Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen. In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, haben wir von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis das vorliegende Dokument erarbeitet, in dem ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte beschrieben wird das Data Science Process Model (DASC-PM).

http://dx.doi.org/10.25673/32872.2

In einer neuen virtuellen Arbeitsgruppe möchten wir zusammen mit Ihnen in den kommenden Monaten DASC-PM weiter ausarbeiten. Zielgruppe des Aufrufes sind Praktiker und Wissenschaftler, die im Data-Science-Bereich tätig sind. Durch die Zusammenarbeit in einer organisationsübergreifenden Arbeitsgruppe werden nicht nur heterogene Sichtweisen berücksichtigt, sondern auch verschiedene Erfahrungen gebündelt. Das Ergebnis soll Sie bei der Strukturierung und Durchführung Ihrer Data-Sci-ence-Projekte unterstützen. Die Erkenntnisse sollen zudem unter Nennung aller beteiligten Personen veröffentlich werden.
Ab Mitte März 2021 möchten wir in zeitunabhängiger Zusammenarbeit und organisiert über verschiedene unabhängige Meilensteine an der Weiterentwicklung des DASC-PM arbeiten. Diese Aufteilung ermöglicht es Ihnen, sich in einem Maß zu beteiligen, das Sie an Ihre Arbeitsbelastung und Ihre Interessenschwerpunkte anpassen können. Unser diesjähriger Fokus wird auf dem Thema Use-Case-Auswahl und Staffing von Data Science Projekten, der Erarbeitung von konkreten Use-Case-Beispielen für das DASC-PM und der Überprüfung des bestehenden Modells liegen.

Aufruf zur Teilnahme an DASC-PM v1.1

Die Industrie 4.0 wird die gesamte Industrieproduktion revolutionieren, dabei wird die Digitalisierung ein Schlüsselfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.
Die digitale Transformation in Betrieben stellt dabei einen Zukunftsmarkt mit erheblichen Wachstumsraten dar. 
Notwendige Technologien zur Analyse der weitgehend unstrukturierten Massendaten (Big Data) fehlt jedoch in vielen Unternehmen.

Aus dieser Situation heraus wurde am 26.10.2011 in Mönchengladbach  eine Kooperationsvereinbarung zwischen
der Hochschule Niederrhein, der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg und der Fachhochschule Dortmund geschlossen.
Diese Kooperation hatte zum Ziel auf die bisherigen Entwicklungen aufzusatteln und einen regelmäßigen Austausch innerhalb der SAP Arbeitskreise und der Lehrenden der Hochschulen zu gewährleisten, sowie ein einheitliches Auftreten bei Kongressen zu haben.

Daraus gründete sich 2016 dann, das Big Data Innovation Center (BDIC).

Big Data Innovation Center