DataScienceKontexten

DataScienceKontexten bezeichnet die Vielfältigkeit der Anwendungsbereiche, in denen Data-Science-Methoden zum Einsatz kommen. Der Begriff betont, dass Data Science nicht nur als Technik, sondern als integraler Bestandteil von Domänenprozessen verstanden werden muss. Kontext umfasst sowohl fachliche Ziele als auch organisatorische Rahmenbedingungen, Datenquellen, Rechts- und Ethikfragen sowie Stakeholderinteressen.

Zentrale Einflussfaktoren sind domänenwissen, Datenqualität und -verfügbarkeit, Governance und Datenschutz, sowie die Erwartungen der Nutzenden. Je nach Kontext variieren Zielstellungen, Messgrößen und Anforderungen an Transparenz, Robustheit und Wartbarkeit von Modellen. Methodenwahl, Merkmalsengineering und Evaluationsprotokolle werden deshalb oft kontextsensitiv angepasst.

In der Praxis bedeutet Data-Science-Arbeit in verschiedenen Kontexten unterschiedliche Vorgehensweisen: In der Wirtschaft stehen Entscheidungsunterstützung und Rendite oft im Vordergrund; in der Medizin legen Sicherheit und Interpretierbarkeit von Modellen besonderen Wert; in der Fertigung geht es um Prozessoptimierung und Zuverlässigkeit; in der Stadt- und Umweltforschung um Nachhaltigkeit und Governance. Interaktion mit Domänenexperten ist daher zentral.

Herausforderungen umfassen Datenbias, Reproduzierbarkeit, Datenschutz und die Übertragung von Modellen in neue Kontexte. Forschung zu Data-Science-Kontexten betont daher interdisziplinäre Zusammenarbeit, praxisnahe Validierung und die Entwicklung von Guidelines, die den Brückenschlag zwischen Technik und Fachdomäne unterstützen.