TDWI Blog

Der Weg in die Business Intelligence: Leif Hitzschke im Gespräch mit Bianca Schütz

Viele Unternehmen suchen ihn – den Business Analysten. Doch es gibt nur sehr wenige auf dem hart umkämpften Markt. Wir wird man nun ein Business Analyst? Muss man immer studieren oder gibt es auch andere Wege, um in diesem Bereich Fuß fassen zu können? Im heutigen Podcast besprechen Leif Hitzschke und Bianca Schütz, welches Skillset man braucht und wie man sich dieses auf unterschiedlichste Weise aneignen kann.

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Data Lake – eine Bestandsaufnahme in drei Akten: Organisation und Governance (3)

Die Diskussion um das Thema Data Lake ist oft sehr technologiegetrieben. Dies zeigt schon alleine die schiere Anzahl an Implementierungsansätzen und die endlose Produktlandschaft. Sobald ein Data Lake das Proof-Of-Concept-Stadium verlässt und erwachsen wird, kommt allerdings oft die Einsicht, dass zu einer Integration in eine Enterprise-Landschaft mehr als nur ein gutes technisches Fundament gehört. Insbesondere organisatorische, rechtliche und regulatorische Faktoren werden oft sträflich vernachlässigt, was sich bei einer Eingliederung in existierende Strukturen sowie im produktiven Alltagsbetrieb schnell rächt.

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Auswertung der Umfrage des TDWI e.V. zum Thema: „Digitalisierung in Zeiten von Corona“

Intelligenz ist die Fähigkeit, sich dem Wandel anzupassen (Stephen Hawking):
Das Homeoffice an sich und die aktuelle Arbeitssituation werden überwiegend sehr positiv wahrgenommen und das ist nach Angaben der TeilnehmerInnen sogar besser als erwartet. Kritisch werden die Möglichkeiten im Bereich der Akquise, die weiterhin bestehenden Fixkosten trotz sinkender oder gar nicht existenter Einnahmen, der steigende Aufwand mit der Kommunikation und die fehlende informelle Information sowie zum Teil nur mangelhafte Qualität der Netzwerke gesehen.

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Ist das “Science” in Data Science noch zu retten?

Kritiker bezeichnen Data Scientists gerne mal als “Statistiker mit einem Mac”. Die Anforderungen in Jobangeboten für “Data Scientists” sind jedoch oft sehr umfangreich, von Technologien für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen bis hin zu der Erstellung von Dashboards. In vielen Jobangeboten wird Erfahrung mit wissenschaftlichen Methoden verlangt, idealerweise sogar verbunden mit einem Doktortitel. Dabei könnte man meinen, dass dies aktuell nicht mehr nötig ist. Die Automatisierung schafft Raum, um wissenschaftliche Methoden auf eine grundsätzliche Fragestellung anzuwenden: Wie kann man mit Daten einen Mehrwert für das Unternehmen erzielen?

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DWH-Entwicklung im Umbruch

Immer mal wieder werde ich gefragt: Was muss ein guter Data Warehouse (DWH) Entwickler oder eine gute Entwicklerin können? Als ich vor über zehn Jahren in die DWH-Entwicklung einstieg, stellte ich die gleiche Frage. Die Antwort damals lautete: Lies mal die Bücher von Kimball (Stichwort „Dimensionale Modellierung“) und lerne SQL (SQL impliziert dabei auch Grundkenntnisse der relationalen Datenbanktheorie). Das sind beides ziemlich universelle Grundlagen, die auch heute noch zum Grundwortschatz eines jeden DWH-Entwicklers gehören sollten. In diesem Beitrag gehe ich der Frage nach, was im Jahr 2020 so alles von DWH-Entwicklern verlangt wird.

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