TDWI Blog

TDWI Young Guns Mailing August 2020 | Interaktive Datenanalyse mit wenig Ressourcenverbrauch

Während es Großkonzernen aufgrund ihrer Marktposition und Größe leichter fällt, neue Abteilungen und Zuständigkeiten für Big Data und KI zu etablieren oder entsprechende Budgets freizugeben, fehlt es im Mittelstand oft an den dafür erforderlichen Ressourcen. So sind dreistellige Millionenbeträge für Data-Projekte bei DAX-Konzernen keine Seltenheit. Bei Mittelständlern hingegen ist bereits der Schritt zur externen Beratung eine Hürde – entsprechende Fachkräfte für den eigenen Betrieb zu finden sowieso schwierig. Der nächste Schritt bleibt somit aus und wird mit an ihre Grenzen stoßenden Excel-Tabellen kompensiert. Um nicht abgehängt zu werden, braucht es daher Lösungen, die keine zu großen Einstiegshürden bedeuten.

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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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TDWI Young Guns Mailing Juni 2020 | Transparency in Machine Learning

Transparenz von Machine Learning Modellen wird ein immer wichtigeres Thema, denn gerade „Black-Box-Modelle“ erfreuen sich großer Beliebtheit ob ihrer guten Vorhersagegüte. Black-Box-Modelle sind, wie der Name es schon sagt, Modelle, die einem Algorithmus folgen, dessen Entscheidungen allerdings nicht direkt nachvollziehbar sind. Damit die Vorhersagen aber möglichst transparent sind, also z.B. einzelne Gruppen nicht ungleich behandelt werden, oder der Einfluss einzelner Variablen auf das Ergebnis gemessen werden soll, ist es wichtig, diese Modelle und vor allem die Entscheidungen der Modelle auch als Mensch nachvollziehen zu können.

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