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Big Data & Data Science

Innovative Lösungen mithilfe von Datenanalyse entwickeln.

„Big Data“ und „Data Science“ sind zwei Begriffe, die oft gemeinsam im Kontext der modernen Datenanalyse verwendet werden. Sie beziehen sich aber auf unterschiedliche Aspekte: Big Data konzentriert sich allgemein auf die Eigenschaften und Herausforderungen großer Datenmengen, während Data Science ein breites Feld ist, das sich mit der Analyse und Interpretation von Daten jeglicher Größe befasst. Data Science kann Techniken und Methoden verwenden, die speziell für die Arbeit mit Big Data entwickelt wurden, aber es ist nicht auf große Datensätze beschränkt.

Der Fokus bei Big Data liegt insgesamt auf dem Umgang mit der Größe, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten, wohingegen bei Data Science der Fokus auf der Analyse und der Interpretation von Daten liegt.

Big Data & Data Science

Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet sehr große Datenmengen, die aufgrund ihres Umfangs, ihrer Komplexität und ihrer schnellen Generierung mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung und -analyse schwer zu handhaben sind. Diese Daten können aus vielfältigen Quellen stammen, wie sozialen Medien, Sensoren, digitalen Bildern, Videos, Transaktionsdaten und vielen anderen. Die Besonderheiten von Big Data lassen sich durch die sogenannten „3 Vs“ charakterisieren:

  • Volumen: Die schiere Menge an Daten, die generiert und gespeichert wird. Dies kann von Terabytes bis hin zu Petabytes oder Extrabytes reichen.
  • Vielfalt (Variety): Die verschiedenen Arten von Daten, die verarbeitet werden. Dies umfasst strukturierte Daten (wie in traditionellen Datenbanken) und unstrukturierte Daten (wie Text, Bilder oder Audio).
  • Geschwindigkeit (Velocity): Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, verarbeitet und analysiert werden. Dies kann Echtzeit- oder Fast-Real-Time-Verarbeitung einschließen.

 

Es gibt darüber hinaus aber auch noch weitere charakteristische „Vs“, die hinzugefügt werden können, dazu gehören:

  • Verlässlichkeit (Veracity): Die Qualität und Genauigkeit der Daten.
  • Wert (Value): Die Fähigkeit, aus großen Datenmengen nützliche Informationen zu extrahieren.

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Was ist Data Science?

Data Science befasst sich mit der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus Daten. Dabei werden verschiedene Aspekte der Statistik, Informatik, Mathematik und Geschäftsanalyse kombiniert, um große Mengen an Daten zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Data Science nutzt moderne Techniken und Werkzeuge, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verstehen, zu interpretieren und zu nutzen. Die Hauptziele der Data Science sind:

  • Datenanalyse & Interpretation: Statistische Methoden und Algorithmen werden verwendet, um Muster und Beziehungen in Daten zu erkennen. Dabei werden Daten analysiert, um Trends zu identifizieren, Hypothesen zu testen und Vorhersagen zu treffen.
  • Entwicklung von Datenmodellen: Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und anderen analytischen Methoden werden Modelle entwickelt, die komplexe Phänomene abbilden und Vorhersagen oder Empfehlungen generieren können.
  • Entscheidungsfindung: Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen Unternehmen und Organisationen bei der Entscheidungsfindung, indem sie datengestützte Einblicke in verschiedene Aspekte wie Kundenverhalten, Betriebsabläufe und Markttrends bieten.
  • Datenvisualisierung: Komplexe Ergebnisse werden oft durch Darstellungen visualisiert, um sie verständlicher und zugänglicher für Entscheidungsträger und Stakeholder zu machen.
  • Problemlösung: Data Science wird eingesetzt, um spezifische Probleme zu lösen, indem Daten genutzt werden, um Ursachen zu identifizieren, Lösungen zu entwickeln und Strategien zu optimieren.
  • Innovationsförderung: Durch die Analyse von Daten können neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickelt werden, die auf den gewonnenen Erkenntnissen basieren.


Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer Datenmengen und der Weiterentwicklung von Analysetechnologien spielt Data Science eine immer wichtigere Rolle in der modernen Geschäftswelt und Forschung.Formularbeginn

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Ausblick und Zukunft von Big Data und Data Science

Die Zukunftsaussichten für Berufe im Bereich Big Data und Data Science sowie für die Branche insgesamt sind äußerst positiv. Diese Felder werden voraussichtlich weiterhin ein signifikantes Wachstum und eine hohe Nachfrage erleben, angetrieben durch mehrere Schlüsselfaktoren:

  • Datenmengen wachsen kontinuierlich – Mit der zunehmenden Digitalisierung in fast allen Lebensbereichen wächst die Menge der generierten Daten exponentiell. Unternehmen und Organisationen in allen Branchen sammeln mehr Daten denn je, was den Bedarf an Fachkräften, die diese Daten effektiv verwalten und analysieren können, steigern.
  • Entscheidungsfindung auf Basis von Daten – Es gibt einen wachsenden Trend hin zu datengetriebenen Entscheidungen in Unternehmen. Data Science und Big Data ermöglichen es, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsstrategien, Produktentwicklungen und Kundeninteraktionen beeinflussen.
  • Technologischer Fortschritt – Fortschritte in Bereichen wie Künstliche Intelligenz, maschinellem Lernen und Cloud-Computing erweitern die Möglichkeiten der Datenanalyse und -verarbeitung.
  • Vielfältige Anwendungsbereiche – Big Data und Data Science finden Anwendung in einer Vielzahl von Branchen, dies sorgt für eine vielfältige Karrieremöglichkeiten und eine breite Nachfrage nach Fachkräften.
  • Höheres Bewusstsein für Datenschutz und -sicherheit – Mit der Zunahme der Datenmenge steigt auch das Bewusstsein für Datenschutz und -sicherheit.
  • Wettbewerbsvorteile durch Datenanalyse – Unternehmen erkennen, dass effektive Datenanalyse einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil darstellen kann, dies treibt die Innovationen in Data Science und Big Data Technologien voran.

Relevante Profile

  • Data Scientist
  • Data Analyst
  • Big Data Engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Business Intelligence (BI) Analyst
  • Data Engineer
  • Data Architect
  • Statistiker
  • Quantitative Analyst
  • Data Governance Manager
  • Data Visualization Specialist
  • AI Specialist
  • Data Privacy Officer
  • Data Quality Manager

Insgesamt deuten diese Trends darauf hin, dass Karrieren im Bereich Big Data und Data Science nicht nur aktuell gefragt sind, sondern langfristig eine solide und vielversprechende Zukunft haben. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, wird als eine Schlüsselkompetenz in der modernen Wirtschaft angesehen. Fachkräfte in diesen Bereichen können daher mit einer hohen Nachfrage, guten Gehaltsaussichten und spannenden Karrieremöglichkeiten rechnen.