Data-Science: Erfolgreich Projekte im Unternehmen starten

Data Science und KI bieten methodische Ansätze für den Umgang mit großen Datenmengen. Doch wie geht ein Unternehmen von der Planung bis zur Umsetzung vor?

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Von
  • Dr. Jesko Merkel
  • Dr. Julian von der Ecken
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Ob beim Besuch digitaler und analoger Konferenzen oder der Durchsicht von Webseiten: Es entsteht der Eindruck, dass heute jedes Unternehmen erfolgreich Projekte mit künstlicher Intelligenz und Data Science umsetzt.

In der Tat sind die Erwartungen hoch, sei es bei der Optimierung der Produktion, etwa durch vorausschauende Wartung oder Anomalieerkennung mittels Maschinendaten, oder bei der Eroberung neuer Geschäftsfelder. Bei genauerem Hinsehen wird aber klar, dass die Versprechen des Marketings häufig der tatsächlichen Entwicklung weit voraus sind. Alle Projekte stehen gleichermaßen vor ungelösten Herausforderungen.

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Zu Beginn jeder Projektplanung ist es essenziell, die Erwartungen aller beteiligten Personen einzuordnen und die zu erwartende Aussagekraft der Daten für den jeweiligen Anwendungsfall realistisch abzuschätzen und zu kommunizieren. Der Hype rund um Data Science und KI führt zu überzogenen Erwartungen in Bezug auf Potenzial und Realisierbarkeit. Deshalb ist es sinnvoll, sich kleine Ziele zu setzen, anstatt Geld, neue Geschäftsmodelle und ein fertiges KI-Produkt in den Vordergrund zu stellen.

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