In der Datenwirtschaft sind Daten König. Heutzutage lebt jedes Unternehmen – ob klein, mittel oder groß – von seinen Datenbeständen. Der jüngste Trend, datengesteuerte Erkenntnisse als Service anzubieten, hat Unternehmen einen profitablen Einnahmekanal eröffnet. Cloud Computing und gehostete Analysen haben Data-as-a-Service auf die Desktops normaler Geschäftsanwender gebracht, was noch vor einigen Jahren undenkbar war. Da sich das globale Geschäftsumfeld schnell in Richtung Digitalisierung bewegt, werden künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) bei der Neugestaltung von Unternehmen auf der ganzen Welt eine ebenso wichtige Rolle spielen wie Data Science. In diesem Artikel werden die Zusammenhänge zwischen Data Science, maschinellem Lernen und KI beleuchtet.
Die Entwicklung von Data Science und maschinellem Lernen im Zeitalter der KI war durch erhebliche Fortschritte bei Technologie und Rechenleistung gekennzeichnet. Data Science, bei dem Erkenntnisse aus großen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten gewonnen werden, ist zu einem entscheidenden Bestandteil moderner Geschäftsabläufe geworden.
Da sich die KI weiterentwickelt, werden Data Science und maschinelles Lernen wahrscheinlich noch wichtiger für Unternehmen, die in einer immer komplexer werdenden digitalen Landschaft wettbewerbsfähig bleiben wollen. Data Science, maschinelles Lernen und KI werden zunehmend eingesetzt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
In der heutigen digitalen Welt ist es von entscheidender Bedeutung, die Unterschiede zwischen Data Science, maschinellem Lernen und KI zu verstehen. Data Science ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen und Wissen aus Daten mithilfe statistischer und rechnerischer Techniken. Dabei geht es darum, große Datensätze zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren, um aussagekräftige Informationen abzuleiten.
Andererseits ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der KI, die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Es nutzt statistische Modelle, um Muster in Daten zu erkennen und deren Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
In einer solchen datenzentrierten Geschäftsumgebung ist es nur normal, auf dem globalen IT-Markt neuere und bessere Datentechnologien zu erwarten, die in naher Zukunft menschliche Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten zu verdrängen drohen.
Von Data Science zu maschinellem Lernen und KI: Der Technologieübergang
Der Begriff „Data Science“, der auf Technologie-Nachrichtenseiten häufig im Trend liegt, vereint Prinzipien aus Mathematik, Statistik, Informatik, Datentechnik, Datenbanktechnologien und mehr. Data Science kann eher als der Technologiebereich des Datenmanagements betrachtet werden, der KI und verwandte Bereiche nutzt, um historische Daten zu interpretieren, Muster in aktuellen Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In diesem Sinne helfen KI und Teilmengen der KI wie ML und DL Datenwissenschaftlern dabei, Wettbewerbsinformationen durch Erkenntnisse aus Datenbeständen zu sammeln.
KI kann als ein weites wissenschaftliches Feld mit vielen Unterdisziplinen definiert werden, die alle gemeinsam daran arbeiten, Geschäftsprozesse zu automatisieren und Maschinen in die Lage zu versetzen, sich mehr wie Menschen zu verhalten. Bereiche wie ML und DL sind, obwohl Ableger der KI, intensiv in die Gebiete neuronaler Netze vorgedrungen und haben so die Datenwissenschaft auf die nächste Ebene der Automatisierung gebracht, wo Sprache, Bild, Texterkennung und virtuelle Realität zu einer beeindruckenden digitalen Welt verschmolzen sind Geschäftsökosystem. Neuere Technologien im Zusammenhang mit den grundlegenden Praktiken von Data Science und KI entwickeln sich immer noch jeden Tag weiter, und jetzt mit Big Data, Cloud, IoT, Edge und Serverless – wer weiß, wo das alles endet?
Die digitale Reise, die kein Ende zu nehmen scheint
Data Science, das hinter lokalen Rechenzentren verborgen blieb, gewann plötzlich im gesamten Unternehmen an enormer Sichtbarkeit – alles aufgrund des Aufkommens von KI. Die über Nacht erfolgte Transformation von Geschäftsprozessen und alltäglichen Entscheidungen, angetrieben durch Big Data, Hadoop und den Aufstieg sozialer, mobiler und IoT-Kanäle, rückte Datentechnologien in den Vordergrund des Geschäftsbetriebs. Heutzutage bestimmen Daten das Geschäft und dieser Trend wird auch in absehbarer Zeit nicht nachlassen.
„Data Science“ ist der ganzheitlichere Begriff, der die „Erfassung, Speicherung, Organisation, Aufbereitung und End-to-End-Verwaltung von Daten“ umfasst, während KI-gestützte Technologien die Datenanalyse im Geschäftsbetrieb steuern und erleichtern. Data Science, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen arbeiten Hand in Hand, um Daten für vielfältige Geschäftsvorteile zu nutzen.
A Blogeintrag von mygreatlearning.com vergleicht Data Science mit KI und ML. Der deutliche Unterschied zwischen Data Science und KI-gestützten Datentechnologien? Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning trainieren auf Daten, die durch Data Science ermöglicht werden, um intelligentere und fundiertere Geschäftsprognosen zu erstellen. In diesem Sinne teilen Data Science und KI eine symbiotische Beziehung, ein völliges Geben und Nehmen in beide Richtungen.
Gegensätzliche Merkmale zwischen Data Science, maschinellem Lernen und KI
Obwohl Data Science ein interdisziplinäres Feld ist, beginnen Datenwissenschaftler, wenn sie in den Bereich der Datenanalyse eintreten, auf der höchsten Automatisierungsebene der KI. Anschließend arbeiten sie sich mit zunehmend komplexeren und anspruchsvolleren Analyseaufgaben bis zum DL vor. Neuronale Netze funktionieren wie das menschliche Gehirn, und intensive Analyseaktivitäten erfordern eine Gehirnsimulatorumgebung, um hochkomplexe Geschäftsprobleme zu lösen.
Das weite Feld der KI mit all seinen Teilbereichen ermöglicht also Data Science. Daten sind ein wesentlicher Bestandteil in Data Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI). Allerdings gibt es hier einige wesentliche Unterschiede zwischen den drei Bereichen:
Datenwissenschaft
- Bei der Datenwissenschaft werden statistische und rechnerische Techniken eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
- In Karrieren im Bereich Data Science müssen Einzelpersonen über fundierte Kenntnisse in Statistik und Mathematik sowie in Programmiersprachen wie Python oder R verfügen.
- Einige Beispiele für reale Anwendungen von Data Science umfassen die Vorhersage des Kundenverhaltens, die Analyse von Finanzdaten und die Optimierung des Lieferkettenmanagements.
Künstliche Intelligenz
- Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen, menschliche Intelligenz und logisches Denken nachzuahmen.
- Künstliche Intelligenz ermöglicht es Maschinen auch, Aufgaben auszuführen, die menschenähnliche Denk-, Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten erfordern.
- KI-Systeme nutzen Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik und Computer Vision, um menschliche Intelligenz nachzuahmen.
- Für eine KI-Karriere müssen Einzelpersonen über fundierte Kenntnisse in Informatik und Ingenieurwesen verfügen. Sie müssen außerdem mit Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut sein. Darüber hinaus müssen sie über ausgezeichnete Fähigkeiten zur Problemlösung und die Fähigkeit zum kreativen Denken verfügen.
- Einige Beispiele für reale Anwendungen künstlicher Intelligenz sind virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa, Chatbots für den Kundenservice und vorausschauende Wartung in industriellen Umgebungen.
Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der KI, konzentriert sich darauf, Maschinen so zu trainieren, dass sie aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
- Maschinelles Lernen basiert auf Algorithmen, um Vorhersagen auf der Grundlage von Datenmustern zu treffen.
- In Karrieren im Bereich maschinelles Lernen sollten Einzelpersonen über ein tiefes Verständnis von Algorithmen und statistischen Modellen verfügen. Sie müssen außerdem über ausgeprägte Programmierkenntnisse verfügen und in der Lage sein, mit großen Datenmengen zu arbeiten. Darüber hinaus müssen sie über solide Grundlagen in linearer Algebra und Analysis verfügen.
- Einige Beispiele für reale Anwendungen für maschinelles Lernen sind die Bilderkennung in selbstfahrenden Autos, die Betrugserkennung bei Finanztransaktionen und personalisierte Empfehlungen für Streaming-Dienste.
Der Hauptunterschied zwischen Data Science, maschinellem Lernen und KI besteht darin, dass KI und ML zwar Antworten auf Geschäftsprobleme liefern, der Datenwissenschaftler jedoch schließlich durch Visualisierungs- und Berichtstools eine überzeugende Geschichte erstellen kann, um ein breiteres Geschäftspublikum anzusprechen. Das Geschäftspublikum versteht vielleicht nicht, was eine Zufallsstruktur ist, aber sobald es die datengesteuerte Geschichte vor Augen hat, versteht es sofort die Beziehungen und Muster zwischen verschiedenen Geschäftskomponenten sowie deren zukünftige Auswirkungen auf das Geschäft. Der Datenwissenschaftler ist zweifellos eher ein Fachexperte als ein KI- oder ML-Praktiker, um aus datengesteuerten Erkenntnissen die endgültige Geschichte aufbauen zu können.
Die Unterschiede zwischen KI und ML lassen sich am besten anhand ihrer anwendbaren Anwendungsfälle verstehen. KI und ML arbeiten zusammen, um menschliche Aktivitäten wie Kundenservice (digitale Assistenten), das Fahren von Fahrzeugen (selbstfahrende Autos) und das Anbieten personalisierter Empfehlungen (Empfehlungsmaschinen) zu automatisieren. Ein Vorteil des Einsatzes von KI und ML wird oft unterschätzt: der Vorteil enormer Kosteneinsparungen durch den Wegfall menschlicher Arbeitskräfte aus diesen Funktionen.
Data Science, KI und ML im Jahr 2023: Vorteile und Einschränkungen
Heutzutage sind Data Science, KI und ML allesamt ausgereifte Technologien, die die Art und Weise, wie wir Daten nutzen, verändern. Jede Technologie hat ihre eigenen Vorteile und Einschränkungen.
Data Science ist ein multidisziplinäres Gebiet, das statistische Analyse, Computerprogrammierung und Fachwissen kombiniert, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Zu den Vorteilen gehört die Identifizierung von Trends, Mustern und Korrelationen in großen Datensätzen, die Unternehmen dabei helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Zu den Einschränkungen gehört jedoch, dass für die Datenanalyse hochqualifizierte Fachkräfte erforderlich sind.
KI ist ein Überbegriff für Systeme, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. visuelle Wahrnehmung oder Verarbeitung natürlicher Sprache. Zu den Vorteilen zählen eine höhere Effizienz und Genauigkeit bei Entscheidungsprozessen.
Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen, um Muster aus Daten zu lernen, ohne dass diese explizit programmiert werden müssen. Zu den Vorteilen gehört die Automatisierung von Aufgaben wie Betrugserkennung und personalisierte Empfehlungen. Zu den Einschränkungen gehört jedoch, dass große Mengen hochwertiger Daten erforderlich sind, um Modelle effektiv zu trainieren. Ein großes Problem ist das Potenzial für Verzerrungen in den Daten, die zum Trainieren dieser Algorithmen verwendet werden, was bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten aufrechterhalten und sogar verstärken kann. Dies kann schwerwiegende Folgen in Bereichen wie der Einstellungspraxis oder der Entscheidungsfindung im Strafrecht haben. Ein weiterer ethischer Aspekt ist die Privatsphäre. Da immer mehr personenbezogene Daten erfasst und analysiert werden, besteht das Risiko, dass die Privatsphäre des Einzelnen gefährdet wird.
Abschluss
In der Wirtschaft werden Data Science, maschinelles Lernen und KI für verschiedene Zwecke eingesetzt, beispielsweise für personalisiertes Marketing, Betrugserkennung, Kundendienstautomatisierung, Lieferkettenoptimierung und vorausschauende Wartung. Durch den Einsatz dieser Tools können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Abläufe und Kunden gewinnen, die ihnen sonst möglicherweise entgangen wären.
Die Zukunft von Data Science, maschinellem Lernen und KI ist rosig und vielversprechend. Einer der Trends, auf die man achten sollte, ist der Aufstieg des Edge Computing. Angesichts der zunehmenden Datenmenge, die von Geräten wie Smartphones und IoT-Sensoren generiert wird, ermöglicht Edge Computing die Echtzeitverarbeitung und -analyse von Daten an der Quelle. Ein weiterer Trend ist die Integration von KI in verschiedene Branchen, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen.
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