Python für Data Science: Die Lösung für Datenprojekte

Daten sind im digitalen Zeitalter von unschätzbarem Wert. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihr Geschäftsmodell zu optimieren, neue Geschäftsfelder zu identifizieren, den Umsatz zu steigern, die Kundenbindung zu optimieren und sich viele weitere Wettbewerbsvorteile zu sichern. [...]

Gerade in wirtschaftlich schwierigen Zeiten sind Daten entscheidend für den Unternehmenserfolg. Das Problem: In vielen Unternehmen ist noch unklar, wie der Datenschatz gehoben und vor allem, wie die Daten optimal eingesetzt werden können, um einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. Das kann daran liegen, dass interne Strukturen nicht gut funktionieren oder dass es nicht genügend Zeit gibt, um alle Anfragen zu bearbeiten.

Python als Lösung der Probleme

Eine mögliche Lösung für diese Probleme ist Python: Unternehmen sollten sich mit Python beschäftigen, um ihre Abläufe zu optimieren und eine effektive und effiziente Zusammenarbeit aller Mitarbeiter:innen, die mit Datenverarbeitung und Datenanalyse zu tun haben, zu gewährleisten.

Warum Python? Python ist eine der derzeit führenden Programmiersprachen im Bereich Data Science und eignet sich daher optimal für die geschilderten Vorhaben. Weltweit nutzen nahezu 16 Millionen Entwickler:innen die Sprache. 

Die weite Verbreitung hat unter anderem dazu geführt, dass sich ein breites Open-Source-Ökosystem entwickelt hat, um die Daten je nach Anwendungsfall zu analysieren. Darüber hinaus gibt es zahlreiche Open-Source-Bibliotheken, auf die Unternehmen zurückgreifen und die sie für ihre eigenen Projekte nutzen können, ohne sich mit der Implementierung von Drittanwendungen befassen zu müssen. 

Das bedeutet auch, dass Unternehmen, die wissen, wie sie die Programmiersprache am besten für ihre Zwecke einsetzen können, einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil haben. 

 Python hat viele Vorteile

Gerade die Open-Source-Lizenz, unter der Python frei verwendet und weitergegeben werden kann, ist ein echter Glücksfall für Unternehmen. Das führt nämlich dazu, dass sich bei einem Problem viele Entwickler:innen um die Lösung kümmern. 

Auch im Hinblick auf die Geschwindigkeit ist Python gar nicht zu überschätzen: Die Sprache hat eine recht simple und kompakte Code-Struktur, was die Time-to-Market deutlich verkürzt. In einigen Fällen führt dies zu Code-Einsparungen von bis zu 75 Prozent gegenüber vergleichbaren Sprachen. Und: Die Vielzahl an Bibliotheken, die für den Einsatz im Bereich KI entwickelt wurden, machen Python zu einem idealen Tool für Projekte, die sich innovativen Fragestellungen widmen wollen. 

Die meistgenutzten Anwendungen für Python

Kein Wunder also, dass uns Python an vielen Stellen in unserem Alltag begegnet – was wir oft gar nicht wissen. Die Sprache wird beispielsweise von Netflix verwendet, um die Empfehlungen des Algorithmus an die Nutzer anzupassen, und auch selbstfahrende Autos nutzen Python. 

Da Python als sogenannte Universalsprache konzipiert wurde und vielseitig und recht einfach zu benutzen ist, kommt sie in vielen weiteren Bereichen zum Einsatz. Darunter:

• Software- und Webentwicklung
• Automatisierung
• Data Science
• Maschinelles Lernen (ML)
• Sprachentwicklung
• Scripting

Laut einer aktuellen Umfrage unter Entwickler:innen ist Python im Bereich Datenanalyse am beliebtesten. Aber auch im maschinellen Lernen – der oben erwähnte Empfehlungsalogrithmus gehört dazu – wird die Programmiersprache gerne eingesetzt.

Ein Grund für die große Verbreitung und Beliebtheit der Programmiersprache sind die erwähnten Bibliotheken und Frameworks. Entwickler:innen, die sich einem Problem nähern oder eine neue Anwendung entwickeln wollen, können auf diese Bibliotheken zurückgreifen und sich so einiges an Zeit sparen. Noch dazu ist die Programmiersprache plattformunabhängig, was ein weiterer Vorteil ist, da sie somit auf verschiedenen Betriebssystemen eingesetzt werden kann. 

Einsatz im maschinellen Lernen

Gerade der Bereich des maschinellen Lernens befindet sich im Umbruch. Gut für Entwickler:innen und Data Scientists, wenn sie auf bereits vorhandene Bibliotheken und Frameworks zurückgreifen können. Für Python stehen dabei mehr als 70.000 Bibliotheken zur Verfügung. 

Auch die Frameworks sind frei zugänglich. Streamlit ist ein Beispiel für ein Tool, um interaktive Web-Apps zu erstellen. Es ist das erste große Framework, das vollständig in Python geschrieben wurde. Expert:innen gehen davon aus, dass sich mit diesem Tool die Entwicklungszeit deutlich verkürzen lässt. 

Und nicht nur das: Python kann helfen, eines der großen Probleme des maschinellen Lernens zu lösen: die Modelle von der Entwicklungsphase in die Anwendung zu bringen. Python löst dieses Problem, indem die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Data Engineers und Anwendungsentwickler:innen verbessert wird und so bessere Lösungen ermöglicht werden. 

Best Cases: Hier wird Python bereits eingesetzt

Doch genug der Theorie, schauen wir uns an, wo und wie Python schon heute in der Praxis eingesetzt wird: Beispielsweise im Gesundheitswesen wird die Sprache für viele Zwecken genutzt: ML-Algorithmen werden mit Python geschrieben oder die Sprache wird für natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) verwendet.

In der Diagnostik wird Python zum Beispiel in der Bilderkennung, zur Verarbeitung medizinischer Texte oder sogar zur Vorhersage genetisch bedingter Erkrankungen genutzt. Das staatliche Gesundheitssystem in Großbritannien (NHS) hat sogar die NHS Python Community gegründet, um Open-Source-Lösungen im Gesundheitssektor zu fördern (https://nhs-pycom.net).

Nicht um Gesundheit, sondern um Energie- und damit auch Kosteneinsparungen geht es beim Einsatz von Python bei der britischen Tochtergesellschaft des französischen Stromversorgers Électricité de France (EDF): Der Konzern hat sich von seinen veralteten Systemen verabschiedet, um die vorhandenen Daten besser nutzen zu können. Der Einsatz von Python spielte bei dieser Umstellung eine wichtige Rolle. Denn damit hatten Data Scientist die Möglichkeit, ML-Modelle in die Produktionsumgebung zu integrieren. 

Genau dieser integrative Ansatz macht es Unternehmen erst möglich, die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kund:innen besser zu verstehen und Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die wirklich einen Mehrwert haben. Im Fall von EDF bedeutet das, dass sie ein Tool entwickelt haben, um Probleme bei finanziell schwachen Personen vorherzusagen und so finanzielle Engpässe im Idealfall gar nicht erst entstehen zu lassen. 

Ideen: So könnte Python in Zukunft genutzt werden

In den meisten Situationen wird Python nicht als alleinige Programmiersprache, sondern zusammen mit SQL, Java oder anderen Programmiersprachen genutzt. Wenn Unternehmen dazu übergehen, Python in ihre Datenplattformen zu integrieren, können sie ihre eigenen Anwendungen und Programme erstellen. Das lohnt sich vor allem dann, wenn aus vorhandenen Informationen wertvolle Daten gewonnen werden sollen. Wenn alle beteiligten Mitarbeiter:innen dieselbe Sprache verwenden, lassen sich außerdem Zeit und Kosten sparen. 

Kurzum, Unternehmen können heutzutage aus einer schier unendlichen Menge an Daten schöpfen. Diese Daten gilt es zu analysieren und zu verwenden. Python kann genau dabei helfen, denn die Programmiersprache erlaubt es Data Scientists, Analyst:innen, Data Engineers und Entwickler:innen effizient und effektiv zusammenzuarbeiten.

Unternehmen können sich so einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Denn durch den umfassenden Einsatz von Python werden die internen Teams flexibler, schneller und können Daten besser nutzen, um daraus Erkenntnisse abzuleiten und neue Anwendungen zu kreieren.

*Der Autor Jeff Hollan ist Director of Product bei Snowflake.