Bedeutung von Data-Science

Wir sind heute konfrontiert mit einer Flutwelle an Daten: Die Menge der Daten wächst jährlich exponentiell und wir haben zwei Möglichkeiten, mit dieser Welle umzugehen. Entweder ertrinken wir dabei, oder wir lernen, wie man schwimmt.

Daten sind das neue Öl: Sie müssen aus dem Boden geholt werden, sie müssen transportiert werden, sie müssen raffiniert werden, erst dann gewinnt Öl für uns Wert.

Der Google Chief Economist Hal Varian hat die Bedeutung von Data-Science folgendermaßen ausgedrückt.

The ability to take data – to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it’s going to be a hugely important skill in the next decades, not only at the professional level but even at the educational level for elementary school kids, for high school kids, for college kids. Because now we really do have essentially free and ubiquitous data. So the complimentary scarce factor is the ability to understand that data and extract value from it.

I think statisticians are part of it, but it’s just a part. You also want to be able to visualize the data, communicate the data, and utilize it effectively. But I do think those skills – of being able to access, understand, and communicate the insights you get from data analysis – are going to be extremely important. Managers need to be able to access and understand the data themselves.

Google’s Chief Economist Hal Varian, The McKinsey Quarterly, January 2009