Applied Data Science

Vor dem Hintergrund des stetig zunehmenden globalen Wettbewerbs und stetig steigender Komplexität der Verflechtungen in Wertschöpfungsnetzen erhöht sich der Wettbewerbs- und Innovationsdruck auf Industrieunternehmen aus verschiedenen Branchen. Um im globalen Wettbewerb bestehen zu können, müssen diese Unternehmen die Digitalisierung nutzen. Digitale Technologien ermöglichen es einerseits Geschäftsprozesse zu optimieren sowie andererseits physische Produkte durch digitale Services und Wertangebote zu ergänzen, um so neue Angebote für Kunden zu schaffen, die über die Herstellung qualitativ hochwertiger physischer Produkte hinausgehen. Um beiden Herausforderungen zu begegnen und sowohl die interne Effizienz durch digitale Transformation als auch die externe Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, stellt die Nutzung von Daten einen zentralen Baustein dar. Gerade produzierende Unternehmen können Daten entlang der Wertschöpfungskette ganzheitlich nutzen und in wettbewerbsrelevante Vorteile umsetzen.

Applied Data Science als Sammlung verschiedener wissenschaftlich fundierter Methoden und Algorithmen zur Extraktion und Identifikation relevanter Informationen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten stellt dabei eine besonders bedeutende Kompetenz im Kontext der digitalen Transformation dar.

Diese Domäne umfasst dabei die Kernaspekte der Datensammlung, -aufbereitung und -analyse. Initial erfolgt somit die Identifikation von Datenquellen im Unternehmen und dessen Umfeld, beispielsweise Marktforschungsergebnisse, Kunden oder (vernetzte) Produkte. Auf dieser Basis erfolgen die Identifikation, Konzeption und Evaluation von Data Analytics Use Cases, welche das grundsätzliche Vorgehen im Use Case, die verwendeten Werkzeuge und das Mehrwertpotenzial gegenüberstellen. Im nächsten Schritt werden die identifizierten Daten aufbereitet, um eine Struktur und Grundlage für die darauf aufbauenden Analyseverfahren zu schaffen. Durch die Nutzung verschiedener Datenanalyseansätze können auf dieser Basis datenbasierte Insights erzeugt werden, die entweder zur internen Optimierung von Abläufen und Produkten oder zu externen Anwendung in Wertangeboten für Kunden und Partner genutzt werden können.

Datenbasierte Insights können dabei in verschieden Handlungsfeldern wertstiftend eingesetzt werden. Dazu zählen zum Beispiel:

Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle und Services

Daten oder darauf basierende Insights stellen einen zentralen Treiber zur Entwicklung neuer Services und Geschäftsmodelle dar. Besonderer Fokus liegt dabei in der strukturierten Identifikation und Evaluation von Use Cases, die hinsichtlich ihres Mehrwertpotenzials untersucht werden müssen. Darüber hinaus stellt insbesondere die Monetarisierung von datenbasierten Services einen Schwerpunkt dieses Handlungsfeldes dar.

Optimierung mittels Big Data Analytics

Innerhalb von Prozessen zur Wertschöpfung verbirgt sich oftmals ungeahntes Potenzial. Applied Data Science ermöglicht Unternehmen, diese zu erkennen und schlussendlich zu optimieren. Damit werden Prozesse effizienter, was zu Kosteneinsparungen führen kann. Eine Möglichkeit ist zum Beispiel der Einsatz von Predictive Maintenance – der vorausschauenden Wartung anhand von Erfahrungswerten.

Unser Partner im Bereich Applied Data Science ist das Technologietransferzentrum (TTZ) Data Analytics in Donauwörth. Forschung und Industrie entwickeln dort gemeinsam datenbasierte Lösungen und Konzepte zur sicheren und digitalen Wertschöpfung.