Warum dein Unternehmen Python für Business Analytics braucht

Python ersetzt Excel, um Entscheidungen im großen Maßstab zu treffen

Python und andere Open-Source-Sprachen wie R verdrängen rasant Excel, das für moderne Anforderungen nicht ausreichend skalierbar ist. Excel war jahrelang die De-facto-Entscheidungsbasis in Unternehmen. Doch es stammt aus einer Zeit mit kleinen Datensätzen, ohne Bedarf an Echtzeitinformationen und geringerer Bedeutung von Zusammenarbeit. Open-Source-Sprachen helfen Unternehmen, ihre Daten besser zu nutzen, und in vielen Rollen ist Programmierkenntnis heute Voraussetzung für Datenkompetenz.

Einer unserer Data Scientists, Chris Cardillo, sagt: „Wenn jemand mehr als vier Stunden am Tag in Excel verbringt, profitiert diese Person zweifellos davon, Python/R zu lernen.“ Dein Team durch diese Linse zu betrachten, ist hilfreich – es setzt den Programmierbedarf in Relation zu einem im Arbeitsalltag leicht erkennbaren Muster. Tatsächlich ist genau die Möglichkeit, Arbeitsergebnisse mit Open-Source-Code drastisch zu verbessern, der Grund, warum Chris Data Scientist geworden ist.

Source: xkcd

Wie hilft Python in Business Analytics?

BI und Dashboards (Descriptive Analytics)

Ein zentrales Ziel von Business Analytics ist es, zu beschreiben, was passiert ist, um Trends zu verstehen und Kennzahlen über die Zeit zu bewerten. Dieser Bereich heißt Descriptive Analytics und wird typischerweise von Data Analysts durchgeführt.

Data Analysts nutzen Python häufig, um vorhandene Daten zu beschreiben und zu kategorisieren. Sie betreiben explorative Datenanalyse, also Datenprofiling, Visualisierung von Ergebnissen und Ableitung von Erkenntnissen, die die nächsten Analyseschritte steuern. Mit Python lassen sich Daten verarbeiten (z. B. mit pandas), Workflows verschlanken und Visualisierungen erstellen (z. B. mit Matplotlib).

Machine Learning (Predictive Analytics)

Ein weiteres Ziel von Business Analytics ist es, die Zukunft vorzubereiten, indem vorhergesagt wird, was eintreten wird. Dieser Bereich heißt Predictive Analytics. Machine Learning ist der Teilbereich, der mit effizienten statistischen Algorithmen die Zukunft auf Basis vorhandener Informationen prognostiziert und Beziehungen sowie Insights identifiziert – man denke an die Empfehlungssysteme von Netflix.

Python entwickelt sich rasant zur Standardsprache im Machine Learning und wird genutzt, um Modelle für Bayes’sche Netze, Entscheidungsbäume und vieles mehr zu erstellen. Googles TensorFlow ist eine beliebte Python-Bibliothek, mit der viele Data Scientists schnell auf zahlreiche überwachte und unüberwachte Machine-Learning-Algorithmen zugreifen.

Decision Science (Prescriptive Analytics)

Prescriptive Analytics, auch Decision Science genannt, ist die letzte Phase von Business Analytics. Sie antizipiert, was, wann und warum bestimmte Ergebnisse eintreten – und leitet daraus konkrete Handlungen ab. Sie bringt Daten direkt in den Entscheidungsprozess ein. In unserem DataFramed-Podcast erklärt Cassie Kozyrkov, Chief Data Scientist bei Google Cloud, den Zusammenhang zwischen Decision Intelligence und Data Science.

Decision Scientists rahmen ihre Datenanalysen entlang von Geschäftsproblemen und nutzen viele der gleichen Methoden und Tools wie Data Scientists. Ihr Ziel ist es, Insights nutzbar zu machen – daher müssen Modelle und Visualisierungen so aufgebaut sein, dass sie diese Erkenntnisse klar vermitteln. Python wird häufig eingesetzt, um Prescriptive-Analytics-Tools via Deep Learning zu entwickeln, das mit künstlichen neuronalen Netzen optimale Ergebnisse anstrebt.

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