Der Grundbaustein für weiterführende Data Science Anwendungen legt oft der Rohdatenanalysecluster. In dieser Gruppe befinden Sich Anwendungen wie Data warehousing, Datenstrukturierungen, Datenvisualisierungen sowie Data Storytelling und Webscraping Anwendungen.

Im Anwendungscluster der Marktanalyse geht es selbstredend um das Unternehmen umgebende Marktumfeld. Analysen zur Konkurrenzsituation oder Marktbewertungen gehören in dieses Cluster. Markt- und Preissimulationen in der Branche, Marktpotentialanalysen sowie (Marketing-) Kampagnenanalysen und –designs komplettieren die Anwendungsgebiete in diesem Cluster.

Der Kundenanalysecluster hat eine zentrale Bedeutung in den Data Science Anwendungsgebieten. Ein fundiertes Verständnis über die Kundenstruktur gibt detailliert Aufschluss über das Kundenverhalten. Die Bandbreite in diesem Cluster reicht von Kundengewinnung, Kundensegmentierung und Kundenprofilerstellung bis hin zu Kundenloyalitätsanalysen, Customer Lifetime Values , Churn Modellen, Umfrageerstellungen und Feedbackanalysen.

Die Anwendungen im Bereich der Produktanalysen haben zum Ziel, ihr Produktportfolio optimal zu entwickeln und zu bepreisen. Hierzu gehören die Anwendungsfälle der Produkteentwicklung und -bündelung, ein Produkteempfehlungsdienst, Produktpricings, Up- und Crosssellinganalysen sowie Produktequalitätskontrollen.

Data Science Anwendungen für Finanzanalysen werden seit geraumer Zeit eingesetzt. Bewährte Einsatzgebiete sind Asset- und Optionsbewertungen, Preis- und Absatzprognosen oder Szenarioanalysen. Aber auch der bekanntere Bereich wie Kennzahlenmessungen gehören zu den Data Science Anwendungen in diesem Cluster.

Für Ihre Unternehmensanalysen stehen einige Data Science Anwendungen bereit. Sei es eine datengestützte Risikomessung und –modellierung, eine Portfolioanalyse oder aber eine quantitative Budgetierung. Die Modelle zur Beschreibung von Mitarbeiterfluktuationen gehören ebenso zu diesem Data Science Anwendungscluster.

Im Anwendungscluster Prozessanalyse finden sich Use Cases für die Optimierung ihrer Unternehmensprozesse. Dazu gehören die Optimierung der Digitalisierungsprozesse, Verkaufs- und Werbeprozesse, Supply Chain und Produktionsprozesse wie auch Qualitätssicherungsprozesse und Prozessrisikoanalysen.

Anwendungen im Cluster der Serviceanalyse kennzeichnen sich durch neuartige Servicedienstleistungen welche durch die Nutzung von Data Science erst entstanden sind. Diese reichen von Betrugsbekämpfung, digitalisierter Kundeninteraktion, Bild-, Text- und Mustererkennung bis zu personalisierter Medizin.