Ob Klimaanpassung, Artensterben oder Lieferketten-Fairness: Die Herausforderungen sind gewaltig, die Probleme komplex, Handeln tut not. Um angemessene Lösungen zu erarbeiten, müssen häufig heterogene Daten verarbeitet und modelliert werden. Und wer mit Argumenten überzeugen will, ist gut beraten, diese auf harte Fakten und Zahlen aufzubauen – die sich auch vorzeigen und nachvollziehen lassen. Data Science-Methoden ermöglichen beides.
Daten liefern gute Argumente, jedenfalls dann, wenn das Untersuchungsdesign stimmig und nachvollziehbar ist und die Ergebnisse verständlich aufbereitet sind.
Nützlich ist das in der inter- und transdisziplinären FuE-Arbeit beispielsweise für Projektteams, die künftige Anwender, politische Entscheider oder Fördermittelgeber überzeugen wollen.