Data Science 2.0 - Von Big Data zu Smart Data mit Customer Science

At first glance, there are apparent fields of application like chatbots, image recognition and so forth but the vast majority of applications are naturally in data analytics and data sciences. AI enabled us to analyse the tremendous amounts of different forms of data, that have been collected during recent years. When in former times data analysts had to tediously analyse a certain data set. Now, different AI technologies can be used as a tool to put much bigger and much more diverse types of data in an often much more efficient and faster way to use.

Dieser Befähigungsfaktor bedeutete jedoch auch, dass diese Datenhaufen für die Erforschung und Analyse zugänglich gemacht werden mussten. Oft war dies die Aufgabe von Data Scientists und Dateningenieuren und mit vielen Hindernissen verbunden, wie z. B. geringer Datenqualität, kniffliger IT-Infrastruktur, begrenzten Zeitrahmen und hohen Erwartungen, ausgelöst durch die Schlagworte KI, ML oder Deep Learning. Die Vorlaufzeiten, um tatsächlich mit der Datenanalyse zu beginnen, waren oft sehr lang und es geht häufig viel Zeit verloren, um die notwendige Datentauglichkeit zu erreichen. Bei diesen Aufgaben sind Data Scientists oft in sehr technischen und ingenieurwissenschaftlichen Rollen gefangen, die an sich schon relativ weit von den Kunden bzw. Geschäftsproblemen entfernt sind. Dies führt oft zu Frustration innerhalb der gesamten Organisation und zu unbefriedigenden Ergebnissen mit wenig bis gar keiner Wirkung.

Wie können also KI-Technologien besser genutzt werden und das volle Potenzial einer kundenorientierten Zukunft entfalten?

Wir von the savvy company sind der Meinung, dass ein Fachgebiet oder entsprechende Positionen in den Prozess mit einbezogen werden müssen. KI-Technologie in Kombination mit Data Engineering und Data Science reichen noch nicht aus, um Customer Experiences effizient zu verbessern und damit letztendlich das Unternehmenswachstum zu steigern. Nur mit einer fundierten Kenntnis der Kunden und des Konsumentenverhaltens im Allgemeinen sowie dem Know-how über die Dynamiken des spezifischen Marktes können Data Sciences in Kombination mit KI optimal genutzt werden. Data Science braucht also mehr Unterstützung, um sich im Dschungel der Daten zurechtzufinden, und diese Hilfe muss ebenso wissenschaftlich sein, sich aber aus dem Bereich der psychologischen Verhaltensforschung sowie aus praktischem Industrie Know-How speisen. Im Grunde genommen muss Data Science durch Customer Science komplementiert werden.

Profunde Kenntnisse über das Konsumentenverhalten in Kombination mit tiefgreifenden Branchen- und Marktkenntnissen sind essentiell für die effiziente Durchführung von KI-gestützten Datenanalysen, die einen nachhaltigen Einfluss auf das Unternehmen haben - beides Eigenschaften, die klassisch ausgebildeten Datenwissenschaftlern oft grundlegend fehlen. Ein "Customer Scientist", der in der Wissenschaft des Konsumentenverhaltens ausgebildet ist und im besten Fall zusätzlich über tiefes Branchenwissen und Domänenerfahrung verfügt, könnte einerseits Forschungsprozesse steuern und lenken, um sie effizienter zu gestalten, indem er irrelevante Analysen und fehlerhafte Hypothesen vermeidet und so den Prozess durch die Nutzung effizienterer "Abkürzungen" verschlankt. Andererseits helfen sie grundlegend dabei die Ergebnisse der Datenanalyse zu interpretieren und sinnvoll zu nutzen. Ein grundlegender Bedarf an einer verbesserten Interpretation von Datenanalysen manifestiert sich auch im aktuellen Trend der "erklärbaren KI", die analytische Modelle begünstigt, bei denen Menschen die von der KI getroffenen Entscheidungen verstehen können. Sie steht somit im Gegensatz zu früheren "Blackbox"-Modellen des maschinellen Lernens, bei denen selbst die Entwickler nicht erklären konnten, warum eine KI zu einer bestimmten Entscheidung kam. Customer Scientists könnten bei der Überbrückung dieser Kluft von großem Wert sein und die Interpretation sowie die Erklärung der Ergebnisse erleichtern.

Im Wesentlichen würde die Einbeziehung der Customer Science in die KI-gestützte Datenanalyse die Entwicklung von Big Data zu Smart Data ermöglichen. Intelligente Daten stehen dabei für das Konzept einer hohen Datenqualität, die leicht verfügbar und vor allem durch fundiertes verhaltenswissenschaftliches Fachwissen sinnvoll interpretierbar sind.

the savvy company verfügt nicht nur über professionell ausgebildete Konsumentenforscher mit Fachwissen in Psychologie und Behavioral Science, einem tiefen Verständnis für verschiedene Branchen und Märkte, sondern auch über profunde Kenntnisse in Datenanalyse und KI. Damit ist the savvy company der perfekte Partner, um Ihre KI- oder Data Science-Initiativen zu konzipieren, zu betreuen oder zu überprüfen.

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