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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 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.