Sehr geehrte Damen und Herren, Ladies and Gentlemen, es ist soweit, hiermit begrüßen wir den 40. Beitrag in diesem Blog. Vielen Dank an die vielen Autoren, die Ihre Zeit investiert haben, um uns Ihre Erfahrungen und Ihr Wissen auf diesem Wege zu vermitteln. Das ist keine Selbstverständlichkeit, denn für einen
WeiterlesenKategorie: Allgemein
Beiträge rund um Business Intelligence, Analytics, KI, Data Science, Data Management und Data Management.
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.
Can Machine Learning help to forecast COVID-19 infections – Part 1
In the last months, it became apparent that the Corona pandemic is influencing the whole world. With the help of data from the Johns Hopkins University, this article tries to answer if a prediction with time series algorithms is possible. This article also describes how to create an end-to-end Data science project, updated regularly and visualized via a dashboard.
WeiterlesenIst 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?
WeiterlesenDWH-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.
WeiterlesenData Science, Business Intelligence und Analytics – Beschreibung und Analyse mithilfe von Python
Deutsche Übersetzung eines früheren Artikels. In den letzten Jahren wurde die Datenwelt mit einer neuen Realität konfrontiert. Dieser Artikel hat das Ziel diese neuen Bereiche zu erforschen, zu beschreiben und analysieren.
WeiterlesenData Governance – Grundlagen, Konzepte und Anwendungen
Ab Juni neu im TDWI Buchprogramm: In Zeiten zunehmender Digitalisierung findet heute fast jedes physische Objekt der realen Welt seine digitale Entsprechung in Form von Daten. Vor diesem Hintergrund erweist es sich als kaum verwunderlich, dass den Daten eine zunehmend steigende Bedeutung zukommt. So werden Daten kaum noch als notwendiges Übel verstanden, dem es mit den Mitteln der „Elektronische Datenverarbeitung (EDV)“ zu begegnen gilt, sondern vielmehr als Rohöl des 21. Jahrhunderts, das als unerlässlicher Schmierstoff die Rotation der Räder einer globalen Wirtschaft ermöglicht.
WeiterlesenUmsetzung eines Data Lakes | TDWI Young Guns Beitrag
Durch die Einführung eines Data Lakes öffnet sich für Unternehmen die Möglichkeit, nahezu unbegrenzte Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus unzähligen Quellen zu speichern ohne Rücksicht darauf, ob und wie diese Daten in Zukunft genutzt werden können. Durch seine Beschaffenheit fördert ein Data Lake das Experimentieren und die Datenexploration durch einen breiteren Kreis an (Nicht-)Analysten und (Citizen) Data Scientists. Doch wie geht man mit den organisatorischen und personellen Herausforderungen bei der Einführung eines Data Lakes um, nachdem die strategische Entscheidung gefallen und ein Business Sponsor gefunden wurde?
WeiterlesenData Lake – eine Bestandsaufnahme in drei Akten: Architektonische Fragestellungen (2)
Nachdem der letzte Beitrag dieser Serie das grundsätzliche Begriffsverständnis sowie die Motivation für den Aufbau eines Data Lakes thematisierte, betrachtet dieser Artikel nun Fragestellungen hinsichtlich der Architektur und des Aufbaus eines Data Lakes. Entsprechend den unterschiedlichen Beweggründen für die Etablierung eines Data Lakes, gibt es auch verschiedenste Ansätze für die Strukturierung einer entsprechenden Systemlandschaft, welche die folgenden Abschnitte anhand ausgewählter architektonischer Fragestellungen kurz verdeutlichen.
WeiterlesenDigitalisierung in Zeiten von Corona: BI- und Analytics-Projekte stehen auch in der Krise oben auf der Agenda
Die Umfrage des TDWI e.V. zum Thema „Digitalisierung in Zeiten von Corona – wie gehen Sie in Ihrem Unternehmen mit den aktuellen Veränderungen um?“ zeigt deutlich auf, dass BI- und Analytics-Projekte weiterhin oben auf der Agenda stehen und damit wichtige Themen im Projektgeschehen der Unternehmen sind. Darüber hinaus zeigt sich, dass die Corona-Krise für starke Veränderung in den organisatorischen Abläufen der Unternehmen sorgt.
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