# Fortschrittliche datenwissenschaftliche Lösungen

Dassault Systèmes nutzt Unternehmensdaten zur Generierung von wertvollen und zuverlässigen Erkenntnissen, um fundierte Entscheidungen in großem Maßstab zu ermöglichen.

Was ist eine datenwissenschaftliche Lösung?

Datenwissenschaftliche Lösungen umfassen Tools, Technologien und Methoden, mit denen Unternehmen **Daten erfassen, analysieren und auswerten** können. Dies dient einer fundierteren Entscheidungsfindung und einem besseren Verständnis innerhalb des gesamten Unternehmens. Durch den Einsatz von **KI und maschinellem Lernen** erkennen diese Lösungen Muster, prognostizieren Trends und wandeln komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse um, mit denen sich branchenspezifische Herausforderungen bewältigen lassen.

Unser Ansatz

Durch die Kombination von Ontologien, fortschrittlichen Analysen und wissenschaftlich fundierten Modellierungsansätzen wie [MODSIM](/de/3dexperience/integrated-modeling-and-simulation "MODSIM zur nachhaltigen Produktentwicklung") (gleichzeitige Durchführung von Modeling und Simulation) auf der **3D**EXPERIENCE Plattform bietet Data Science validierte Erkenntnisse in großem Maßstab. MODSIM ist dabei eine von mehreren wissenschaftlichen Säulen, mit denen Daten strukturiert und in einen Kontext gesetzt werden.

Dieser Ansatz fördert die Entwicklung **industrieller KI** und unterstützt Unternehmen dabei, den Schritt von Dashboards hin zu **verlässlichen, umsetzbaren Entscheidungen in sicheren, souveränen Umgebungen zu vollziehen**.

[MODSIM](/de/media/20567)

Wie wir Datenwissenschaft und industrielle KI umsetzen

Real World Evidence (RWE)

Verwandeln Sie Daten aus der Praxis in verlässliche Erkenntnisse und belegbare Fakten. Durch die Zusammenführung von Informationen aus Krankenakten, vernetzten Geräten, Betriebsabläufen oder Kundeninteraktionen in einem sicheren semantischen Rahmen liefert Real World Evidence validierte Erkenntnisse zur Unterstützung wichtiger Entscheidungen. Dies hilft Unternehmen, schneller zu handeln, Risiken zu minimieren und regulatorische Anforderungen sicher zu erfüllen, ohne dabei die Datenhoheit aus den Augen zu verlieren.

Ontologie

Führen Sie alle Ihre Daten in einem einzigen semantischen Rahmen zusammen. Unter Ontologie verstehen wir die Verknüpfung von 2D- und 3D-Modellen, IoT-Signalen, Texten, Bildern und Simulationsdaten zu einer einheitlichen und aussagekräftigen Darstellung. Diese gemeinsame „datenbasierte Sprache“ beseitigt Silostrukturen, stärkt die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und gewährleistet lückenlose Rückverfolgbarkeit vom Design bis zur Fertigstellung – und ermöglicht so die Generierung validierter Erkenntnisse auf Unternehmensebene.

Generatives Wissen und Know-how

Erhalten und skalieren Sie das Fachwissen im gesamten Unternehmen Generatives Wissen und Know-how nutzt menschliches Fachwissen und wandelt es in industrielle, KI-gestützte Orientierungshilfen um, mit denen alltägliche Entscheidungsprozesse unterstützt werden. Zusammen mit Virtual Twin Experiences entsteht so ein kontinuierlicher Kreislauf aus Lernen und Verbesserung, der sicherstellt, dass Best Practices gemeinsam genutzt, geistiges Eigentum geschützt und der Innovationsprozess nie unterbrochen wird.

Die Hauptvorteile von Software im Bereich Data Science

Verbesserte prädiktive Analysen und Modellierung

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2025-10/icon-002-improve.png)

Optimierte Datenvisualisierung und -analyse

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2025-09/icon-036-product-data-blue-rvb.png)

Automatisierte Workflows und skalierbare Prozesse

 ![](https://www.3ds.com/assets/invest/2025-10/icon-421-fast-decision.png)

Beschleunigung von Zusammenarbeit und Synchronisierung

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Datenwissenschaft für eine nachhaltige Zukunft nutzen

Dassault Systèmes verbindet Data Science mit Nachhaltigkeitsinitiativen, um den Ressourcenverbrauch zu optimieren und Abfall zu reduzieren, indem es Erkenntnisse nutzt, die auf industrieller KI basieren. Prädiktive Analysen können die Energieeffizienz, die Praktiken der Kreislaufwirtschaft und die Überwachung der Umweltauswirkungen verbessern.

Darüber hinaus ermöglichen maschinelles Lernen und digitale Simulationen es Unternehmen, CO2-Emissionen zu erfassen, Recyclingprozesse zu optimieren und umweltfreundliche Produkte zu entwickeln. Durch den Einsatz datengestützter Nachhaltigkeitsstrategien auf sicheren, souveränen Plattformen können Unternehmen ihre Auswirkungen auf Umwelt und Wirtschaft verbessern.

[(Sustainability-SGP) Kreislaufwirtschaft in Aktion](/de/media/14216)

[   Mehr über Erkenntnisse der Kreislaufwirtschaft erfahren     ](/de/sustainability/circular-economy)

Datenwissenschaftliche Lösungen für verschiedene Branchen: industrielle KI

Erfahren Sie, wie Datenwissenschaft in verschiedenen Branchen zum Einsatz kommt und wie unsere Lösungen validierte, wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse liefern, mit denen konkrete Geschäftsergebnisse erzielt werden.

Dassault Systèmes unterstützt industrielle KI-Anwendungen durch datenwissenschaftliche Lösungen, die sicher, souverän, rückverfolgbar und wissenschaftlich gestützt sind. Unser Ansatz liefert zuverlässige und kontextbezogene Darstellungen realer Daten, Prozesse und deren Wechselwirkungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Industrielle KI verbindet souveräne und wissenschaftlich fundierte Analysen mit einem menschenzentrierten und wissensbasierten Ansatz. Sie bildet die Grundlage für ein modellbasiertes, serviceorientiertes Unternehmen und verändert die Art und Weise, wie Organisationen Daten in validiertes Wissen und operatives Know-how umwandeln.

Use Cases: Zentrale Anwendungsbereiche von Tools im Bereich Data Science

Mit Software im Bereich Datenwissenschaft lassen sich fortschrittliche Analysen, Vorhersagemodelle und Echtzeit-Datenvisualisierungen auf der Grundlage wissenschaftlicher Genauigkeit durchführen Diese Tools wandeln Rohdaten branchenübergreifend in validierte, umsetzbare Erkenntnisse um.

Wissenschaftliche Forschung und Datenvisualisierung

Alle wissenschaftlichen Bereiche können Daten für die Grundlagenforschung und für fortschrittliche Visualisierung nutzen. In Bereichen wie der Biologie und der Materialwissenschaft beschleunigt die Datenwissenschaft den Forschungsfortschritt, indem sie große Datensätze wie Genomsequenzen, Molekülstrukturen und Materialeigenschaften verarbeitet und visualisiert. Maschinelles Lernen deckt verborgene Muster in sicheren Umgebungen auf, verbessert die Zusammenarbeit und unterstützt evidenzbasierte Durchbrüche.

Mithilfe von BIOVIA verbindet der Ansatz des virtuellen Zwillings von Dassault Systèmes reale Daten mit wissenschaftlich fundierten Simulationen, um Forschenden einen ganzheitlichen Überblick über komplexe Systeme zu verschaffen.

[Mehr über die wissenschaftliche Datenanalyse erfahren](/de/products/biovia)

Business Intelligence und prädiktive Analyse

Moderne Plattformen im Bereich Datenwissenschaft wandeln Rohdaten mithilfe interaktiver Dashboards, automatisierter Berichte und fortschrittlicher Prognosemodelle in strategische Erkenntnisse um. Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen semantischen Rahmen erhalten Unternehmen einen einheitlichen Überblick über ihre Geschäftsleistung.

Mit NETVIBES werden Geschäftsdaten in Echtzeit in Dashboards zusammengefasst, was eine durchgängige Transparenz und vorausschauende Erkenntnisse ermöglicht. So können Führungskräfte Marktveränderungen antizipieren, Abläufe optimieren und Wettbewerbsvorteile bei vollständiger Rückverfolgbarkeit sichern.

[Lösungen für prädiktive Analysen kennenlernen](/de/products/netvibes)

Maschinelles Lernen und Optimierung industrieller KI

Industrielle KI-gestützte Plattformen im Bereich Datenwissenschaft unterstützen den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens innerhalb einer kontrollierten, souveränen Infrastruktur – von der Datenaufbereitung über das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung. AutoML beschleunigt die Entwicklung, während Deep-Learning-Modelle Echtzeitprognosen liefern, die die Effizienz steigern und Innovationen vorantreiben.

Dassault Systèmes kombiniert verschiedene KI-Techniken mit wissenschaftlich fundierter Validierung, um den Nutzen für branchenspezifische Use Cases zu maximieren.

[Mehr über Industrielle KI-gestützte Datenwissenschaft erfahren](/de/technologies/ai-software)

NLP und Textanalyse für fundiertere Einblicke

Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache gewinnen Erkenntnisse aus unstrukturierten Texten und ermöglichen so Stimmungsanalysen, automatisierte Klassifizierung von Dokumenten sowie maschinelle Übersetzung. Deep-Learning-Modelle verbessern die Genauigkeit und das Sprachverständnis. Dies führt zu besseren Kundeninteraktionen und leistungsfähigeren Business-Intelligence-Lösungen.

Dassault Systèmes integriert NLP in sein Lösungsportfolio, um Unternehmen dabei zu unterstützen, das volle Potenzial von Textdaten auszuschöpfen und gleichzeitig die Datenhoheit zu wahren.

[Textanalyse mit NLP verbessern](/de/products/netvibes/proxem-studio)

Analyse von Produktion und Logistik

Maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen optimieren Workflows in der Produktion und die Abläufe in der Lieferkette. In der Fertigungs- und Logistikbranche ermöglicht Data Science die Entscheidungsfindung in Echtzeit, die Nachfrageprognose und die Bestandsoptimierung.

Mit DELMIA können Unternehmen die Produktionsplanung und die logistische Koordination optimieren, wodurch Betriebskosten gesenkt und die Lieferleistung verbessert werden.

[Mehr über Analysefunktionen von DELMIA erfahren](/de/products/delmia)

Vorausschauende Wartung und industrielle Betriebsabläufe

Datenwissenschaftliche Lösungen nutzen IoT- und Sensordaten, um Anlagenausfälle vorherzusagen und vorbeugende Wartungsmaßnahmen zu planen, bevor kostspielige Ausfälle auftreten. Modelle des maschinellen Lernens erkennen Muster in Betriebsdaten, reduzieren Ausfallzeiten und verlängern die Lebensdauer von Anlagen.

Die Industrielösungen von Dassault Systèmes verbinden prädiktive Analysen mit digitalen Zwillingen und wissenschaftlich fundierter Modellierung, sodass Hersteller ihre Leistung optimieren und ihre Resilienz steigern können.

[Mehr über Lösungen für die vorausschauende Wartung erfahren](/de/technologies/manufacturing-software)

Integration mit virtuellen Zwillingen und MODSIM

Datenwissenschaft und KI ermöglichen einen grundlegend anderen Ansatz beim Produktdesign und bei der Produktentwicklung. Anstatt eines sequenziellen Ablaufs zu folgen – erst modellieren, dann testen und korrigieren –, ermöglicht MODSIM die gleichzeitige Durchführung von Modeling und Simulation. Dies stellt den neuen Industriestandard für die Produktkonzeption dar.

Data Science ist in Virtual Twin Experiences und MODSIM-Workflows (Modeling und Simulation) integriert und ermöglicht datengestützte Versuche, Validierungen und kontinuierliche Verbesserungszyklen über verschiedene Bereiche hinweg.

[Erfahren Sie, wie MODSIM die Data Science unterstützt](/de/3dexperience/integrated-modeling-and-simulation)

Entwicklung von datenwissenschaftlichen Lösungen

Die Datenwissenschaft hat sich seit ihren Anfängen als Teil der Statistik und der frühen Informatik bis hin zum heutigen Zeitalter der industriellen KI kontinuierlich weiterentwickelt. Diese Entwicklung wurde durch Fortschritte in der Mathematik und Informatik sowie durch die Anforderungen der Industrie vorangetrieben.

Die zunehmende Relevanz von maschinellem Lernen und Big Data ermöglichte die Einführung von prädiktiver Analyse, Echtzeit-Dashboards und fortschrittlicher Visualisierung. Deep Learning hat den Funktionsumfang in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und autonome Systeme weiter ausgebaut.

Heute vereint Dassault Systèmes diese Fortschritte mit wissenschaftlich fundierten Lösungen und Virtual Twin Experiences auf der **3D**EXPERIENCE Plattform. MODSIM ist eine von mehreren Säulen der Wissenschaft, die zur Einordnung und Strukturierung von Daten dienen, die Entwicklung der industriellen KI unterstützen und es Unternehmen ermöglichen, Daten in großem Maßstab in validiertes Wissen umzuwandeln. Als vertrauenswürdiger IP-Partner gewährleisten wir Datenhoheit, Rückverfolgbarkeit und wissenschaftliche Genauigkeit während des gesamten Analysezyklus.

Datenwissenschaftliche Exzellenz mit Dassault Systèmes

Lösungen mit Innovationskraft

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Skalierbarkeit und Flexibilität

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Branchenspezifisches Fachwissen: industrielle KI

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Vertrauenswürdiger IP-Partner

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Engagement für Nachhaltigkeit

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## Möchten Sie noch mehr erfahren?

Erfahren Sie, wie Dassault Systèmes die Zukunft der industriellen, KI-gestützten Datenwissenschaft und der geschäftlichen Transformation gestaltet

FAQs zu Datenwissenschaft und Technologien

Wie werden die datenwissenschaftlichen Lösungen von Dassault Systèmes in bestehende Systeme integriert?

Unsere Plattform unterstützt Cloud-, Sovereign-Cloud-, On-Premise- und Hybrid-Bereitstellungen. Vorkonfigurierte Schnittstellen ermöglichen eine nahtlose Integration mit PLM-, MES-, ERP- und CRM-Systemen. MLOps-Funktionen gewährleisten die Modellüberwachung, Governance, Rückverfolgbarkeit und Skalierbarkeit im gesamten Unternehmen in sicheren, urheberrechtlich geschützten Umgebungen.

Wodurch unterscheidet sich der Ansatz von Dassault Systèmes im Bereich Data Science?

Wir verbinden industrielle KI und maschinelles Lernen mit wissenschaftlich fundierten Modellierungsansätzen wie MODSIM und Virtual Twin Experiences. Als vertrauenswürdiger IP-Partner arbeiten wir mit branchenspezifischen Datensätzen und Ontologien in souveränen, sicheren Umgebungen. Unsere Lösungen liefern präzisere, validierte und umsetzbare Ergebnisse als allgemeine Analysetools – gestützt auf wissenschaftliche Genauigkeit und Fachkompetenz.

Wie stellen Sie Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicher?

Unsere Software im Bereich Data Science gewährleistet einen umfassenden Schutz durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Anonymisierung und Prüfpfade innerhalb einer souveränen Infrastruktur. Als vertrauenswürdiger IP-Partner sind unsere Lösungen darauf ausgelegt, globale Standards wie die DSGVO und den HIPAA zu erfüllen, Anforderungen an die Datenhoheit zu unterstützen. Zudem können sie für regulierte Branchen wie Life Sciences (GxP-Konformität) validiert werden. Wir bieten sichere, nachvollziehbare und wissenschaftlich fundierte Umgebungen, in denen Unternehmen innovativ und sicher agieren können.

Welche Probleme löst die Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft bewältigt zentrale Herausforderungen, indem sie **künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen** nutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

- **Bewältigung der Datenflut**: Organisiert und analysiert große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten.
- **Vorhersage von Trends und Risiken**: Nutzt prädiktive Analysen, um Marktentwicklungen und Geschäftsrisiken vorherzusagen.
- **Effizienzsteigerung**: Automatisiert Workflows, reduziert Redundanzen und optimiert die Betriebsabläufe.
- **Betrugserkennung und Cybersicherheit:** Erkennt Anomalien, um Betrug und Sicherheitsbedrohungen zu verhindern.
- **Personalisiertes Kundenerlebnis**: Ermöglicht KI-gestützte Empfehlungen und Stimmungsanalysen.
- **Gesundheitswesen und Arzneimittelforschung:** Analysiert Patientenakten und beschleunigt die medizinische Forschung.
- **Optimierung von Lieferketten**: Verbessert die Nachfrageprognose, die Logistik und das Bestandsmanagement.
- **Nachhaltigkeit und klimabezogene Analysen**: Erfasst CO2-Emissionen und optimiert den Energieverbrauch.
- **KI-gestützte Entscheidungsfindung**: Bietet Echtzeitanalysen für strategische Geschäftseinblicke.
- **Förderung der wissenschaftlichen Forschung:** Unterstützt Mustererkennung, Simulationen und komplexe Analysen.
- **Maßgeschneiderte Lösungen:** Löst Ihre Probleme und Herausforderungen mit einem einzigartigen Angebot im Bereich der industriellen KI.

Was sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung von datenwissenschaftlichen Lösungen?

Unternehmen sehen sich häufig mit Problemen hinsichtlich Datenqualität, Systemkompatibilität, Verfügbarkeit von Fachkräften, Interpretierbarkeit von Modellen und Datenhoheit konfrontiert. Dassault Systèmes begegnet diesen Herausforderungen mit einheitlichen, souveränen Datenplattformen, Ontologien zur semantischen Abstimmung, wissenschaftlich fundierten Validierungsrahmen und integrierten Governance-Funktionen, um Vertrauen, Compliance und Akzeptanz im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Data Science vs. Software-Engineering vs. Softwareentwicklung: Worin bestehen die Unterschiede?

**Aspekt****Data Science****Software-Engineering****Softwareentwicklung****Fokus**Erstellung validierter Modelle, Gewinnung von ErkenntnissenDesign und Entwicklung von SoftwaresystemenProgrammierung zur Entwicklung von Softwareanwendungen**Kernkompetenzen**Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, FachwissenSystemdesign, Softwarearchitektur, ProgrammierungProgrammierung, Fehlerbehebung, UI/UX-Design**Tools**Python, R, SQL, TensorFlow, Hadoop, wissenschaftsbasierte PlattformenJava, C++, Python, UML, VersionskontrolleIDEs, Git, Programmiersprachen (Java, Python)**Zentrale Leistungsmerkmale**Datenmodelle, prädiktive Analysen, validierte datengestützte ErkenntnisseRobuste, skalierbare SoftwaresystemeFunktionsfähige Softwareanwendungen**Branchenanwendungen**Finanzen, Gesundheitswesen, Fertigung, Forschung, Luft- und RaumfahrtIT, Technologieunternehmen, InfrastrukturApp-Entwicklung, Webentwicklung, Spieleentwicklung**Problemlösungsansatz**Datengestützt, statistische Methoden, wissenschaftlich fundierte ValidierungSystematisch, Engineering-PrinzipienIterativ, agile Methoden

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Datenwissenschaft (Data Science)