In der heutigen Unternehmenslandschaft werden Daten in exponentiell großem Umfang erstellt und gespeichert. Daher ist es für viele wachsende Unternehmen ein wichtiges Ziel, die Geschäftsabläufe durch datengesteuerte Entscheidungen zu verbessern. Der Bereich der Datenwissenschaft befasst sich mit diesen Anforderungen, indem er Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik und prädiktive Modellierung kombiniert, um analytische Erkenntnisse über Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu gewinnen.   Die Daten müssen oft in großem Umfang bereinigt und vorverarbeitet werden; daher zielen viele Forschungsthemen auch darauf ab, verschiedene Lösungen für parallelisiertes und verteiltes Computing und Datenspeicherung zu finden: von den großen Akteuren auf diesem Markt wie Apache Hadoop und Spark bis hin zu CUDA. Der Bereich der Datenwissenschaft weist Schnittstellen zu einer Vielzahl anderer Disziplinen auf, und durch den Einsatz neuer Rechentechnologien in Verbindung mit Statistik und prädiktiver Modellierung streben wir danach, einzigartige analytische Erkenntnisse aus Daten in großem Maßstab zu gewinnen.

Die Forschungsprojekte im Bereich Data Science bei SNET untersuchen derzeit Daten aus den Bereichen Automobil, Energie und mobile Kommunikation. Dabei befassen wir uns häufig mit der Verarbeitung und Analyse von Geodaten in strukturierten und unstrukturierten Formaten.  Unser Ziel ist es, die tief in den Daten verborgenen statistischen Beziehungen zu entdecken und dieses Wissen als Rahmen für die Entwicklung von Prototypen zu nutzen.