Data Science hat sich mittlerweile als wichtiges Instrument im Rahmen der Wertschöpfung in vielen Unternehmen etabliert. Nun gilt es einerseits Rückschau zu halten, wie Data Science einbettet und genutzt wird. Andererseits ermöglichen neue Methoden, Techniken und Konzepte, dass Data Science noch effektiver in den Unternehmen eingesetzt werden kann. Anhand eines Use Case aus der Versicherungsbranche wird aufgezeigt, wie sich Data Science verankern lässt, welche Herausforderungen dabei zu meistern sind und wo sich Benefits realisieren lassen.

Zielpublikum: Data Scientist, Projektmanager, Entscheidungsträger, KI-Verantwortliche
Voraussetzungen: Grundlegende Kenntnisse der Data Science sind für den Talk von Vorteil, stellen aber keine Muss-Anforderung dar.
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Nachdem sich Data Science mittlerweile als wichtiges Instrument im Rahmen der Wertschöpfung in vielen Unternehmen etabliert hat, gilt es nun einerseits Rückschau zu halten, wie Data Science einbettet und genutzt wird. Andererseits ermöglichen neue Methoden, Techniken und Konzepte, dass Data Science noch effektiver in den Unternehmen eingesetzt werden kann.

Der Beitrag gibt einen Überblick zum Status quo der Data Science Nutzung in Unternehmen und stellt aktuelle Trends vor. Im Anschluss wird anhand eines Use Case aus der Versicherungsbranche konkret aufgezeigt, wie sich Data Science im Wertschöpfungsprozess verankern lässt, welche Herausforderungen dabei zu meistern sind und wo sich Benefits realisieren lassen.