Data Science versus Machine Learning – was ist besser?
Data Science und Machine Learning (auch: Datenwissenschaft und maschinelles Lernen) sind Schlagworte der Technologiewelt. Beide verbessern KI-Operationen über sämtliche Geschäftszweige und Branchen hinweg. Doch was ist am besten?
Technologie ist das Rückgrat der Welt. Sie entwickelt sich in einem beispiellosen Tempo weiter und dient sämtlichen Branchen als Wegbereiter. In den letzten zehn Jahren sind Data Science und Machine Learning immer beliebter geworden. Von Start-ups, die an der nächsten großen App arbeiten, bis hin zu Riesen wie Google, Facebook und Netflix – die Begriffe sind in aller Munde.
Data Science und Machine Learning werden zuweilen (falsch) synonym verwendet, dabei gibt es mehrere grundlegende Unterschiede und Anwendungen.
Beide Begriffe und ihre Funktionen sind Teil der künstlichen Intelligenz (KI). Maschinen nutzen KI, um Entscheidungen zu treffen wie ein Mensch, und zwar basierend auf Erfahrungen und Heuristik. Diese Erfahrungen basieren auf Daten. Und hier kommt Machine Learning (ML) ins Spiel. Menschen lernen aus ihren täglichen Erfahrungen. Maschinen lernen aus Daten.
Die Daten, die für Machine Learning benötigt werden, stammen aus Big Data. Ein Unternehmen allein kann in kurzer Zeit Petabytes an Daten erzeugen. Während die Verfügbarkeit von Cloud-basiertem Speicher die Aufbewahrung von Daten erleichtert, liegt die Schwierigkeit nun vor allem in der Verarbeitung dieser Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Science und Machine Learning spielen in diesem Prozess eine entscheidende Rolle.
Moderne KI kann riesige Datenmengen heranziehen, sie analysieren und verarbeiten und so Muster des menschlichen Konsums und Verhaltens aufdecken oder auch andere Fragen beantworten, denen ein Unternehmen vielleicht auf den Grund gehen möchte. Data Science unterstützt die von Maschinen durchgeführte Datenanalyse und liefert alle erforderlichen Informationen, um entsprechende Algorithmen und Modelle zu erstellen. Einfach ausgedrückt: Data Science nutzt verschiedene Algorithmen, Protokolle und Methoden, um aus Rohdaten Erkenntnisse zu gewinnen.
Mit diesem Wissen über Data Science und Machine Learning können wir nun ihre Unterschiede leichter verstehen.
Die Unterschiede zwischen Data Science und Machine Learning
Data Science und Machine Learning werden in der Praxis recht unterschiedlich eingesetzt. Beide werden jedoch für alltägliche Aktivitäten genutzt – von denen einige täglich millionenfach durchgeführt werden, z. B. Online-Shopping.
Nehmen wir das fiktive Unternehmen ABC, das ein neues Produkt, z. B. eine Sonnenbrille, verkauft. Die Sonnenbrille ist bei Unternehmen ABC erhältlich – aber auch bei einer Reihe von Wettbewerbern. Wenn potenzielle Kund:innen die Website von ABC zum ersten Mal besuchen und alle verfügbaren Ausführungen der Sonnenbrille durchsuchen, verwenden sie oft Filter von ABC, um die Optionen anhand der eigenen Präferenzen einzugrenzen. Gefiltert wird üblicherweise nach Größe, Farbe, Preis und Stil.
Nachdem die Sonnenbrillen nach Eigenschaften gefiltert wurden, sind nun noch drei Optionen übrig, die den Kundenkriterien entsprechen. Nach der Kaufentscheidung legen Kund:innen den Artikel evl. in den Warenkorb.
Die Website von ABC bietet potenziellen Kund:innen dann verschiedene Optionen und Empfehlungen auf der Grundlage seiner Präferenzen und Erkenntnisse aus der Verarbeitung großer Mengen an Big Data. Unter Überschriften wie „Wir empfehlen auch“ oder „Kunden, die das gekauft haben, kauften auch“ werden Kunden und Kundinnen weitere Produkte angezeigt. Diese Empfehlungen basieren auf Informationen aus Millionen von früheren Einkäufen.
Sie kaufen einen Tablet-Computer? Dann wollen Sie vielleicht auch eine neue Hülle oder ein extralanges Ladekabel kaufen.
Die Vorschläge bieten Kund:innen nicht nur hilfreiche Produkte, sondern liefern dem Unternehmen auch ein erfolgreiches Upselling-Modell. Das ist Data Science: der gesamte Prozess der Erfassung, Sichtung, Verarbeitung, Extraktion verwertbarer Trendmuster und der Erstellung eines Modells, um eine Antwort auf eine Frage zu erhalten. In unserem Beispiel bietet das Modell Kund:innen bessere Alternativen oder kann sie beeinflussen, ein zugehöriges Produkt zu kaufen.
Das Modell hingegen ist die Funktion von Machine Learning. Data Scientists erstellen das Modell mit Algorithmen, die Daten in eine Lernerfahrung umwandeln – in diesem Fall geht es darum, dass Kund:innen Empfehlungen auf Basis ihrer Suchkriterien erhalten. Mithilfe dieser Modelle kann eine Maschine anhand von Wissen früherer Käufer:innen lernen, welche Produktoptionen sie einem neuen Kunden oder einer neuen Kundin zeigen kann. Sie macht einen Vorschlag auf der Grundlage ihrer „Erfahrungen“ aus den bereitgestellten Daten.
Das obige Beispiel ist nur eines zu einer ML-Anwendung, doch es gibt Millionen mehr für jede Branche – von diversen Medizin- und Forschungsbereichen bis hin zu Einzelhandel und Versicherungen.
Im Fintech-Bereich wird ML zum Beispiel eingesetzt, um eine Reihe von Verhaltensweisen vorherzusagen. ML analysiert hier Transaktionen in Echtzeit und identifiziert komplexe Muster, die betrügerisches Verhalten vorhersagen. ML bewertet auch vergangene Finanztransaktionen von Einzelpersonen im Rahmen eines Kreditantragsverfahrens. Es kombiniert das Wissen über frühere Kreditausfälle und nutzt es, um genaue Prognosen über die Wahrscheinlichkeit zu treffen, dass jemand seinen/ihren Kredit wie vereinbart zahlt.
Und das führt uns zu Datenmodellierung, oder auch: Data Modeling – der nächsten Phase von Machine Learning im Data-Science-Zyklus.
Die Qualität des Modells bestimmt, wie viel die Maschine von den Kaufgewohnheiten von Kundinnen und Kunden lernt. Je besser das Modell, desto besser kann die Maschine zukünftige Entscheidungen vorhersagen. Das ideale Modell für die Maschine stellt sicher, dass sich sowohl das Geschäftsmodell als auch der Lernprozess der Maschine weiterentwickelt. Das führt dazu, dass Unternehmen ihre angestrebten Ergebnisse verbessern können.
Data Science befasst sich mit der Visualisierung von verarbeiteten Daten auf der Grundlage bestimmter Parameter, und verbessert so Geschäftsentscheidungen. Bei Machine Learning liegt der Schwerpunkt auf der Verbesserung der Erfahrung – von Lernalgorithmen und von Lernen, das aus seiner Erfahrung mit Daten in Echtzeit abgeleitet wird. Daten bleiben für Data Science und Machine Learning immer von zentraler Bedeutung.
Data Science und Machine Learning im Vergleich
Mit diesem Wissen zu ihrer praktischen Anwendung sehen wir uns nun an, wie sich die beiden Konzepte voneinander unterscheiden.
| Data Science | Machine Learning |
|---|---|
| Data Science dreht sich um Prozesse und Protokolle, um Daten aus Quellen zu extrahieren, die strukturiert (wie Namen, Alter, Standorte und Adressen) oder unstrukturiert (qualitative Daten wie Posts in sozialen Medien, Audio-/Video-Dateien und Text) sind. Es umfasst viele Disziplinen und Advanced Analytics. | Machine Learning ist ein Prozess, mithilfe dessen Computer aus verarbeiteten Daten lernen, um ein Arbeitsmodell für eine bestimmte Anforderung zu erstellen, ohne dafür programmiert zu werden. ML gehört in das Data-Science-Universum und benötigt hauptsächlich strukturierte Daten, um mit diesen zu arbeiten. |
| Data Science umfasst das gesamte Spektrum an Prozessen, die mit Analysen verbunden sind. | Machine Learning ist ein spezifischer Prozess innerhalb der Data Science. Es verwendet Techniken wie Regression und überwachtes Clustering. |
| Data Science kann mit manuellen Verarbeitungsmethoden arbeiten, im Vergleich zu maschinenbasierten Algorithmen erfolgt dies allerdings mit reduzierter Effizienz. | Ohne Data Science kann Machine Learning nicht existieren. Daten müssen erfasst, bereinigt und analysiert werden, um ein Modell zu erstellen. |
| Data Science ist nicht als Teilmenge der KI klassifiziert. Es ist ein in sich abgeschlossener Prozess. | Machine Learning wiederum ist nicht nur eine Teilmenge der KI, sondern dient auch als Verbindung zwischen Data Science und KI. Es entwickelt sich mit der Verarbeitung von Daten ständig weiter. Es ist ein Schritt innerhalb des Data Science-Prozesses. |
| Data Science wird eingesetzt, um Daten zu analysieren und Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die sich für ein Unternehmen, das seine Produkte und den Kundenservice verbessern möchte, als nützlich erweisen. Sie ermöglicht intelligente Geschäftsentscheidungen. | Machine Learning behandelt die durch Data Science ermittelten Muster als Lernerfahrung, auf deren Grundlage es Modelle für ein Unternehmen erstellt, die auf dessen Prozesse angewendet werden können. Diese Modelle klassifizieren neu eingehende Daten und machen auf Basis ihrer Erfahrungen zugehörige Prognosen. |
| Hinsichtlich ihrer Anwendung hat Data Science ein enormes Potenzial für verschiedene Bereiche. | Machine Learning verbleibt in der Phase der Datenmodellierung, die Teil von Data Science ist. |
| Mithilfe von Data Science kann ein Unternehmen Probleme identifizieren, die bisher unbekannt waren, sodass es auf eine Lösung hinarbeiten kann. | Machine Learning konzentriert sich immer auf ein bekanntes Problem. Alle zugehörigen Tools und Techniken werden eingesetzt, um ein Modell für intelligente Lösungen zu erstellen. |
Zwischen Data Science und Machine Learning entscheiden
Wie wählt ein Unternehmen zwischen Data Science und Machine Learning? Die Antwort ist: Eine Organisation kann das eine nicht ohne das andere haben. Beide Prozesse sind Teil voneinander. Maschinen können ohne Daten keine Erfahrungen sammeln, und Daten werden immer besser analysiert, wenn sie nach den Standards von Data Science verarbeitet werden. In Zukunft werden Spezialistinnen und Spezialisten wie Data Scientists und Machine Learning Engineers hinreichend mit den Bereichen des jeweils anderen vertraut sein, um die Qualität ihrer Arbeit zu verbessern.
Die Bedeutung von KI wird für den Erfolg von Unternehmen in der Praxis immer wichtiger. Damit stehen sowohl Data Science als auch Machine Learning im Mittelpunkt des Interesses. Fortschritte auf diesem Gebiet liegen im Deep Learning, einem Teil von KI und einem Unterbereich von Machine Learning. Deep Learning ist der Art und Weise nachempfunden, wie die Neuronen des menschlichen Gehirns feuern und funktionieren, und nutzt digitale neuronale Netzwerke. Es bietet mehrere Lösungsebenen, um komplexe unternehmerische Herausforderungen zu lösen. Selbstfahrende Autos sind ein gutes Beispiel für Deep Learning. Datenquellen werden immer umfangreicher, und die Notwendigkeit, Daten zu sammeln und zu analysieren, wird weiter zunehmen.
Wie Sie Data Science und Machine Learning für Ihr Unternehmen nutzen können
Ihr Unternehmen braucht Data Science und Machine Learning, um wettbewerbsfähig, relevant und produktiv zu bleiben. Die Erkenntnisse aus der Anwendung von Data-Science-Prinzipien können das Unternehmen in die Zukunft leiten. Genaue Prognosen ermöglichen datenbezogene Entscheidungen, die Ergebnisse garantieren. Wenn Ihr Unternehmen Daten angehäuft hat, mit denen es nichts anzufangen weiß, oder wenn Sie hinter Ihren Wettbewerbern zurückbleiben, dann hilft Alteryx Ihnen mit einem schnellen Einstieg in Data Science.
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