Durch die exponentiell steigende Verfügbarkeit von Daten und Rechenleistung öffnen sich für Unternehmen enorme Potenziale zur Wertschöpfung, beispielsweise durch die systematische Analyse der Daten zur Entscheidungsvorbereitung, der datengetriebenen Optimierung von Prozessen oder durch die Entwicklung völlig neuer, auf Daten basierender Produkte. In einer Studie von 2017 schätzt die Unternehmensberatung Accenture, dass alleine die Anwendung von Methoden des Machine Learnings bis 2025 zu einem Profitabilitätsschub von 38 Prozent führen wird. Eine Umfrage von KPMG und bitcom research zeigt, dass erst etwa ein Drittel der Unternehmen ihre Daten systematisch nutzt. Darüber hinaus gewinnen Kenntnisse aus den Bereichen Data Governance, Missing Data/Data Quality Management, Agile Business Intelligence Development, Predictive Maintenance in den Unternehmen zunehmend an Bedeutung.
Der Einsatz der Absolventen und Absolventinnen als Data Scientist, Business Analyst oder Data Analyst ist in fast allen Branchen und vielen Unternehmensbereichen möglich, z.B. in der Beratung, Wirtschaftsprüfung, Marktforschung, Industrie, bei Versicherungen, Banken und IT-Unternehmen sowie im öffentlichen Dienst und der angewandten Forschung. Die Berufsaussichten in diesen Feldern sind aktuell und in den nächsten Jahren hervorragend.
Hochqualifizierte Experten sind gefragt, die über eine gut fundierte mathematische Grundlagenausbildung verfügen, betriebswirtschaftliches Verständnis besitzen und softwarebasiert Daten sammeln, aufbereiten, analysieren und Methoden des Machine Learnings und der Predictive Analysis anwenden sowie die Ergebnisse zu Entscheidungsgrundlagen verdichten, visualisieren und verständlich präsentieren können.
Die Hochschule Augsburg verfügt über ein starkes Netzwerk in die Wirtschaft. Speziell für den Bereich Data Science bestehen Wirtschaftskontakte zu Unternehmen aus den Bereichen Data Science, IT, Versicherungen, Unternehmensberatung, Internet und Maschinenbau.