
In der Hoffnung, einen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, wurde von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte erarbeitet - das Data Science Process Model (DASC-PM). Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern vielmehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren.
Das DASC-PM ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Arbeitsgruppe zu verstehen.
Als Zielgruppe des DASC-PM sind all diejenigen zu sehen, die direkt oder aber auch indirekt an Data-Science-Projekten beteiligt sind. Grundlegende Kenntnisse über den Komplex der analytischen Informationssysteme werden dabei vorausgesetzt. Das Vorgehensmodell soll dazu dienen, allen Interessengruppen von Data-Science-Projekten ein Verständnis der notwendigen Aufgaben und Zusammenhänge zu vermitteln. Zudem kann es von Studierenden genutzt werden, um sich dem Themenfeld zu nähern.
Die Data Science befindet sich noch am Anfang ihrer Entwicklung. Deshalb soll DASC-PM nicht als abgeschlossenes Werk betrachtet werden. Wir wünschen uns sehr, dass es zukünftig in der Durchführung von Data-Science-Projekten Berücksichtigung findet. Dadurch gewonnene Erkenntnisse sollen sowohl genutzt werden, um die bestehenden Ausarbeitungen in Frage zu stellen, als auch, um sie zu vervollständigen und zu detaillieren.
Kooperationen im Projekt
Publikationen

Dr. Stephan Kühnel
Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Juristische und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Wirtschaftswissenschaftlicher Bereich - School of Economics and Business
Universitätsring 3
06108
Halle (Saale)
Tel.:+49 345 5523477