ergänzen sich gegenseitig.

  • Bei der Datenwissenschaft geht es um die Analyse großer Datensätze, um daraus wertvolle und nützliche Informationen zu gewinnen, die in konkrete Geschäftsentscheidungen umgesetzt werden können.
  • Bei der künstlichen Intelligenz hingegen geht es um die Schaffung von Systemen, die ähnlich wie das menschliche Gehirn denken und lernen können.

Datenwissenschaft nutzt fortgeschrittene Mathematik und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, wie maschinelles Lernen oder die Verarbeitung natürlicher Sprache, um große Datenmengen zu analysieren. Mithilfe von KI kann ein Datenwissenschaftler Daten genauer analysieren und Muster erkennen, die sich zum Beispiel in echte Geschäftsvorteile umsetzen lassen:

  • Das Kundenverhalten besser verstehen und maßgeschneiderte Produkte den Kunden empfehlen
  • Absatzmengen prognostizieren
  • Markttrends besser verstehen
  • Anomalien und potenzielle Probleme erkennen
  • Geschäftsprozesse optimieren
  • Antizipieren, welche Kunden abwandern oder zu einem Konkurrenten wechseln könnten

Warum sind Projekte, die künstliche Intelligenz in der Wirtschaft einsetzen, anders?

Vielleicht sind Sie bereits auf dem Weg der digitalen Transformation in Ihrem Unternehmen und haben verschiedene IT-Lösungen implementiert. Vielleicht sind es E-Commerce-Plattformen, Produktmanagementsysteme oder der Aufbau einer Cloud-Infrastruktur.

Jetzt möchten Sie den nächsten Schritt machen und die Vorteile von künstlicher Intelligenz und Data Science nutzen, um Ihr Unternehmen zu vergrößern. Sie sind also auf der Suche nach Experten, die interessante Informationen aus Ihren Daten extrahieren und Ihnen dabei helfen, diese in echte Geschäftsvorteile, wie z. B. Umsatzsteigerungen, umzusetzen.

Und hier stoßen wir auf den häufigsten Fehler bei der Herangehensweise an Data-Science-Projekte, die wie jede andere IT-Systemimplementierung in einem Unternehmen behandelt werden.

  • Data-Science- und KI-Projekte ähneln einem wissenschaftlichen Projekt – es werden Hypothesen aufgestellt, dann werden Experimente durchgeführt (zunächst an einer kleineren Stichprobe, dem so genannten Proof of Concept), um diese Hypothesen zu überprüfen. Es gibt keine 100%-Sicherheit, dass eine Hypothese, wie z.B. eine 5-10%-Umsatzsteigerung, bestätigt wird. Vielleicht werden es 3 % sein, vielleicht 15 % oder vielleicht 0. Natürlich gibt es Möglichkeiten, das Risiko eines Scheiterns zu verringern, z. B. durch die richtige Art der Datenerfassung, auf die wir gleich noch eingehen werden.
  • Die Arbeit erfolgt in einem iterativen Ansatz – wenn das Modell die Ziele nicht erfüllt, wird es verfeinert und andere Varianten werden getestet. Auch hier ist der Bestandteil „Wissenschaft“ in „Datenwissenschaft“ kein Zufall.
  • Der finanzielle Nutzen eines solchen Projekts wird aufgeschoben, da die vollständige Überprüfung des Modells erst nach der Umsetzung erfolgt. Um zu wissen, ob ein datenwissenschaftliches Modell den Umsatz steigert, müssen diese Verkäufe einfach stattfinden.

Wie bereiten Sie sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Data Science in Ihrem Unternehmen vor?

Um ein Data-Science-Projekt in Ihrem Unternehmen zu starten, benötigen Sie (Überraschung!) DATEN. Das klingt offensichtlich, ist es aber auch, und außerdem kann es sich nicht um irgendwelche Daten handeln.

Die Datenstrategie

Bevor Sie mit der Implementierung fortgeschrittener maschineller Lernmodelle beginnen, müssen Sie zu einer datenzentrierten Organisation werden und eine Datenstrategie für Ihr Unternehmen entwickeln. Beantworten Sie die Fragen „welche Daten“ und „zu welchem Zweck“ wollen Sie sammeln.

Datenerhebung

Wenn Sie bereits eine Strategie haben, beginnen Sie mit dem Sammeln von Daten. Hier setzt der sogenannte Datensee – ein Ort, an dem eine große Menge unterschiedlicher Daten gespeichert wird, was eine schnelle und flexible Datenverarbeitung ermöglicht. Eine andere Lösung könnte ein Datenlager sein, ein zentraler Speicher für Geschäftsdaten, die vorverarbeitet und strukturiert wurden, um ihre Nutzung durch das Unternehmen zu erleichtern.

Einfache Analysen

Sie können dann mit einfachen Analysen beginnen, indem Sie Tools wie z. B PowerBI verwenden.

Für all diese Aktivitäten wird jedoch Zeit benötigt. Wenn Sie also darüber nachdenken, Ihre Daten langfristig zu nutzen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen und Ihren Umsatz zu steigern, lohnt es sich, jetzt mit den Vorbereitungen für die vierte Stufe zu beginnen: die praktische Umsetzung von künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft in Ihrem Unternehmen. Wie Sie gleich sehen werden, zahlt sich dieser Ansatz sehr aus.

Wie ein KI- und Data-Science-Projekt in Unternehmen Schritt für Schritt aussieht

Wenn Sie bereits über eine Strategie und ordnungsgemäß gesammelte Daten verfügen, die Sie bereits in gewisser Weise analysieren, können Sie zu echten Data-Science-Projekten übergehen, d. h. mit der Untersuchung von Daten und der Erstellung von Modellen beginnen. Wir werden den Prozess gemeinsam durchlaufen, damit Sie besser verstehen, was in den einzelnen Phasen geschieht. 

Cross Industry Standard Process for Data Mining

1 / Unternehmensanalyse

Im ersten Schritt treten das Unternehmen und die Datenspezialisten in einen Dialog ein, um das Unternehmensproblem zu verstehen und eine Lösung mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und Data Science Tools zu finden. Sie möchten zum Beispiel den Umsatz Ihres Online-Shops steigern, und das Werkzeug, mit dem Sie dies erreichen wollen, sind Empfehlungssysteme oder dynamische Preisgestaltung. In diesem Schritt ist es auch wichtig zu prüfen, ob es keine rechtlichen oder technischen Beschränkungen gibt, die das Projekt gefährden könnten. Sie benötigen beispielsweise Echtzeitdaten, damit das Modell ordnungsgemäß funktioniert, haben diese aber aus verschiedenen Gründen nicht zur Verfügung. Sie werden diese verschiedenen Schwierigkeiten gleich zu Beginn des Projekts feststellen.

2 / Verstehen der Daten

Im zweiten Schritt muss sich der Datenwissenschaftler die Daten ansehen, die dem Unternehmen vorliegen. Wenn das Ziel darin besteht, die Verkäufe durch Empfehlungssysteme zu steigern, wie bereits erwähnt, dann ist es notwendig, z. B. die Verkaufshistorie zu betrachten.
Der Datenwissenschaftler prüft also, welche Daten in das Modell einfließen können, wie es um die Qualität der Daten bestellt ist, ob sie vollständig und konsistent sind. Bei der Analyse der Umsatzentwicklung kann es beispielsweise sinnvoll sein, die Pandemiezeit auszulassen, da das Kaufverhalten der Kunden damals von der Norm abwich und die Verwendung dieser Daten heute das Modell verfälschen könnte.

3 / Datenaufbereitung

Der dritte Schritt eines Data-Science-Projekts besteht darin, die Daten für den Algorithmus vorzubereiten. Die Daten werden in dieser Phase überprüft, von Lücken und Fehlern bereinigt und in die richtige Form gebracht. Wenn ein Datenwissenschaftler beispielsweise ein Modell für die Absatzprognose erstellen muss, kann er dies auf täglicher, wöchentlicher oder monatlicher Basis tun. Daher müssen die Daten für den Algorithmus aufbereitet werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

4 / Datenmodellierung

In dieser Phase entwickelt der Datenwissenschaftler das richtige Modell, das die Grundlage für die im Unternehmen implementierte Lösung aus künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft bildet, z. B. ein Empfehlungssystem oder ein System zur Absatzprognose. Dies ist eine hochtechnische Phase, in der vor allem Data-Mining-Techniken eingesetzt werden.

5 / Bewertung des Modells

In dieser Phase wird das Modell anhand der festgelegten Unternehmensziele getestet, z. B. einer Umsatzsteigerung von 5-10 %. Wenn die gewählte Lösung zur Erreichung dieses Ziels eine Empfehlungsmaschine war, läuft sie derzeit auf der Website für einige Prozent der Kunden. Auf diese Weise kann die Leistung des Modells anhand einer kleineren Stichprobe überprüft werden.

Wenn das Modell die Erwartungen nicht erfüllt und verbessert werden muss, beginnt der Prozess von neuem, d. h. die Geschäftsannahmen und Daten müssen überarbeitet werden, um das Modell zu verfeinern. Die Überprüfung kann auch mit dem Unternehmen und internen Experten erfolgen, die die Leistung des Modells bewerten. Wie wir bereits geschrieben haben, ist die Datenwissenschaft ein wissenschaftlicher Prozess – die Überprüfung von Hypothesen und die Suche nach der besten Lösung.

Schritt fünf ist auch der Punkt, an dem die strukturierte und durchdachte Datensammlung in einem Data Lake oder Data Warehouse ihre Früchte trägt. Die Verarbeitung von Daten und die Überprüfung von Hypothesen geht viel schneller und das Risiko von Fehlern ist geringer, wenn Datenspezialisten Zugang zu einer einzigen zentralen Datenquelle haben. Es kann dann nur wenige Wochen dauern, das Modell zu erstellen und zu bewerten. Infolgedessen werden die nachfolgenden Versionen des Modells schneller getestet.

6/ Vollständige Umsetzung

Im letzten Schritt, wenn das Unternehmen mit den Ergebnissen zufrieden ist und die Bewertung der Wirksamkeit des Modells an einer kleineren Stichprobe erfolgreich war, wird ein IT-System erstellt, das Teil des Unternehmens wird. Zum Beispiel wird die Empfehlungsmaschine für alle Kunden implementiert und die Magie beginnt zu geschehen. 😉Eine gewisse Zeit nach der Umsetzung kann die Wirksamkeit des Modells und des Systems als Ganzes umfassend bewertet werden. Wenn das Ziel darin besteht, den Umsatz zu steigern, müssen diese Verkäufe stattfinden, damit gezählt werden kann, ob sie tatsächlich um den festgelegten Wert gestiegen sind.

KI-chatbot für Unternehmen

Sie haben in Ihrem Unternehmen künstliche Intelligenz eingeführt. Was nun?

Sie müssen nicht nur einen guten Grund haben, glücklich zu sein, sondern auch wissen, was Sie als Nächstes tun müssen. 😉 Von Zeit zu Zeit muss Ihr Algorithmus in Bezug auf KPIs und Geschäftskennzahlen regelmäßig überprüft werden. Einige Änderungen am Modell selbst können erforderlich sein. Wie Sie bereits wissen, erfordern Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz und Data Science basieren, Daten von guter Qualität. Und die Daten ändern sich. Vielleicht hat Ihr Unternehmen ins Ausland expandiert, wo der Markt ganz anders aussieht? Anschließend muss das Modell mit den neuen Informationen aktualisiert werden.

Die Magie der KI und der Datenwissenschaft ist eigentlich Wissenschaft

Der Weg der digitalen Transformation muss heute über die kluge und strategische Nutzung von Daten führen. In naher Zukunft wird derjenige einen Wettbewerbsvorteil haben, der Daten zum Wachstum seines Unternehmens nutzen kann. Der Weg zur Erreichung dieser Ziele führt über Projekte, bei denen Data Science und Lösungen der künstlichen Intelligenz zum Einsatz kommen. Es sei daran erinnert, dass dies keine magischen Werkzeuge sind, die wir mit zwei Klicks implementieren können. Sie ist das Ergebnis eines wissenschaftlichen, iterativen Prozesses – Datenanalyse, Tests, Überprüfung -, der zu messbaren Geschäftsergebnissen führt.

Erfahren Sie, wie Sie KI und Data Science für Ihr Unternehmen

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