Meinfelder, FlorianFlorianMeinfelder0000-0001-5959-7612Rendtel, UlrichUlrichRendtelSeidel, WilliWilliSeidelMüller, ChristineChristineMüllerWagner, JoachimJoachimWagnerChlumsky, JürgenJürgenChlumskyZwick, MarkusMarkusZwick2023-02-022023-02-022023https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/57721Die Statistik als fachliche Disziplin muss sich in einem rasch wandelnden Umfeld behaupten, das durch den Aufstieg der Data Science, den Bedeutungszuwachs der künstlichen Intelligenz sowie neue Datenstrukturen charakterisiert wird. Wie kann sich die Statistik hier behaupten oder verlorenes Terrain wiedergewinnen? Unter dem provokanten Motto „Make Statistics great again“ wurden aus verschiedenen Blickwinkeln Entwicklungen, Strategien und positive Beispiele skizziert, wie sich das Fach Statistik an der Universität, im Wissenschaftsbetrieb und auf dem Arbeitsmarkt positionieren sollte. Willi Seidel schaut aus dem Blickwinkel eines Hochschulpräsidenten auf den Ressourcenkampf der Fächer. Christine Müller berichtet über die Initiativen der Dachorganisation DAGStat die vielen Teildisziplinen der Statistik wirkungsvoll im Wissenschaftsbetrieb und in der Öffentlichkeit zu positionieren. Florian Meinfelder dokumentiert den Aufstieg des Masterstudiengangs in Survey Statistik zu einem der nachgefragtesten Studiengänge der Uni Bamberg. Jürgen Chlumsky und Markus Zwick beleuchten die historische Wahrnehmung der Amtsstatistik bei Pflichterhebungen und die Entwicklung der Forschungsdatenzentren sowie moderner Zugänge zu neuen Datenquellen. Joachim Wagner schildert das Verhältnis von Datenproduzenten und Datennutzern aus der Sicht eines unzufriedenen Datennutzers. Schließlich geht es um die Position der Statistik in der Datenwissenschaft. Ist „Data Science“ nur ein neumodisches Wort für Statistik? Ein Konzeptionspapier der Gesellschaft für Informatik (GI) hat zu Positionspapieren der DStatG und der DAGStat geführt, die von Ulrich Rendtel vorgestellt werden. Das Kolloquium fand anlässlich der Abschiedsvorlesung von Ulrich Rendtel im Juni 2019 am Fachbereich Wirtschaftswissenschaft der Freien Universität statt.Statistics as a subject has to sustain its position in a fast changing environment which is characterized by the rise of Data Science, the growth of the importance of Artificial Intelligence and the emergence of new Data Structures. How can Statistics keep its position or even regain lost territory? Under the provoking motto “Make Statistics great again” we sketch under different views developments, strategies and positive examples, how the subject statistics can evolve at universities, in scientific competition and at the labor market. Willi Seidel comments the competition of subjects for resources from the viewpoint of the head of a university. Christine Müller reports the initiatives of the DAGStat umbrella organization, to promote the different subbranches of statistics in the scientific competition and in the public view. Florian Meinfelder documents the rise of the master program of Survey Statistics to one of the most requested master programs at the university of Bamberg. Jürgen Chlumsky and Markus Zwick report the public notion of mandatory surveys of official statistics as well as the development of research data centers and alternative access to new data sources. Joachim Wagner comments the relationship of data producers and data users from the view of a discontent data analyst. Finally, the position of statistics in the subject data science is discussed. Is the term “Data Science” only a modern phrase for statistics? A White Paper of the Gesellschaft für Informatik (GI) has provoked two position papers of the DStatG and the DAGStat which are presented by Ulrich Rendtel. The colloquium took place at the farewell lecture of Ulrich Rendtel at the Economic Faculty of the Freie Universität Berlin in June 2019.deuStatistik StudiengängeSurvey StatistkAmtliche StatistikDatenzugangData ScienceStatistical LiteracyBig DataKünstliche IntelligenzInformatikProgrammes in statisticsSurvey statisticsOfficial statisticsData accessData scienceStatistical literacyBig dataArtificial intelligenceInformatics330articleurn:nbn:de:bvb:473-irb-577219