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Was ist Entscheidungswissenschaft?

Hier erfährst du, was Entscheidungswissenschaft ist, welche Rolle sie in Unternehmen spielt, welche Instrumente und Konzepte sie nutzt und wie die Rolle auf dem Arbeitsmarkt in letzter Zeit gewachsen ist.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 8 Min. Lesezeit

Jede Entscheidung, die wir treffen, ob groß oder klein, beinhaltet ein Abwägen von Optionen, eine Bewertung von Risiken und den Versuch, das Ergebnis vorherzusagen. Aber wenn es um Entscheidungen in der Wirtschaft geht - wo viel auf dem Spiel steht und die Variablen endlos sind -, dann ist Räsonieren einfach nicht angesagt.

Hier kommt die Entscheidungswissenschaft ins Spiel. Im Kern geht es bei der Entscheidungswissenschaft darum, Daten und Analysemethoden zu nutzen, um intelligentere, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen. Sie kombiniert Techniken aus Bereichen wie Statistik, Wirtschaft und Operations Research, um schwierige Fragen zu lösen und Klarheit in komplexe Herausforderungen zu bringen.

Für Unternehmen ist die Entscheidungswissenschaft nicht nur ein Nice-to-have, sondern unverzichtbar. Ob es darum geht, die effizienteste Art der Ressourcenzuteilung zu finden, die beste Wachstumsstrategie zu ermitteln oder Risiken zu reduzieren, die Entscheidungswissenschaft liefert die Werkzeuge, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Hier erfahren wir, was Entscheidungswissenschaft ist und warum sie so begehrt ist.

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Was ist Entscheidungswissenschaft?

Entscheidungswissenschaft ist die Anwendung von Datenanalyse, Statistik und Verhaltenskunde, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie integriert Erkenntnisse aus der Entscheidungsanalyse, der Risikoanalyse und der Optimierung, um Einzelpersonen und Organisationen dabei zu helfen, Unsicherheiten zu bewältigen und die Ergebnisse in komplexen Situationen zu verbessern.

Entscheidungswissenschaftler treffen Entscheidungen mit Daten und KI. Zu den wichtigsten Methoden der Entscheidungswissenschaft gehören Instrumente wie die Kosten-Nutzen-Analyse, bei der die potenziellen Vorteile gegenüber den Kosten einer Entscheidung bewertet werden, die eingeschränkte Optimierung, bei der die beste Lösung innerhalb bestimmter Grenzen gesucht wird, und die Simulationsmodellierung, mit der verschiedene Szenarien getestet und die Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen vorhergesagt werden können. Diese Werkzeuge ermöglichen es Entscheidungsträgern, Herausforderungen mit einer strukturierten, datengesteuerten Denkweise anzugehen.

Entscheidungswissenschaft vs. Datenwissenschaft

Während sich die Datenwissenschaft auf die Gewinnung von Erkenntnissen und die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse durch Datenanalyse konzentriert, geht die Entscheidungswissenschaft einen Schritt weiter, indem sie diese Erkenntnisse anwendet, um die Entscheidungsfindung zu steuern und mit Daten. Die Datenwissenschaft liefert das "Was", indem sie Muster aufdeckt, während die Entscheidungswissenschaft sich auf das "Wie" konzentriert, indem sie diese Erkenntnisse zur Optimierung von Entscheidungen und Strategien nutzt.

In der Praxis wird die Entscheidungswissenschaft in Bereichen wie A/B-Tests zur Auswahl der besten Marketingstrategien, der Ressourcenzuweisung zur Maximierung der betrieblichen Effizienz und der Marketingoptimierung zur Verbesserung der Kundenansprache und des ROI eingesetzt. 

Erstellt mit Napkin.ai

Die Rolle eines Decision Science Analysten

Ein Decision Science Analyst kombiniert die Datenanalyse mit dem geschäftlichen Kontext, um umsetzbare Empfehlungen zu geben, die die strategische Entscheidungsfindung für Unternehmen unterstützen. Sie werten komplexe Daten aus, erkennen wichtige Trends und arbeiten eng mit den Interessengruppen zusammen, um die besten Maßnahmen zur Erreichung der Unternehmensziele zu empfehlen.

Zu den wichtigsten Fähigkeiten, die ein Decision Science Analyst mitbringen muss, gehören starke analytische Fähigkeiten, ein solides Fundament in Statistik, Erfahrung im Umgang mit Analysetools und die Fähigkeit, KI zu nutzen. KI bei der Entscheidungsfindung. Außerdem müssen sie über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten um Erkenntnisse und Empfehlungen auch für nicht-technische Interessengruppen verständlich zu machen und sicherzustellen, dass datengestützte Entscheidungen verstanden und umgesetzt werden.

Anwendungen der Entscheidungswissenschaft in der Wirtschaft

Die Entscheidungswissenschaft spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung des Betriebsmanagements, der Lieferkettenentscheidungen und der Bestandskontrolle, indem sie Techniken wie die lineare Programmierung anwendet. 

Diese Methoden helfen Unternehmen, Prozesse zu straffen, Verschwendung zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern, was letztendlich zu Kosteneinsparungen und einer besseren Ressourcennutzung führt. Schulung von Mitarbeitern in Decision Science Themen durch DataCamp für Unternehmen ist eine gute Möglichkeit, die Fähigkeit eines Unternehmens zu verbessern, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

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Im Risikomanagement hilft die Entscheidungswissenschaft Organisationen dabei, potenzielle Risiken zu bewerten und Strategien zu entwickeln, um sie zu mindern, insbesondere in unsicheren oder unbeständigen Umgebungen. Indem sie datengestützte Erkenntnisse nutzen, können Unternehmen widerstandsfähigere Geschäftsmodelle entwickeln und proaktive Entscheidungen treffen, um negative Auswirkungen zu minimieren. Um in diesen Bereichen zu glänzen, brauchen Fachkräfte starke Datenkenntnisse und Datenkompetenz.

Karrieremöglichkeiten in der Entscheidungswissenschaft

Zu den gängigen Rollen in der Entscheidungswissenschaft gehören Decision Scientist, Data Analyst, Projektmanagerund Optimierungsspezialisten, die alle eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Unternehmensstrategie spielen. Auch wenn sich diese Bezeichnungen von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden, ist die Entscheidungswissenschaft eine sehr gefragte Fähigkeit, die für die Unternehmensstrategie und die Entscheidungsfindung unerlässlich ist. 

Der Arbeitsmarkt für Fachkräfte der Entscheidungswissenschaften wächst in verschiedenen Branchen rasant, vor allem in der Technologiebranche, im Finanzwesen und im Gesundheitswesen. Da Unternehmen immer mehr auf datengestützte Entscheidungen angewiesen sind, um wettbewerbsfähig zu bleiben, wird die Nachfrage nach qualifizierten Decision Science-Experten voraussichtlich steigen und denjenigen, die über die richtigen Fähigkeiten verfügen, zahlreiche Möglichkeiten eröffnen.

Rolle

Hauptverantwortlichkeiten

Schlüsselqualifikationen

Entscheidungswissenschaftler

Entwickelt und implementiert Entscheidungsmodelle

Python, Optimierung, Kommunikation

Datenanalyst

Analysiert und interpretiert Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen

SQL, Visualisierung, statistische Analyse

Optimierungsspezialist

Entwirft Algorithmen für effiziente Lösungen

Lineare Programmierung, Gurobi, Pyomo

Wie man Entscheidungswissenschaftler wird

Der Aufbau einer Karriere in der Entscheidungswissenschaft erfordert ein starkes Fundament an technischen Fähigkeiten und Geschäftssinn. Angehende Fachkräfte können einen strukturierten Weg einschlagen, um das richtige Fachwissen zu entwickeln:

  1. Beginne mit den Grundlagen: Ein solides Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeit ist für die Entscheidungslehre unerlässlich. Diese Themen bilden die Grundlage für wichtige Methoden wie prädiktive Modellierung und Risikoanalyse.
  2. Lerne zu codieren: Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R ist für die Arbeit mit Daten nicht verhandelbar. Lernpfade wie Python Data Fundamentals oder Data Scientist in R sind gute Ausgangspunkte für Anfänger.
  3. Fähigkeiten auf reale Probleme anwenden: Praktische Erfahrungen sind von unschätzbarem Wert. Projekte auf Plattformen wie DataCamp ermöglichen es den Lernenden, mit echten Datensätzen zu arbeiten und Szenarien wie die Optimierung von Lieferketten oder die Bewertung von Geschäftsstrategien zu bewältigen.
  4. Verbinde die Analyse mit den Geschäftszielen: In der Entscheidungswissenschaft geht es nicht nur um das Rechnen mit Zahlen, sondern um das Lösen von realen Problemen. Es ist wichtig zu lernen, wie man Daten so aufbereitet, dass sie zu Entscheidungen führen. Kurse in Business Analytics oder Storytelling mit Daten können helfen, diese Lücke zu schließen.

Durch die Kombination von technischem Wissen mit praktischer Anwendung und betriebswirtschaftlichen Kenntnissen können sich Fachkräfte für den Erfolg in diesem wachsenden Bereich positionieren.

Werkzeuge und Technologien

Entscheidungswissenschaftler/innen nutzen eine Reihe von Tools, um Daten zu analysieren, Modelle zu entwickeln und Erkenntnisse zu präsentieren. Einige der am häufigsten verwendeten Tools sind:

  • Python: Python ist für seine Vielseitigkeit bekannt und wird für alles verwendet, von der Datenverarbeitung mit Pandas bis hin zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen mit Scikit-learn. Es ist das Tool der Wahl für prädiktive Modellierung und Optimierung.
  • R: Mit seinen leistungsstarken statistischen Funktionen und Visualisierungswerkzeugen wie ggplot2 ist R ideal für statistische Analysen und Modellierung.
  • Tableau: Tableau macht es einfach, intuitive Visualisierungen und Dashboards zu erstellen, die den Beteiligten helfen, komplexe Erkenntnisse schnell zu erfassen.
  • SQL: Als Rückgrat der Datenabfrage ist SQL unverzichtbar, um Datenbanken abzufragen und Daten für die Analyse vorzubereiten.
  • Optimierungswerkzeuge: Bibliotheken wie Pyomo in Python oder Software wie Gurobi werden häufig für die Lösung von Optimierungsproblemen verwendet, z. B. bei der Ressourcenzuweisung oder beim Lieferkettenmanagement.

Wenn du diese Werkzeuge beherrschst, kannst du eine Vielzahl von Herausforderungen meistern, von der Planung von Experimenten bis hin zur Entwicklung datengesteuerter Strategien.

Herausforderungen in der Entscheidungswissenschaft

Obwohl die Entscheidungswissenschaft ein unglaubliches Potenzial bietet, ist sie nicht ohne Hürden. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:

  • Datenqualität und Verzerrungen: Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruhen. Schlechte oder verzerrte Daten können die Ergebnisse verfälschen und zu suboptimalen Ergebnissen führen.
  • Ethische Überlegungen: Der Umgang mit sensiblen Daten oder der Einsatz von Modellen mit erheblichen Auswirkungen erfordert eine sorgfältige Abwägung der ethischen Implikationen, einschließlich Datenschutz und Fairness.
  • Stakeholder-Kommunikation: Das Schwierigste an der Entscheidungsfindung ist oft nicht die Analyse, sondern andere davon zu überzeugen, nach den gewonnenen Erkenntnissen zu handeln. Entscheidungswissenschaftler müssen in der Lage sein, ihre Ergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren, so dass sie sowohl ein technisches als auch ein nichttechnisches Publikum ansprechen.
  • Umgang mit Unsicherheit: Bei der Entscheidungsfindung wird oft mit unvollständigen oder unsicheren Informationen gearbeitet. Der Aufbau robuster Modelle und die Einbeziehung von Szenarioanalysen können helfen, diese Komplexität zu bewältigen.

Diese Herausforderungen zu erkennen und zu bewältigen, ist ein entscheidender Teil davon, ein effektiver Entscheidungswissenschaftler zu werden.

Fazit

Die Entscheidungswissenschaft ist ein wichtiger Bereich, der es Unternehmen ermöglicht, fundierte, datengestützte Entscheidungen in verschiedenen Sektoren zu treffen. Mit ihrem Schwerpunkt auf Optimierung, Risikomanagement und strategischen Erkenntnissen wird die Entscheidungswissenschaft in der heutigen Unternehmenslandschaft immer wichtiger. Angehende Fachkräfte können sich einen wachsenden Arbeitsmarkt erschließen, indem sie ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und Entscheidungsfindungstechniken verfeinern und so den Weg für eine erfolgreiche Karriere in diesem dynamischen Bereich ebnen. Beginne noch heute mit dem Erlernen der Python-Datengrundlagen mit DataCamp.


Author
Kevin Babitz
LinkedIn

Data Science Autor | Senior Technical Marketing Analyst bei Wayfair | MSE in Data Science an der University of Pennsylvania

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