Data & Analytics lernen

Praktiker der Organisationsentwicklung haben die Bedeutung von Daten und Analysen für das Verständnis der Unternehmensleistung schon lange erkannt. In den letzten Jahren haben sich die Instrumente und Techniken, die den Praktikern zur Verfügung stehen, jedoch erheblich weiterentwickelt, so dass sich neue Möglichkeiten für die Nutzung von Daten zur Förderung des organisatorischen Wandels ergeben haben. Mit Hilfe von Daten und Analysen lassen sich nun potenzielle Verbesserungsbereiche ermitteln, die Ursachen von Organisationsproblemen verstehen und die Auswirkungen der vorgeschlagenen Änderungen messen. Infolgedessen wird die datengesteuerte Organisationsentwicklung als Mittel zur Leistungssteigerung immer beliebter. Durch die Nutzung von Daten und Analysen können Praktiker ihrer Arbeit ein neues Maß an Strenge und Objektivität verleihen, was letztlich zu einer besseren Entscheidungsfindung und einem höheren Erfolgsniveau führt.

Die Sorge wächst, dass die Systeme der künstlichen Intelligenz (KI), auf die immer häufiger zurückgegriffen wird, bestimmte Gruppen benachteiligen. Das liegt daran, dass die Daten, aus denen diese Systeme lernen, oft selbst voreingenommen sind, zum Beispiel aufgrund von Diskriminierungsmustern in der Vergangenheit. Wenn maschinelle Lernsysteme nicht sorgfältig überwacht werden, könnten sie diese Voreingenommenheit verstärken und sogar noch verschlimmern. Ein Gesichtserkennungssystem beispielsweise, das auf einem Datensatz mit überwiegend weißen Gesichtern trainiert wurde, wird schwarze Gesichter wahrscheinlich weniger genau erkennen. Dies könnte schwerwiegende Auswirkungen auf Bereiche wie die Strafverfolgung haben, wo KI-Systeme eingesetzt werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, wer angehalten und durchsucht werden soll. Es besteht die Gefahr, dass diese Systeme bestehende soziale Ungleichheiten verschärfen, wenn sie nicht stärker zur Rechenschaft gezogen werden.

Der Framing-Prozess ist ein wichtiger Teil der Unternehmensanalyse. Er umfasst das Verstehen des Problems oder der Gelegenheit, die Definition der Ziele und Zielsetzungen und die Entwicklung eines Plans, um diese zu erreichen. Dieser Prozess trägt dazu bei, dass alle Beteiligten auf derselben Seite stehen und dass jeder den Projektumfang und den Zeitplan versteht. Ohne einen klaren Bezugsrahmen kann es schwierig sein, Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen. Der Framing-Prozess ist daher ein wesentliches Instrument für Unternehmensanalysten.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der Linguistik, der Informatik, der Informationstechnik und der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlichen (natürlichen) Sprachen befasst. NLP dient der Anwendung linguistischer Analyse und Wissensdarstellung auf Textdaten, um Aufgaben wie automatische Zusammenfassung, Übersetzung, Dialogmanagement, Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten, Themenmodellierung, Beziehungsextraktion und maschinelles Lesen durchzuführen. NLP kann für Anwendungen wie Chatbots, intelligente persönliche Assistenten (IPAs), die automatische Generierung von Untertiteln für Videos oder Bilder und die maschinelle Übersetzung verwendet werden. NLP-Algorithmen lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: regelbasierte Methoden und statistische Methoden. Regelbasierte Methoden basieren auf handgeschriebenen Regeln, die von Entwicklern oder Linguisten verfasst werden, während statistische Methoden auf Trainingsdaten beruhen, die mit linguistischen Informationen versehen sind. Beide Ansätze haben ihre eigenen Vor- und Nachteile; regelbasierte Methoden sind genauer, erfordern aber mehr Zeit und Aufwand bei der Entwicklung, während statistische Methoden weniger genau, aber einfacher zu entwickeln sind. NLU und NLG sind verwandte, aber unterschiedliche Teilbereiche des NLP. NLU befasst sich mit der Interpretation natürlichsprachlicher Eingaben, während NLG sich mit der Erzeugung natürlichsprachlicher Ausgaben befasst. NLU-Systeme nehmen unstrukturierte Eingaben wie freien Text auf und analysieren sie in strukturierte Darstellungen wie logische Formen oder Parse-Bäume. NLG-Systeme nehmen strukturierte Eingaben wie logische Formen oder Parse-Bäume entgegen und erzeugen entsprechende natürlichsprachliche Ausgaben. Sowohl NLU- als auch NLG-Systeme können entweder regelbasiert oder statistisch sein. Morphologie, Syntax, Semantik und Pragmatik sind die wichtigsten linguistischen Aspekte im NLP. Die Morphologie ist die Lehre von der Wortbildung, einschließlich der Flexion (das Hinzufügen von Endungen zu Wortstämmen, um die grammatische Funktion anzuzeigen) und der Derivation (die Bildung neuer Wörter aus bestehenden). Syntax ist die Lehre von der Satzstruktur, einschließlich der Reihenfolge der Wörter innerhalb eines Satzes. Semantik ist die Lehre von der Bedeutung, einschließlich der Wortbedeutung (lexikalische Semantik) und der Satzbedeutung (kompositorische Semantik). Die Pragmatik befasst sich mit der Frage, wie der Kontext die Bedeutung beeinflusst. Die NLP-Forschung wurde durch eine Reihe verschiedener Ziele motiviert, darunter die Entwicklung besserer Methoden zur Verarbeitung natürlichsprachlicher Daten, die Entwicklung von Systemen, die automatisch natürlichsprachliche Texte verstehen oder erzeugen können, die Verbesserung der Kommunikation zwischen Mensch und Computer, die Unterstützung bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz und die Modellierung von Aspekten der menschlichen Kognition.

Die Diskriminanzanalyse ist eine Klassifizierungsmethode, bei der eine lineare Kombination von Merkmalen verwendet wird, um eine Entscheidungsgrenze zu finden, die zur Klassifizierung neuer Datenpunkte verwendet werden kann. Die Koeffizienten der Linearkombination werden so bestimmt, dass die Grenze den Abstand zwischen den Mittelwerten der beiden Klassen maximiert und gleichzeitig die klasseninterne Varianz minimiert. Dies führt zu einer Grenze, die so nah wie möglich an beiden Klassen liegt und gleichzeitig so weit wie möglich von jedem Klassenmittelwert entfernt ist. Die aus der Diskriminanzanalyse gewonnene Entscheidungsgrenze kann verwendet werden, um Schätzungen der Klassifizierungsgenauigkeit für neue Datensätze zu erhalten. Die Diskriminanzanalyse ist auch für die explorative Datenanalyse nützlich, da sie dabei helfen kann, herauszufinden, welche Merkmale für die Unterscheidung am wichtigsten sind.

Daten waren schon immer ein wichtiger Bestandteil des Geschäftslebens, aber ihre Bedeutung nimmt weiter zu. In der Vergangenheit wurden Daten vor allem dazu verwendet, die betriebliche Leistung zu verfolgen und strategische Entscheidungen zu treffen. Heute jedoch werden Daten für alle Aspekte des Geschäfts genutzt, von der Produktentwicklung über das Marketing bis hin zum Kundendienst. Dieser Wandel wird durch die Fortschritte in der Datenanalyse vorangetrieben, die Unternehmen neue Einblicke in ihre Kunden und Abläufe verschafft. Infolgedessen werden Unternehmen immer datengesteuerter und nutzen Daten als Grundlage für alle Entscheidungen, die sie treffen. Diese Entwicklung wird sich in Zukunft fortsetzen, da Daten immer allgegenwärtiger und ausgefeilter werden. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die datengestützte Entscheidungen treffen und diese zu ihrem Vorteil nutzen.

Die Definition von Anforderungen für eine Datenpipeline kann ein komplexes Unterfangen sein, da viele Faktoren zu berücksichtigen sind. Zunächst ist es wichtig, die Datenquellen zu ermitteln, die in der Pipeline verwendet werden sollen. Dazu können Datenbanken, Protokolldateien, Daten aus sozialen Medien usw. gehören. Sobald die Datenquellen identifiziert sind, muss im nächsten Schritt festgelegt werden, wie die Daten auf ihrem Weg durch die Pipeline umgewandelt und verarbeitet werden sollen. Dies kann verschiedene Schritte wie Bereinigung, Anreicherung, Aggregation usw. umfassen. Schließlich müssen auch die Anforderungen an die Ausgabe der Pipeline definiert werden. Dazu gehört die Festlegung des Formats der Daten, die von der Pipeline generiert werden (z. B. CSV, JSON, XML), sowie aller anderen Anforderungen wie Leistung, Sicherheit usw. Durch sorgfältige Planung und Definition im Vorfeld ist es möglich, eine robuste und skalierbare Datenpipeline zu erstellen, die alle erforderlichen Anforderungen erfüllt.

Ein Big-Data-Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten: der logischen Komponente und der physischen Komponente. Die logische Komponente ist die konzeptionelle Darstellung der Daten, die definiert, wie die Daten organisiert sind und in Beziehung zueinander stehen. Die physische Komponente ist die tatsächliche Implementierung des Datenmodells, die festlegt, wie die Daten gespeichert und auf sie zugegriffen wird. Die logische Komponente wird in der Regel zuerst entworfen, gefolgt von der physischen Komponente. Die logische Komponente kann als die abstrakte Darstellung der Daten betrachtet werden, während die physische Komponente die konkrete Implementierung darstellt. Die Beziehung zwischen diesen beiden Komponenten wird oft als "Impedanzmißverhältnis" bezeichnet, da sie unabhängig voneinander entwickelt werden und oft unterschiedliche Ziele verfolgen. Zum Beispiel kann eine ein logisches Modell kann für die Optimierung von Abfragen entwickelt werden, während ein physisches Modell auf Leistung oder Skalierbarkeit ausgelegt sein kann. Die Impedanzabweichung kann oft zu Problemen führen, wenn Daten von einer Komponente in die andere verschoben werden. So sind beispielsweise Daten, die in der logischen Komponente für die Abfrageleistung optimiert wurden, in der physischen Komponente möglicherweise nicht optimal. Außerdem erfordern Änderungen an der logischen Komponente oft entsprechende Änderungen an der physischen Komponente, was schwierig und zeitaufwändig sein kann. Trotz dieser Herausforderungen sind Big Data-Modelle für die effektive Verwaltung großer Datenmengen unerlässlich. Wenn Unternehmen die Beziehung zwischen den logischen und physischen Komponenten eines Big Data-Modells verstehen, können sie ihre Daten besser entwerfen, implementieren und verwalten.

Der ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist normalerweise der erste Schritt bei Data-Warehousing- und Big-Data-Initiativen. Er extrahiert Daten aus Quellsystemen (in der Regel operative Datenbanken), wandelt sie in ein für die Analyse geeigneteres Format um (in der Regel eine denormalisierte Form) und lädt sie dann in ein Data Warehouse oder eine Big-Data-Plattform. Der ETL-Prozess ist oft manuell und zeitaufwändig, aber es gibt eine Reihe von Tools und Plattformen, die ihn bis zu einem gewissen Grad automatisieren können. Ziel der Automatisierung des ETL-Prozesses ist es, den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in ein Data Warehouse oder eine Big-Data-Plattform zu reduzieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, mit ihren Big-Data-Initiativen zu beginnen

Data Vision srsly??? Nein, aber im Ernst, Data Vision ist wichtig. Sie hilft uns, die Welt durch Daten zu sehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Daten lügen nie! Bei der Datenvision geht es darum, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Es geht darum, Trends zu verstehen, Beziehungen zwischen verschiedenen Daten zu finden und schließlich einen Wert aus den Daten zu ziehen, der zur Verbesserung der Leistung genutzt werden kann Die Datenvisualisierung ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen, indem sie uns hilft, Muster und Trends zu erkennen, die sonst in den Rohdaten verborgen wären. Die Datenvisualisierung ist jedoch nur ein Werkzeug im Arsenal der Datenvisualisierung - andere wichtige Techniken sind die kontextuelle Analyse, die prädiktive Modellierung und das maschinelle Lernen.

Datenarchitektur ist der Prozess der Gestaltung der Datenstruktur in einer Datenbank oder einem Informationssystem. Ziel der Datenarchitektur ist es, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zu finden, zu nutzen und zu verstehen sind. Es gibt mehrere Gestaltungsprinzipien, die zur Erreichung dieses Ziels verwendet werden können, darunter: Normalisierung: Aufteilung der Daten in kleinere, besser handhabbare Teile Hierarchie: Organisieren von Daten in einer logischen Hierarchie Entity-Relationship-Modellierung: Definition der Beziehungen zwischen Entitäten Die Datenarchitektur ist ein wichtiger Bestandteil des Entwurfs von Informationssystemen und sollte bereits in den ersten Phasen der Entwicklung berücksichtigt werden. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, eine gute Datenstruktur zu entwerfen, können Sie sich später eine Menge Kopfschmerzen ersparen.

Sie fragen sich, was ein Dashboard ist und wie es Ihnen helfen kann? Ein Dashboard ist ein wichtiges Instrument für die Überwachung Ihres Unternehmens. Es ermöglicht Ihnen, alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick zu sehen, so dass Sie schnell fundierte Entscheidungen treffen können. Es gibt drei Arten von Dashboards - operative, analytische und strategische. Jede Art dient einem anderen Zweck. In diesem Beitrag werden wir die verschiedenen Arten von Dashboards besprechen und Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Art von Dashboard die richtige für Sie ist! So können Sie das perfekte Dashboard finden, das Ihnen hilft, besser zu arbeiten, zu denken oder zu entscheiden. Warten Sie also nicht länger und lesen Sie weiter! Klicken Sie jetzt auf diesen Beitrag und erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten von Dashboards!

Bayes'sche Methoden sind eine Form der Statistik, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Vorannahmen über die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu berücksichtigen, wenn Sie eine Entscheidung treffen. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie nur über begrenzte Daten verfügen oder wenn die Daten verrauscht sind. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie versuchen zu entscheiden, ob Sie ein Lotterielos kaufen sollen oder nicht. Sie wissen vielleicht, dass die Gewinnchancen ziemlich gering sind, aber Sie wissen auch, dass die Auszahlung ziemlich hoch ist. In diesem Fall würden Sie davon ausgehen, dass die Gewinnchancen gering sind, die potenzielle Auszahlung jedoch hoch ist.

Es war eine dunkle und stürmische Nacht. Na ja, nicht wirklich. Eigentlich war es ein eher milder Abend, aber das macht nicht so viel Spaß, darüber zu schreiben. Jedenfalls befand sich an diesem Abend eine Gruppe von Datenwissenschaftlern in ihrem Datenlager, um ihre Big-Data-Analysemaschine hochzufahren. Sie mussten die Daten für ihr nächstes Treffen mit dem CEO vorbereiten. "Hey, Leute", sagte einer der Wissenschaftler, "ich glaube, wir brauchen mehr Treibstoff" "Was meinst du?", fragte ein anderer Wissenschaftler. "Wir brauchen mehr Analyseobjekte, um unsere Analysen durchzuführen", antwortete der erste Wissenschaftler. "Ich sehe eine Menge roter Balken auf unserem Leistungsmonitor" "Rote Balken?", fragte ein anderer. "Was soll das bedeuten?" Der erste Wissenschaftler seufzte und sagte: "Das bedeutet, dass uns die Analyseobjekte ausgehen und wir neue finden müssen."

Es gibt eine Reihe von bahnbrechenden Technologien, die in der Zukunft des IoT eine große Rolle spielen werden. Zu diesen Technologien gehören 5G-Netzwerke, Edge Computing, künstliche Intelligenz und Blockchain. 5G-Netze werden für die Unterstützung der riesigen Datenmengen, die von IoT-Geräten erzeugt werden, unerlässlich sein. Edge Computing wird dazu beitragen, die Datenmenge zu reduzieren, die von zentralen Servern übertragen und verarbeitet werden muss, und künstliche Intelligenz wird es den Geräten ermöglichen, ohne menschliches Eingreifen eigenständig Entscheidungen zu treffen. Die Blockchain-Technologie wird dazu beitragen, die Sicherheit und Integrität der zwischen den Geräten übertragenen Daten zu gewährleisten.

Sie fragen sich vielleicht, was Data Stewardship ist und wie es Ihrer Organisation helfen kann. Data Stewardship ist die Praxis der Verwaltung und Kontrolle von Daten, damit diese effizient und effektiv genutzt werden können. Es gibt viele verschiedene Modelle für Data Stewardship, jedes mit seinen eigenen Vorteilen und Risiken. In diesem Beitrag werden wir fünf der gängigsten Modelle erörtern, damit Sie entscheiden können, welches Modell für Ihr Unternehmen das richtige ist. Jedes Modell hat seine eigenen Vorteile, aber alle haben ein gemeinsames Ziel: sicherzustellen, dass die Daten effizient und effektiv zur Erreichung der Geschäftsziele genutzt werden. Wenn Sie die verschiedenen Modelle für die Datenverwaltung kennen, können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen über die richtigen Instrumente für eine effektive Datenverwaltung verfügt. Hören Sie jetzt reinb, um mehr über die verschiedenen Modelle für die Datenverwaltung zu erfahren!

Es gibt verschiedene Entwicklungsmethoden, die in einer Big-Data-Umgebung eingesetzt werden können. Einige davon sind Agile, Waterfall, Lean und DevOps. Die Wahl der am besten geeigneten Methodik hängt von Faktoren wie Projektgröße, Zeitrahmen, Budget und Unternehmenskultur ab...

Das Thema Big Data ist in aller Munde, und das aus gutem Grund. Der potenzielle Wert, der aus der Analyse großer Datensätze gewonnen werden kann, ist atemberaubend. Aber was genau ist Big Data? Und, was noch wichtiger ist, was bedeutet es für Unternehmen? Big Data sind einfach Daten, die zu groß sind, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet und analysiert zu werden. Das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Daten nehmen in einem noch nie dagewesenen Tempo zu, so dass es für Unternehmen unmöglich ist, sich auf altmodische Methoden wie manuelle Analysen und Excel-Tabellen zu verlassen. Um all diese Daten sinnvoll nutzen zu können, benötigen Unternehmen neue Tools und Technologien, die das Volumen und die Komplexität von Big Data bewältigen können.

Beim Unternehmenscontrolling geht es darum, der Unternehmensleitung zeitnahe und genaue Informationen zur Verfügung zu stellen, damit sie fundierte Entscheidungen treffen und eine wirksame Kontrolle über ihre Tätigkeiten ausüben kann. Die Daten- und Analysefunktion spielt eine entscheidende Rolle im Unternehmenscontrolling, indem sie Daten sammelt, analysiert und präsentiert, die für strategische und finanzielle Entscheidungen verwendet werden. Das Daten- und Analyseteam innerhalb des Unternehmenscontrollings ist für das Sammeln, Speichern und Analysieren von Finanz- und Betriebsdaten zuständig. Das Team nutzt diese Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Management helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, wie das Unternehmen wachsen und die Rentabilität verbessert werden kann. Darüber hinaus arbeitet das Daten- und Analyseteam eng mit anderen Funktionen innerhalb des Unternehmens zusammen, z. B. mit der Buchhaltung und dem Finanzwesen, um sicherzustellen, dass alle von der Geschäftsführung verwendeten Informationen korrekt und aktuell sind.

Visuelle Analyse ist der Prozess der Umwandlung von Daten in Informationen und Wissen durch den Einsatz von Bildern. Durch die Verwendung von Bildern, Diagrammen und anderen Formen der Visualisierung können Analysten Muster und Trends in ihren Daten leichter erkennen. Dadurch können sie Fragen zu ihren Daten stellen und beantworten, die sie sonst nicht stellen könnten. Die visuelle Analyse ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen und Organisationen jeder Größe geworden. Mit ihrer Hilfe lässt sich die Entscheidungsfindung verbessern, das Kundenverhalten verstehen, der Fortschritt bei der Erreichung von Zielen verfolgen und vieles mehr. Viele Experten sind sogar der Meinung, dass visuelle Analysen bald zum Standardbestandteil jedes Business Intelligence-Toolkits gehören werden.

Das "Internet der Dinge" (IoT) ist ein Begriff, der das wachsende Netzwerk von physischen Objekten beschreibt, die mit dem Internet verbunden sind. Diese Objekte können von Haushaltsgeräten und Autos bis hin zu Industrieanlagen und medizinischen Geräten alles umfassen. Das IoT hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, zu revolutionieren, indem es uns ermöglicht, physische Objekte mithilfe von intelligenten Geräten und Apps aus der Ferne zu steuern und zu überwachen. So könnten Sie zum Beispiel mit Ihrem Telefon das Licht in Ihrem Haus dimmen oder den Motor Ihres Autos von überall auf der Welt starten. Das Potenzial des IoT ist enorm, aber es gibt noch viele Herausforderungen, die überwunden werden müssen, bevor es sein volles Potenzial entfalten kann.

KI ist eine Möglichkeit, ein Computersystem "intelligent" zu machen, d. h. es in die Lage zu versetzen, komplexe Aufgaben zu verstehen und komplexe Befehle auszuführen. Das Gebiet der KI gibt es schon seit Jahrzehnten, aber erst seit kurzem wird es aufgrund von Fortschritten bei der Rechenleistung und der Datenspeicherung in großem Umfang genutzt. Es gibt viele verschiedene Anwendungen für KI, von der Steuerung von Drohnen und Autos bis zur Diagnose von Krankheiten und der Übersetzung von Texten. Manche Menschen befürchten, dass KI eines Tages so leistungsfähig sein wird, dass sie den Menschen übertrumpfen kann, aber die meisten Experten halten dieses Szenario für unwahrscheinlich. Die meisten Experten halten dieses Szenario jedoch für unwahrscheinlich. Stattdessen glauben sie, dass KI uns eines Tages dabei helfen wird, einige der größten Probleme der Welt zu lösen.

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, Zeitreihendaten zu analysieren. In diesem Blogbeitrag werden wir uns auf die drei gängigsten Ansätze konzentrieren: lineare Systeme, nichtlineare Dynamik und Einbettung in Verzögerungskoordinaten. Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, so dass es wichtig ist, sie alle zu verstehen, bevor man sich für eine entscheidet, die man verwenden möchte. Wir werden auch einige der praktischen Anwendungen jedes Ansatzes erörtern.

Die Datenmodellierung ist der Prozess der Untersuchung und Beschreibung der Daten, die in einer bestimmten Anwendung verwendet werden sollen. Dazu gehört die Erstellung eines Datenmodells, das eine mathematische Darstellung der Daten ist. Das Datenmodell kann dann zur Entwicklung von Algorithmen oder Prozessen verwendet werden, die mit den Daten arbeiten.

Zweifellos hat Big Data die Unternehmenslandschaft revolutioniert. Per Definition ist Big Data ein Begriff, der Datensätze umfasst, die so groß und komplex sind, dass sie mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu verarbeiten sind. Solche Datensätze sind in der Regel durch ein hohes Volumen, eine hohe Geschwindigkeit und eine große Vielfalt gekennzeichnet und enthalten oft wertvolle Erkenntnisse, die für bessere Entscheidungen genutzt werden können. Die Informationsasymmetrie zwischen denjenigen, die Zugang zu Big Data haben, und denjenigen, die keinen Zugang haben, hat jedoch neue Herausforderungen geschaffen und eine neue Art von Problemen hervorgebracht: Einerseits haben Unternehmen, die Zugang zu Big Data haben, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber denen, die keinen Zugang haben. Andererseits werfen Big Data Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf und werfen ethische Fragen zu ihrer Nutzung auf.

Deepfakes sind eine neue Art von KI-generierten gefälschten Inhalten. Deepfakes verwenden Deep-Learning-Algorithmen, um realistische gefälschte Videos und Bilder zu erzeugen. Deepfakes werden häufig zur Erstellung pornografischer Videos verwendet, können aber auch für andere Zwecke eingesetzt werden, z. B. zur Erstellung gefälschter Nachrichten oder zur Verbreitung von Desinformationen Mit der Verbesserung der Technologie der künstlichen Intelligenz werden Deepfakes immer häufiger und einfacher zu erstellen. Das Problem bei Deepfakes ist, dass sie nur sehr schwer von echtem Filmmaterial oder Bildern zu unterscheiden sind. Das bedeutet, dass Deepfakes dazu verwendet werden könnten, Menschen in die Irre zu führen oder falsche Informationen zu verbreiten

Stochastische Suchmethoden sind eine Familie von Algorithmen, die den Zufall nutzen, um den Suchprozess auf die optimale Lösung zu lenken. Dies macht sie besonders nützlich für Probleme mit vielen möglichen Lösungen oder für Probleme, bei denen es schwierig ist, im Voraus zu wissen, wie die optimale Lösung aussieht. Eine der gebräuchlichsten stochastischen Suchmethoden ist das so genannte simulierte Glühen (simulated annealing), bei dem ein System während der Suche nach einer Lösung schrittweise abgekühlt wird. Auf diese Weise wird verhindert, dass der Algorithmus in einem lokalen Minimum stecken bleibt, und er kann ein breiteres Spektrum an möglichen Lösungen erkunden.

Es gibt viele Gründe für das Scheitern von Daten- und Analyseprojekten, aber zu den häufigsten gehören fehlende Governance, eine ungeeignete Technologieauswahl, Probleme mit der Datenqualität, unrealistische Erwartungen und eine mangelnde Abstimmung zwischen Unternehmen und IT. Mangelnde Governance ist eine der Hauptursachen für das Scheitern von Daten- und Analyseprojekten. Wenn es keine klaren Standards oder Protokolle für die Verwaltung von Daten- und Analyseprojekten gibt, entsteht oft ein Chaos. Dies kann zu Meinungsverschiedenheiten zwischen den Teammitgliedern über das weitere Vorgehen, zu verpassten Terminen, Budgetüberschreitungen und schließlich zu einem gescheiterten Projekt führen.

Neuronale Netze sind eines der leistungsfähigsten Modelle des maschinellen Lernens, das komplexe Datensätze mit hoher Genauigkeit modellieren kann. In den letzten Jahren sind sie in einer Vielzahl von Bereichen wie der Bildklassifizierung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssystemen immer beliebter geworden. Für ihren Erfolg gibt es mehrere Gründe. Erstens basieren neuronale Netze auf den Grundlagen der linearen Algebra und der Infinitesimalrechnung, wodurch sie nichtlineare Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben erlernen können. Zweitens benötigen neuronale Netze im Vergleich zu anderen Modellen des maschinellen Lernens relativ wenig Daten zum Trainieren und können leicht auf große Datensätze skaliert werden. Schließlich haben neuere Techniken wie Deep Learning die Leistung neuronaler Netze erheblich verbessert, da sie eine Möglichkeit bieten, automatisch Merkmale aus Daten zu lernen.

Regelinduktion ist eine Methode des Lernens aus Daten, die darauf abzielt, eine Reihe von Regeln zu finden, die die zugrunde liegende Struktur der Daten beschreiben. Sie wird häufig in Anwendungen für maschinelles Lernen und Data Mining eingesetzt, wo sie dazu verwendet werden kann, automatisch Muster in Daten zu entdecken und diese Muster dann zu nutzen, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen Die Regelinduktion ist eng mit den Entscheidungsbäumen verwandt: Viele Algorithmen zur Regelinduktion sind eigentlich Variationen von Algorithmen zum Lernen von Entscheidungsbäumen. Der Hauptunterschied zwischen Regelinduktion und Entscheidungsbäumen besteht darin, dass bei der Regelinduktion der endgültige Satz von Regeln in der Regel viel kleiner und leichter zu verstehen ist als ein entsprechender Entscheidungsbaum. Daher eignet sich die Regelinduktion besonders gut für Anwendungen, bei denen die Interpretierbarkeit wichtig ist, wie etwa in der Medizin oder im Finanzwesen.

Es gibt keine allgemeingültige Antwort auf diese Frage, da der beste Weg zur Steigerung des Erfolgs von BI- und Big Data Warehouse-Initiativen von der spezifischen Situation und den Zielen des jeweiligen Unternehmens abhängt. Es gibt jedoch einige allgemeine Schritte, die unternommen werden können, um die Erfolgschancen für diese Art von Projekten zu verbessern

Als Data Scientist ist es unerlässlich, sich mit den vier Elementen der Datenwissenschaft gut auszukennen: kanonisches Geschäftsproblem, Systemanalyse, digitale Zwillinge und maschinelles Lernen. Ein kanonisches Geschäftsproblem ist eine bestimmte Art von Problem, das mit datenwissenschaftlichen Techniken gelöst werden kann. Ein gängiges kanonisches Geschäftsproblem ist zum Beispiel die Vorhersage der Kundenabwanderung. Bei der Systemanalyse werden Daten analysiert, um zu verstehen, wie ein System funktioniert, und um mögliche Verbesserungen zu ermitteln. Sie könnten die Systemanalyse zum Beispiel verwenden, um zu verstehen, warum Ihre Website zu bestimmten Tageszeiten nur langsam besucht wird. Digitale Zwillinge sind digitale Nachbildungen von physischen Objekten oder Systemen. Sie können verwendet werden um reale Bedingungen zu simulieren, um neue Designs zu testen oder vorherzusagen, wie ein System auf bestimmte Änderungen reagieren wird. Maschinelles Lernen ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird für Aufgaben wie Bilderkennung und Betrugserkennung eingesetzt.

Support-Vektor-Maschinen sind ein leistungsfähiges Werkzeug für überwachtes Lernen und wurden erfolgreich auf eine Vielzahl von Problemen im maschinellen Lernen angewendet. In dieser Antwort gebe ich einen kurzen Überblick über Support-Vektor-Maschinen und diskutiere dann einige der Vor- und Nachteile ihrer Verwendung. Wie der Name schon sagt, basieren Support-Vektor-Maschinen auf der Suche nach der optimalen Hyperebene, die einen Satz von Datenpunkten trennt. Intuitiv gesehen ist diese Hyperebene diejenige, die den Abstand zwischen den einzelnen Punkten maximiert - mit anderen Worten, sie maximiert die Trennung zwischen den Klassen. Die Suche nach dieser Hyperebene kann als Optimierungsproblem formuliert werden, das mit speziellen Algorithmen (z. B. quadratische Programmierung) gelöst werden kann.

Es gibt einige verschiedene Arten von statistischen Methoden, die verwendet werden, um die Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen. Die gebräuchlichste statistische Methode ist der Pearson-Korrelationskoeffizient, der zur Messung der linearen Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen verwendet wird. Es gibt jedoch auch andere statistische Methoden, die zur Analyse von Beziehungen zwischen Variablen verwendet werden können, wie z. B. die Chi-Quadrat-Statistik und der ANOVA F-Test. Jede Art von statistischer Methode hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, daher ist es wichtig, die richtige Art von statistischer Methode für jeden einzelnen Datensatz zu wählen.

Die Fuzzy-Logik ist ein Zweig der Mathematik und Informatik, der sich mit Systemen befasst, die nicht genau definiert sind. Mit anderen Worten, die Fuzzy-Logik lässt Wahrheitsgrade zu, anstatt nur Ja- oder Nein-Antworten zu geben. Dadurch eignet sie sich gut für die Lösung von Problemen in der realen Welt, in der die Dinge selten schwarz oder weiß sind. Eine häufige Anwendung der Fuzzy-Logik ist die Steuerung von Maschinen. Zum Beispiel kann einer Maschine ein Temperaturbereich vorgegeben werden, in dem sie sich bewegen soll, anstatt nur eine bestimmte Temperatur zu haben. Dadurch kann sich die Maschine besser an verschiedene Umgebungen anpassen und die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls wird verringert. Fuzzy-Logik kann auch in Bereichen wie Marketing, Finanzen und Technik eingesetzt werden.

Azure Machine Learning ist ein Cloud-Service, mit dem Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen, bereitstellen und verwalten können. Sie können den Abschnitt "Modelle" von Azure Machine Learning Studio verwenden, um schnell ein maschinelles Lernmodell aus Ihren Daten zu erstellen. Sobald Ihr Modell erstellt ist, können Sie es als Webdienst in der Cloud bereitstellen, damit andere Anwendungen darauf zugreifen können. Und Sie können den Abschnitt "Monitoring" von Azure Machine Learning Studio verwenden, um den Zustand und die Leistung Ihrer bereitgestellten Webdienste zu überwachen.

Ein Datenverantwortlicher ist aus zwei Gründen ein Erfolgsfaktor. Erstens stellt ein Datenverwalter sicher, dass die Daten korrekt und zuverlässig sind. Dies ist entscheidend für Unternehmen, die sich auf Daten verlassen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zweitens trägt ein Datenverwalter dazu bei, dass jeder im Unternehmen den Wert der Daten versteht und weiß, wie sie zur Verbesserung der Entscheidungsfindung genutzt werden können. Indem er das Verständnis für Daten innerhalb der Organisation fördert, trägt er dazu bei, dass jeder die Daten so effektiv wie möglich nutzt.

Es gibt eine Vielzahl von Datenpipelines. Einige sind sehr einfach und verschieben lediglich Daten von einem Ort zum anderen. Andere sind komplexer und umfassen mehrere Schritte und Prozesse. Wieder andere sind für bestimmte Aufgaben wie ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder Data Warehousing konzipiert. Welche Art von Datenpipeline Sie benötigen, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrer Situation ab. Wenn Sie nur kleine Datenmengen verschieben, reicht vielleicht eine einfache Pipeline aus. Wenn Sie jedoch große Datenmengen verarbeiten müssen, benötigen Sie eine robustere Lösung.

Eine starke Datenkultur beginnt mit dem Engagement des Topmanagements. Daten sollten als strategische Ressource genutzt werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mitarbeiter auf allen Ebenen müssen in der Lage sein, auf Daten zuzugreifen und sie effektiv zu nutzen. Es müssen auch Prozesse und Tools vorhanden sein, die es den Mitarbeitern leicht machen, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen. Durch eine starke Datenkultur können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, die Effizienz steigern und die Leistung optimieren.

Die Begriffe "Event-Broker" und "Message-Broker" werden oft durcheinander gebracht Beide sind sich insofern ähnlich, als sie die Kommunikation zwischen Systemen erleichtern, aber es gibt wichtige Unterschiede, die man verstehen sollte. Ein Event Broker basiert auf dem Publish/Subscribe-Modell. Das bedeutet, dass ein System (der Herausgeber) Ereignisse produziert und ein anderes System (der Abonnent) sie konsumiert. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Verleger und Abonnent entkoppelt sind, d. h. sie können unabhängig voneinander entwickelt werden und müssen nichts voneinander wissen. Ein Message Broker erleichtert ebenfalls die Kommunikation zwischen Systemen, verwendet aber einen anderen Ansatz, der als Point-to-Point bekannt ist. In diesem Modell hat jedes System eine Warteschlange, in der Nachrichten hinterlegt. Der Message Broker leitet dann die Nachrichten von einer Warteschlange zur nächsten weiter, bis sie ihr endgültiges Ziel erreichen. Der Vorteil dieses Ansatzes ist, dass Nachrichten an mehrere Systeme weitergeleitet werden können, nicht nur eins-zu-eins wie beim Publish/Subscribe-Modell.

Die statische Textanalyse durch Methoden der künstlichen Intelligenz ist definitiv eine Möglichkeit! Viele sind jedoch der Meinung, dass diese Methoden nicht in der Lage sind, den Kontext des Textes zu berücksichtigen und somit kein optimales Ergebnis liefern könnten. Außerdem argumentieren einige, dass die Anwendung dieser Methoden vielen Menschen die Freude am Lesen nehmen würde. Ich habe zwar Verständnis für diese Argumente, bin aber auch der Meinung, dass der technische Fortschritt nicht durch unsere persönlichen Vorlieben eingeschränkt werden sollte. Schließlich haben wir Computer nicht zuletzt deshalb, um uns Menschen die Arbeit zu erleichtern! Wenn wir eine Maschine schaffen können, die etwas genauso gut (oder sogar besser) kann als wir, warum sollten wir sie dann nicht lassen?

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern, mit Menschen in natürlicher Sprache zu interagieren. NLP umfasst ein breites Spektrum an Fähigkeiten, darunter maschinelle Übersetzung, Spracherkennung und -synthese sowie Text Mining. Innerhalb des NLP gibt es drei große Teilbereiche: Natural Language Understanding (NLU), Natural Language Generation (NLG) und Natural Language Interaction (NLI). Bei NLU geht es darum, die Bedeutung der Eingaben eines Benutzers zu verstehen, bei NLG geht es darum, auf der Grundlage dieser Eingaben angemessene Antworten zu generieren, und NLI bezieht sich auf die Fähigkeit, ein Gespräch mit einem Benutzer zu führen.

Es ist unbestreitbar, dass Big Data einen großen Einfluss auf Unternehmen aller Branchen hat. Aber was genau ist Geschäftsentwicklung, und wie können Big Data genutzt werden, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein? Einfach ausgedrückt, geht es bei der Geschäftsentwicklung darum, neue Chancen zu erkennen und zu verfolgen, um das Wachstum zu fördern. Dies kann von der Erkundung neuer Märkte und Kundensegmente bis hin zur Einführung neuer Produkte oder Dienstleistungen reichen. Auch wenn die Einzelheiten von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sind, gibt es doch einige gemeinsame Themen und bewährte Verfahren, die alle Unternehmen im Auge behalten sollten, wenn sie die Vorteile der Big-Data-Revolution nutzen wollen.

Das Verständnis der Daten ist der Schlüssel zum maschinellen Lernen. Sie müssen sicherstellen, dass Sie den richtigen Datensatz haben, ihn richtig vorverarbeiten und ihn bereinigen, damit die Algorithmen daraus lernen können. Andernfalls vergeuden Sie nur Ihre Zeit. Nehmen Sie sich also die Zeit, Ihre Daten zu verstehen, bevor Sie mit Algorithmen für maschinelles Lernen beginnen. Vergewissern Sie sich, dass Sie wissen, was die Daten darstellen und wie Sie sie für das Training Ihrer Modelle richtig formatieren. Andernfalls werden Sie am Ende ungenaue Ergebnisse erhalten und viel Zeit und Mühe vergeuden.

Predictive Analytics ist ein Teilbereich des Data Mining, der Statistiken und maschinelles Lernen nutzt, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Damit kann man alles vorhersagen, von der Frage, welche Produkte ein Kunde wahrscheinlich kaufen wird, bis hin zur Frage, ob ein Patient eine bestimmte Krankheit entwickeln wird oder nicht. Das Schöne an der prädiktiven Analytik ist, dass sie Vorhersagen für jede Art von Ereignis treffen kann, egal wie selten oder unwahrscheinlich es auch sein mag. Dies macht sie zu einem äußerst leistungsfähigen Instrument für Unternehmen und Organisationen, die das Risiko finanzieller Verluste verringern wollen, oder für Gesundheitsdienstleister, die die Qualität der Patientenversorgung verbessern wollen.

Azure Quantum Computing ist ein Cloud-basierter Quantencomputing-Dienst, der den Nutzern die Möglichkeit bietet, Quantenalgorithmen und -experimente auszuführen und auf verschiedene Quanten-Hardware-Architekturen zuzugreifen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit Azure Quantum Computing zu beginnen, je nach Erfahrungsstand und Fachwissen. Wenn Sie gerade erst mit dem Quantencomputing beginnen, ist der beste Weg, das Azure Quantum Development Kit zu verwenden. Das Kit enthält einen Quantencomputer-Simulator, mit dem Sie Quantenalgorithmen auf einem klassischen Computer ausführen können. Dies ist eine großartige Möglichkeit für den Einstieg, da keine spezielle Hardware oder Kenntnisse der Quantenphysik erforderlich sind.

Was kann Snowflake Snowpipes

Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform sind die drei führenden Anbieter von öffentlichen Cloud-Diensten. Sie alle bieten eine breite Palette von Diensten an, darunter Rechen-, Speicher-, Datenbank-, Netzwerk-, Analyse- und Anwendungsdienste. Jeder Anbieter hat seine eigenen Stärken und Schwächen. AWS ist der Marktführer und bietet das breiteste Spektrum an Diensten. Azure liegt beim Marktanteil an zweiter Stelle und ist besonders stark bei Unternehmensanwendungen und Big Data. Google Cloud Platform liegt beim Marktanteil an dritter Stelle, bietet aber einige einzigartige Funktionen wie die Plattform für maschinelles Lernen TensorFlow. Die Wahl des richtigen Anbieters kann schwierig sein. Der beste Weg, eine Entscheidung zu treffen, besteht darin, Ihre Bedürfnisse zu ermitteln und dann die Angebote der Anbieter mit diesen Bedürfnissen zu vergleichen.

Cloud Computing kann definiert werden als die Bereitstellung von Rechendiensten - einschließlich Servern, Speicherplatz, Datenbanken, Netzwerken, Software, Analysen und Intelligenz - über das Internet ("die Wolke"), um schnellere Innovationen, flexible Ressourcen und Größenvorteile zu bieten. Einst eine aufstrebende Technologie oder Geschäftspraxis, hat sich Cloud Computing inzwischen durchgesetzt: 90 % der Unternehmen nutzen mindestens einen öffentlichen Cloud-Service. Und diese Zahl wird voraussichtlich noch steigen: Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2020 eine "No-Cloud"-Politik in Unternehmen so selten sein wird wie heute eine "No-Internet"-Politik.

Zu den Vorteilen der Data-Warehouse-Automatisierung gehören eine beschleunigte Datenverarbeitung, eine verbesserte Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sowie eine optimierte Leistung. Die Auswirkungen der Data-Warehouse-Automatisierung auf das Unternehmen können erheblich sein und zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, geringeren Kosten und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit führen. Eine aktuelle Studie der Aberdeen Group hat beispielsweise ergeben, dass Unternehmen, die ihre Data-Warehousing-Prozesse automatisieren, die Zeit für das Laden von Daten um 63 Prozent reduzieren und die Genauigkeit ihrer Daten um 55 Prozent verbessern können. Darüber hinaus können diese Unternehmen auch die Abfrageleistung um 38 Prozent verbessern. All diese Vorteile können zu einer erheblichen Verbesserung des Endergebnisses eines Unternehmens führen.

Data Vault ist ein neuer Ansatz für das Data Warehousing, der mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Ansätzen bietet. Data Vault bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten, die einfach zu verstehen und zu pflegen ist und gleichzeitig die Flexibilität bietet, zukünftige Änderungen zu unterstützen. Darüber hinaus verwendet Data Vault wiederverwendbare Komponenten, die problemlos in verschiedenen Data-Warehouse-Implementierungen eingesetzt werden können. Dadurch kann Data Vault erhebliche Kosteneinsparungen ermöglichen und die Effizienz der Data-Warehousing-Abläufe verbessern.

Hadoop ist ein Open-Source-Framework, mit dem Sie große Datensätze auf verteilte Weise verarbeiten und analysieren können. Es ist so konzipiert, dass es von einem einzelnen Server bis zu Tausenden von Rechnern skaliert werden kann, die jeweils lokale Berechnungen und Speicherplatz anbieten. Hadoop ist das Herzstück der Big-Data-Revolution und bietet eine kostengünstige, skalierbare Möglichkeit zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen Wenn Sie neu bei Hadoop sind, fragen Sie sich wahrscheinlich, wie Sie anfangen sollen. In dieser Podcastfolge geben wir Ihnen einen Überblick darüber, was Hadoop ist und wie es funktioniert, sowie einige Tipps für den Einstieg in die Nutzung von Hadoop.

Es besteht kein Zweifel, dass künstliche Intelligenz (KI) die Unternehmenslandschaft verändert. Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind jedoch noch unsicher, wie sie KI nutzen können, um Wachstum und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. KI kann ein leistungsfähiges Werkzeug für KMU sein, das es ihnen ermöglicht, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, den Kundenservice zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. Die erfolgreiche Implementierung von KI erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und ein solides Verständnis der Technologie. In dieser Podcastfolge werden wir uns einige Möglichkeiten ansehen, wie KMU KI zu ihrem Vorteil nutzen können. Außerdem gehen wir auf einige der Herausforderungen ein, die mit der Implementierung von KI-Lösungen verbunden sind, und geben Tipps, wie diese Herausforderungen gemeistert werden können.

Sie fragen sich, ob Sie Databricks oder Snowflake für Ihr Data Warehouse verwenden sollten? In dieser Folge des Data & Analytics lernen Podcasts vergleichen wir diese beiden Big-Data-Lösungen und stellen sie einander gegenüber. Hören Sie rein, um herauszufinden, welche Lösung für Ihr Unternehmen besser geeignet ist. Keine der beiden Lösungen ist perfekt für jeden, aber nach dem Hören dieser Folge werden Sie eine viel bessere Vorstellung davon haben, welche Lösung für Sie die richtige ist. Warten Sie also nicht - laden Sie jetzt herunter und lernen Sie die Welt der Big Data-Analytik kennen! Klicken Sie hier, um den Podcast jetzt anzuhören!

Snowflake ist ein Data Warehouse as a Service (DWaaS), mit dem Sie Daten in der Cloud erstellen, verwalten und abfragen können. Snowflake wurde entwickelt, um Ihnen die Nutzung der Cloud und ihrer Skalierbarkeit, Elastizität und Pay-as-you-go-Preise zu erleichtern. Snowflake unterteilt Ihre Daten in "Schneeflocken", die dann zur parallelen Verarbeitung auf mehrere Knoten verteilt werden. Auf diese Weise können Sie Ihr Data Warehouse je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern, ohne dass Sie Ihre Daten vorpartitionieren oder andere Änderungen an Ihren Anwendungen vornehmen müssen. Und da Snowflake ein Cloud-Service ist, zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie brauchen, und nur dann, wenn Sie sie brauchen.

Es besteht kein Zweifel, dass Daten und Analysen in der heutigen Geschäftswelt eine wichtige Rolle spielen. Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren, verschafft Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Doch mit der zunehmenden Abhängigkeit von Daten steigt auch der Druck, alles richtig zu machen. Und wenn bei Daten- und Analyseprojekten etwas schief geht, kann es wirklich schief gehen. Dies hat zu einer Fehlerkultur geführt, die in einigen Kreisen als "Fehlerkultur" bezeichnet wird - eine Kultur, in der die Mitarbeiter Angst haben, Fehler zu machen oder Risiken einzugehen, weil sie fürchten, als inkompetent abgestempelt zu werden. Es ist zwar wichtig, aus Fehlern zu lernen und zu vermeiden, sie zu wiederholen, aber diese Kultur der Angst kann zu einer Lähmung der Analyse führen und die Innovation hemmen. Wie können wir also das richtige Gleichgewicht finden? Wie können wir die Mitarbeiter ermutigen, Risiken einzugehen und innovativer zu sein, ohne die Innovation zu ersticken oder das Unternehmen zu gefährden? Das und mehr beantworten wir in dieser Folge des Data & Analytics lernen Podcasts

Daten und Analysen können Unternehmen in vielerlei Hinsicht helfen. Indem sie Einblicke in das Kundenverhalten gewähren, können sie Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingmaßnahmen zu optimieren und ihre Zielgruppe besser anzusprechen. Außerdem können Daten und Analysen dazu beitragen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Bereiche zu ermitteln, in denen Kosteneinsparungen möglich sind. Darüber hinaus kann die datengestützte Entscheidungsfindung Unternehmen helfen, Risiken zu verringern und bessere strategische Entscheidungen zu treffen.

Process Mining und Data Mining sind zwei unterschiedliche, aber sich ergänzende Bereiche der Analytik. Beim Data Mining werden wertvolle Informationen aus großen Datensätzen extrahiert, während beim Process Mining Geschäftsprozesse analysiert werden, um zu verstehen, wie sie funktionieren und wie sie verbessert werden können. Data Mining ist ein allgemeinerer Begriff, der für die Extraktion jeglicher Art von Informationen aus Daten, einschließlich Geschäftsprozessdaten, verwendet werden kann. Process Mining hingegen ist ein spezialisierteres Gebiet, das sich speziell auf die Analyse von Geschäftsprozessen konzentriert. Trotz ihrer unterschiedlichen Schwerpunkte sind sowohl Data Mining als auch Process Mining für das Verständnis der Funktionsweise von Unternehmen und die Ermittlung von Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Leistung von wesentlicher Bedeutung.

Es gibt viele Gründe, in die Cloud zu migrieren, aber die drei häufigsten sind die Verbesserung der Skalierbarkeit, die Senkung der Kosten und die Erhöhung der Flexibilität. Bevor man sich jedoch für eine Migration entscheidet, sollte man sich über die Auswirkungen und potenziellen Risiken eines solchen Schrittes im Klaren sein. Skalierbarkeit ist häufig einer der Hauptgründe für Unternehmen, die in die Cloud migrieren. Die Möglichkeit, die Leistung je nach Bedarf schnell zu erhöhen oder zu verringern, kann für Unternehmen einen großen Wettbewerbsvorteil darstellen. Darüber hinaus zahlen Sie beim Cloud Computing nur für die genutzten Ressourcen, was im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen vor Ort zu Kosteneinsparungen führen kann. Die größere Flexibilität und die geringeren Kosten sind ebenfalls attraktive Faktoren für die Migration in die Cloud.

Ein generatives adversariales Netzwerk (GAN) ist ein Algorithmus der künstlichen Intelligenz, der dazu dient, neue Datenmuster zu erzeugen, die einem Trainingsdatensatz ähnlich sind. GANs werden in der Regel für die Bildsynthese verwendet und wurden bereits zur Erzeugung realistischer Bilder von Objekten, Gesichtern und Szenen eingesetzt Das ursprüngliche GAN-Papier wurde 2014 von Forschern der University of Michigan und der Stanford University veröffentlicht. Darin wird vorgeschlagen, ein GAN zur Erzeugung neuer Bilder zu verwenden, indem zwei neuronale Netze gegeneinander trainiert werden - ein Generatornetz, das gefälschte Muster erzeugt, und ein Diskriminatornetz, das versucht, die echten Muster von den gefälschten zu unterscheiden. Mit fortschreitendem Training wird der Generator immer besser darin, realistische Fälschungen zu erzeugen, und der Diskriminator wird besser darin, sie zu erkennen.

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der von der Struktur und Funktion des Gehirns inspiriert ist. Es versucht, die Art und Weise, wie unser Gehirn Informationen verarbeitet, durch die Schaffung künstlicher neuronaler Netze (ANNs) zu modellieren. ANNs bestehen aus einer großen Anzahl miteinander verbundener Verarbeitungsknoten oder Neuronen, die lernen können, Muster von Eingabedaten zu erkennen. Es hat sich gezeigt, dass Deep-Learning-Algorithmen bei einer Reihe von Aufgaben, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung, Spitzenergebnisse erzielen. Sie werden auch zunehmend für prädiktive Modellierung in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Logistik.

Generative Modelle sind eine Klasse von Algorithmen des maschinellen Lernens, die lernen können, aus einem gegebenen Trainingsdatensatz neue Datenmuster zu erzeugen. Dies unterscheidet sich vom traditionellen maschinellen Lernen, das sich auf das Erlernen der Vorhersage von Bezeichnungen oder Werten für neue Datenpunkte auf der Grundlage eines bereits vorhandenen Datensatzes konzentriert Die generative Modellierung ist eine leistungsstarke Technik für viele reale Anwendungen. Sie kann zum Beispiel verwendet werden, um neue Bilder von Gesichtern aus einem Trainingssatz von Bildern zu generieren oder um neue Textabschnitte aus einem Korpus vorhandener Texte zu erstellen. In jedem Fall besteht das Ziel darin, die zugrundeliegende Verteilung der Daten zu erlernen, so dass wir neue Muster generieren können, die für Menschen realistisch und glaubwürdig aussehen.

User Stories sind ein wichtiges Instrument im Bereich Daten und Analytik. Sie helfen Analysten, die Anforderungen der Personen zu verstehen, die ihre Berichte und Dashboards nutzen werden. User Stories helfen auch bei der Sprint-Planung, indem sie den Entwicklungsteams helfen zu verstehen, was getan werden muss, um ein Projekt abzuschließen. Jede User Story ist in der Regel mit einer oder mehreren Funktionen verbunden, die implementiert werden müssen. Mit Hilfe von User Stories kann sichergestellt werden, dass sich alle Teammitglieder über die Ziele eines Projekts im Klaren sind. Sie können auch als Ausgangspunkt für Diskussionen darüber dienen, wie Daten am besten gesammelt und analysiert werden können.

Azure Data Explorer (ADE) ist ein schnelles, skalierbares Datenexplorations- und Abfragetool, das für die Cloud entwickelt wurde. Es ermöglicht Ihnen die einfache Erkundung und Analyse großer Datensätze in wenigen Minuten, ohne dass Sie neue Tools oder Technologien installieren oder erlernen müssen. ADE lässt sich in Azure Data Lake Store, HDInsight Spark-Cluster, Event Hubs und andere Datendienste in Azure integrieren, um eine nahtlose Erfahrung für die Datenexploration und -analyse zu bieten. Sie können ADE verwenden, um mit Daten zu arbeiten, die in jedem Format gespeichert sind, einschließlich JSON, CSV, XML, AVRO, Parquet und mehr.

Azure Analysis Services ist eine Cloud-basierte Plattform für die Analyse von Daten, mit der Sie intelligente Anwendungen und Dashboards erstellen können. Sie können sie nutzen, um Ihre Data Warehousing- und BI-Lösungen mit schneller Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit zu betreiben. Mit Azure Analysis Services können Sie Daten modellieren, Berichte verfassen und Dashboards erstellen - alles in der Cloud. Sie können eine Verbindung zu Ihren Datenquellen herstellen, egal wo sie sich befinden - vor Ort oder in der Cloud - und diese Daten dann mit Standard-SQL abfragen und analysieren. Azure Analysis Services lässt sich auch mit anderen Azure-Diensten wie Power BI, Machine Learning und Event Hubs integrieren, damit Sie mehr aus Ihren Daten herausholen können.

Azure Stream Analytics ist ein vollständig verwalteter Cloud-basierter Service für Echtzeit-Analysen, der Ihnen hilft, Erkenntnisse aus Ihren Streaming-Daten zu gewinnen. Der Service kann große Mengen an Streaming-Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, darunter Sensoren, Web-Clickstreams, Finanzticker, Social Media Feeds und IoT-Geräte. Stream Analytics nutzt eine leistungsstarke Streaming-Engine, die Datenströme nahezu in Echtzeit analysieren kann, um Trends und Muster zu erkennen. Der Service umfasst auch eine umfangreiche Abfragesprache, mit der Sie die Bedingungen festlegen können, unter denen eine Warnung generiert oder eine Aktion durchgeführt werden soll.

Azure Data Lake Storage (ADLS) ist ein Cloud-basiertes Dateispeichersystem, mit dem Sie Daten aus jeder Quelle, zu jeder Zeit und in jedem Format erfassen können. Es bietet eine kostengünstige und skalierbare Lösung für die Speicherung großer Datenmengen und stellt leistungsstarke Tools für die Verwaltung, Verarbeitung und Analyse dieser Daten bereit. ADLS ist hochverfügbar und skalierbar, ohne Begrenzung der Datenmenge, die gespeichert werden kann. Es ist korruptionssicher und kann sich automatisch von Ausfällen erholen. Außerdem bietet es umfassende Sicherheitsfunktionen, einschließlich rollenbasierter Zugriffskontrolle, Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung sowie Auditing.

Laut Gartner wird die Self-Service-Datenaufbereitung die wichtigste analytische Entwicklung des nächsten Jahrzehnts sein. Bei der Self-Service-Datenvorbereitung handelt es sich um eine neue Softwarekategorie, die es normalen Geschäftsanwendern - und nicht nur IT- oder Data Scientists - ermöglicht, Daten auf einfache Weise selbst zu entdecken, zu verstehen, zu bereinigen und anzureichern, um sie für neue Erkenntnisse zu analysieren. Dies ist eine große Veränderung gegenüber dem traditionellen Ansatz für BI und Analysen, bei dem die Unternehmen auf die Aufbereitung der Daten durch die IT- oder Data-Science-Teams warten mussten, bevor sie mit der Analyse beginnen konnten.

Die Antwort auf diese Frage hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens ab. Ein Data Warehouse ist für Berichte und Analysen gedacht, während ein Data Lake für die Speicherung und Erkennung gedacht ist. Wenn Sie Daten für Berichte und Analysen schnell abrufen müssen, ist ein Data Warehouse die bessere Wahl. Wenn Sie jedoch eine große Menge an Daten speichern müssen, die Sie später analysieren möchten, ist ein Data Lake die bessere Wahl. Welche die richtige Wahl für Ihr Unternehmen ist lernen Sie in dieser Folge!

Wenn es um Data Lakes geht, ist eine der wichtigsten Aufgaben die Katalogisierung aller im See gespeicherten Informationen. Dies kann eine entmutigende Aufgabe sein, ist aber absolut notwendig, um den Überblick zu behalten und sicherzustellen, dass nichts verloren geht Eine Möglichkeit besteht darin, ein zentrales Repository einzurichten, in dem alle Daten innerhalb des Sees katalogisiert werden. Dieses Repository kann in Form einer Datenbank oder auch nur einer einfachen Tabellenkalkulation angelegt werden. Wichtig ist jedoch, dass es für jeden, der Informationen innerhalb des Data Lake sucht, leicht zugänglich und durchsuchbar ist Ein anderer Ansatz ist die Verwendung eines Tools wie Apache Hadoop, das ein integriertes Framework für die Verwaltung von Daten im Data Lake bietet

Es gibt keine "Einheitslösung" für die Architektur von Data Lakes. Je nach den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens kann ein Data Lake viele verschiedene Formen annehmen. Es gibt jedoch einige Gemeinsamkeiten, die alle Data Lakes aufweisen. Am wichtigsten ist, dass ein Data Lake darauf ausgelegt ist, große Datenmengen in ihrem ursprünglichen Format zu sammeln und zu speichern. Diese Rohdaten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, sowohl aus internen als auch aus externen Quellen des Unternehmens. Nach der Erfassung können diese Daten bereinigt, umgewandelt und analysiert werden, um wichtige Geschäftsfragen zu beantworten. Einer der Hauptvorteile eines Data Lake ist seine Flexibilität. Im Gegensatz zu einer traditionellen Datenbank, die ein starres Schema hat, kann ein Data Lake alle Arten von Daten aufnehmen.

Bei der Streaming-Analyse werden die Daten in Echtzeit analysiert, sobald sie eintreffen. Diese Art der Analyse ist besonders nützlich, um Muster und Trends sofort zu erkennen, anstatt auf eine Batch-Analyse zu warten, die Stunden, Tage oder sogar Wochen später erfolgen kann. Es gibt eine Vielzahl verschiedener Anwendungen für Streaming-Analysen, von der Betrugserkennung über die Überwachung des Aktienmarktes bis hin zum Kundendienst. Der Hauptvorteil der Streaming-Analyse besteht darin, dass sie es Unternehmen ermöglicht, Entscheidungen in Echtzeit und auf der Grundlage der aktuellsten Informationen zu treffen.

Eine Streaming-SQL-Engine ist eine Art von Datenbankmanagementsystem (DBMS), das kontinuierlich Daten aus einem Eingabestrom verarbeitet und sie für Abfragen in Echtzeit zur Verfügung stellt. Es verwendet eine Pull-basierte Architektur, bei der der Client Abfragen initiiert und das DBMS die Ergebnisse aus seinem internen Datenspeicher abruft. Dieses Design eignet sich gut für die Verarbeitung großer Mengen schnell ankommender Daten, da die Abfrageverarbeitung beginnen kann, sobald neue Daten ankommen. Streaming-SQL-Engines werden häufig für Anwendungen wie Überwachung, Betrugserkennung und komplexe Ereignisverarbeitung eingesetzt. Einige Beispiele für Streaming-SQL-Engines sind Apache Kafka Streams, Apache Samza, FlinkSQL und StormSQL.

Bei der Lambda-Architektur handelt es sich um eine Systemarchitektur, die die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ermöglicht und gleichzeitig in der Lage ist, zuvor nicht gesehene Daten zu verarbeiten. Die Hauptkomponenten der Lambda-Architektur sind eine Geschwindigkeitsschicht und eine Stapelverarbeitungsschicht. Die Geschwindigkeitsschicht wird für die Verarbeitung neuer Daten verwendet, sobald sie ankommen, während die Stapelschicht für historische Daten verwendet wird. Die Lambda-Architektur wurde erstmals von Nathan Marz vorgestellt, der auch das Apache Storm-Projekt ins Leben gerufen hat. Ziel der Lambda-Architektur ist es, ein robustes und skalierbares System bereitzustellen, das sowohl Echtzeit- als auch historische Daten verarbeiten kann. Zu diesem Zweck werden zwei getrennte Netze - eines für jeden Datentyp - verwendet, die dann zu einer einzigen Ausgabe kombiniert werden.

Google BERT ist ein neuer Algorithmus zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der im Oktober 2019 veröffentlicht wurde. Er wurde entwickelt, um die Qualität der Suchergebnisse zu verbessern, indem er den Kontext von Suchanfragen versteht und sie mit den relevantesten Antworten abgleicht. BERT steht für Bidirectional Encoder Representations from Transformers und basiert auf einer Art von künstlicher Intelligenz, die als maschinelles Lernen bezeichnet wird. Beim maschinellen Lernen wird Computern beigebracht, aus Daten zu lernen, so dass sie lernen können, bestimmte Aufgaben selbständig auszuführen. BERT ist in der Lage, komplexe Sätze und Beziehungen zwischen Wörtern besser zu verstehen als andere NLP-Algorithmen, wodurch er genauere Suchergebnisse liefern kann.

Algorithmen für maschinelles Lernen benötigen eine große Menge an Daten, um Muster genau zu "lernen". Je mehr Daten in den Algorithmus eingespeist werden, desto genauer sind seine Vorhersagen. Allerdings sind nicht alle Daten gleichwertig. Einige Daten sind wertvoller als andere, weil sie mehr Informationen enthalten und der Algorithmus leichter daraus lernen kann. Datenwissenschaftler verwenden in der Regel viel Zeit auf die Bereinigung und Vorverarbeitung von Daten, bevor sie sie in den Algorithmus für maschinelles Lernen einspeisen. Denn schlechte oder irrelevante Daten können dazu führen, dass der Algorithmus die falschen Muster "lernt" und ungenaue Ergebnisse liefert. Daher ist es wichtig, dass Sie die verwendeten Daten sorgfältig auswählen und sicherstellen, dass sie von guter Qualität sind, bevor Sie sie in das maschinelle Lernmodell einspeisen.

Ein OLAP-System (Online Analytical Processing) bietet den Benutzern die Möglichkeit, multidimensionale Datenräume zu analysieren. Es ermöglicht ihnen die schnelle Erstellung von Berichten und die Durchführung von Ad-hoc-Analysen großer Datensätze OLAP-Systeme werden in der Regel von Unternehmen eingesetzt, die Entscheidungen auf der Grundlage komplexer Datensätze treffen müssen, z. B. von Unternehmen, die Produkte auf mehreren Märkten verkaufen oder über große Kundendatenbanken verfügen. Viele OLAP-Systeme bieten eine Vielzahl von Funktionen, darunter die Möglichkeit, Daten zu zerschneiden und zu würfeln, Details aufzuschlüsseln und Daten auf eine höhere Abstraktionsebene zu bringen.

Eine Data-Governance-Strategie ist ein Aktionsplan, mit dem Unternehmen die Qualität, Genauigkeit und Integrität ihrer Daten sicherstellen wollen. Bei der Erstellung einer Data-Governance-Strategie sind verschiedene Faktoren zu berücksichtigen, z. B. wer für die Aufrechterhaltung der Datenqualität verantwortlich ist, wie oft die Daten überprüft und aktualisiert werden und wie Fehler korrigiert werden. Einer der wichtigsten Aspekte der Data Governance ist die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien für die Verwaltung von Datenänderungen. Dazu gehört, dass festgelegt wird, wer zu Änderungen berechtigt ist, welche Arten von Änderungen zulässig sind und welche Schritte unternommen werden müssen, um sicherzustellen, dass alle Änderungen dokumentiert und nachverfolgt werden. Es ist auch wichtig, Verfahren für den Umgang mit beschädigten oder ungültigen Daten zu haben.

Es gibt zwar kein Patentrezept für den Erfolg von Data Lakes, aber es gibt eine Reihe von Schlüsselfaktoren, die zum Erfolg beitragen können. Erstens ist es wichtig, einen klaren und präzisen Plan dafür zu haben, was Sie mit Ihrem Data Lake erreichen wollen. Zweitens müssen Sie über die richtigen Tools und Technologien verfügen, um Ihren Data Lake zu unterstützen. Und schließlich ist es wichtig, dass alle am Projekt beteiligten Interessengruppen mitziehen. Wenn Sie diese einfachen Richtlinien befolgen, können Sie Ihre Erfolgschancen bei der Implementierung eines Data Lakes erhöhen.

Apache Flink ist ein Stream-Processing-Framework, das viele Vorteile gegenüber herkömmlichen Batch-Processing-Frameworks wie Hadoop MapReduce hat. Die Streaming-Dataflow-Architektur von Flink ermöglicht die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit und eignet sich daher gut für Anwendungen wie Betrugserkennung, Finanzanalyse und Prozesssteuerung. Dank seiner Fehlertoleranz- und Elastizitätsfunktionen eignet es sich gut für Big-Data-Streaming-Anwendungen, bei denen Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit wichtig sind. Darüber hinaus ist die API von Flink sehr intuitiv und einfach zu bedienen, was sie zu einer guten Wahl für Entwickler macht, die schnell Streaming-Anwendungen entwickeln müssen. Insgesamt ist Apache Flink eine ausgezeichnete Wahl für die Entwicklung von Streaming-Data-Anwendungen.

Worum es in dieser folge des Data & Analytics lernen Podcast geht: Der Hauptunterschied zwischen statischen und lernenden Algorithmen besteht darin, dass statische Algorithmen ihr Verhalten nicht auf der Grundlage neuer Daten ändern, während lernende Algorithmen ihr Verhalten anpassen können, wenn neue Daten hinzukommen. Statische Algorithmen werden in der Regel für Aufgaben verwendet, bei denen die Daten relativ einfach und gut verstanden sind, während lernende Algorithmen für komplexere Aufgaben erforderlich sind, bei denen die Daten schwieriger zu modellieren sind. Im Allgemeinen sind lernende Algorithmen statischen Algorithmen bei Aufgaben mit komplexeren Daten überlegen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, qualitative Daten zu anonymisieren. Eine Möglichkeit besteht darin, identifizierende Informationen wie Namen und Adressen einfach zu entfernen. Eine andere Möglichkeit besteht darin, identifizierende Informationen durch einen Code oder eine andere Kennung zu ersetzen. Dies kann entweder manuell oder mit Hilfe von Software geschehen. Der Vorteil der Anonymisierung qualitativer Daten besteht darin, dass die Identität der Teilnehmer geschützt wird und offenere Antworten möglich sind. Außerdem lassen sich so Daten aus verschiedenen Studien leichter vergleichen, da man sich keine Gedanken über die Identifizierung von Personen machen muss. Allerdings gibt es auch einige Nachteile. Ein Nachteil ist, dass es schwierig sein kann, Daten zu interpretieren, wenn man die Identität der Teilnehmer nicht kennt. Außerdem kann es schwierig sein, die Befragten ausfindig zu machen, wenn man sie für weitere Informationen kontaktieren muss.

Die Assoziationsanalyse ist eine Data-Mining-Methode, die dazu dient, Beziehungen zwischen Variablen in Daten zu identifizieren. Sie wird häufig eingesetzt, um Assoziationen zwischen Krankheiten und genetischen Markern zu finden oder um Beziehungen zwischen Produkten und Kunden zu ermitteln. Der Grundgedanke hinter der Assoziationsanalyse ist, dass zwei Variablen, die miteinander in Beziehung stehen, auch statistisch miteinander assoziiert sind. Die Assoziationsanalyse kann zur Ermittlung von Beziehungen verwendet werden, indem man entweder die Gesamtverteilung der Daten betrachtet oder spezielle Algorithmen wie den Pearson-Korrelationskoeffizienten einsetzt.

Es gibt viele Möglichkeiten, Repräsentationen von Daten zu lernen, aber ein gängiger Ansatz ist die Verwendung neuronaler Netze. Neuronale Netze können so trainiert werden, dass sie automatisch nützliche Datenrepräsentationen lernen, indem sie eine Verlustfunktion minimieren. Dieser Ansatz hat sich bei einer Vielzahl von Aufgaben als effektiv erwiesen, z. B. bei der Bildklassifizierung und der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Korrelation und Kausalität sind zwei wichtige Konzepte in der Analytik. Die Korrelation ist ein Maß dafür, wie zwei Variablen zueinander in Beziehung stehen. Kausalität ist ein Maß dafür, wie eine Variable eine andere beeinflusst. Es gibt viele Debatten darüber, was wichtiger ist, aber beide sind für das Verständnis von Daten unerlässlich. Die Korrelation hilft Ihnen, die Beziehungen zwischen den Variablen zu verstehen, während die Kausalität Ihnen helfen kann zu verstehen, wie eine Variable eine andere beeinflusst.

Eine Support Vector Machine (SVM) ist ein maschineller Lernalgorithmus, der für Klassifizierungs- oder Regressionszwecke verwendet werden kann. Sie funktioniert, indem sie eine Hyperfläche im Raum konstruiert, die zwei Datensätze trennt (d. h. einen Satz von Trainingsdaten und einen Satz von Testdaten), und sie tut dies, indem sie die optimale Hyperebene findet, die den Abstand zwischen den beiden Datensätzen maximiert. Mit anderen Worten: SVMs sind in der Lage zu "lernen", wie sie zwischen verschiedenen Datentypen unterscheiden können, indem sie eine so genannte Entscheidungsgrenze (oder Marge) schaffen, die sie voneinander trennt.

Das Erzählen von Geschichten ist eine wichtige Fähigkeit für Datenwissenschaftler. Es hilft ihnen, komplexe Datensätze in etwas umzuwandeln, das von anderen leicht verstanden werden kann. Ein guter Geschichtenerzähler kann die Daten zum Leben erwecken und den Menschen helfen, die Welt auf eine neue Weise zu sehen. Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, Geschichten zu erzählen, die sowohl informativ als auch unterhaltsam sind. Sie sollten in der Lage sein, ihre Kreativität einzusetzen, um ihre Zuhörer zu fesseln und sie dazu zu bringen, immer wieder zu kommen.

Ein Datenkatalog ist ein wichtiger Bestandteil zur Gewährleistung der Integrität Ihrer Daten. Indem Sie einen Katalog all Ihrer Daten führen, können Sie schnell und einfach überprüfen, ob die von Ihnen verwendeten Daten korrekt und aktuell sind. Ein Datenkatalog kann Ihnen auch dabei helfen, doppelte oder veraltete Daten aufzuspüren, was Zeit spart und sicherstellt, dass Ihre Daten immer korrekt und aktuell sind. Ein zuverlässiger, genauer Datenkatalog ist für jede Organisation, die ihre Daten sauber und organisiert halten will, unerlässlich.

Bei der Stimmungsanalyse wird automatisch der emotionale Ton eines Textes bestimmt - positiv, negativ oder neutral. Dies kann für Aufgaben wie die automatische Beantwortung von Kundenanfragen, Produktempfehlungen und politische Analysen nützlich sein. Es gibt eine Reihe verschiedener Ansätze für die Stimmungsanalyse. Zu den gängigen Techniken gehören maschinelle Lernalgorithmen wie Support-Vektor-Maschinen oder Naive-Bayes-Klassifikatoren, Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Part-of-Speech-Tagging und Lemmatisierung sowie regelbasierte Systeme.

Bei der relationalen Datenmodellierung gibt es drei grundlegende Komponenten: Entitäten, Beziehungen und Attribute Eine Entität ist ein Objekt der realen Welt, das eindeutig identifiziert werden kann. Zum Beispiel eine Person, ein Ort oder eine Sache. In einer Datenbank wird eine Entität durch eine Tabelle dargestellt Eine Beziehung ist die Verbindung zwischen zwei oder mehr Entitäten. Zum Beispiel die Beziehung zwischen einem Kunden und einer Bestellung. In einer Datenbank wird eine Beziehung durch eine Fremdschlüssel-Beschränkung dargestellt Attribute sind die Merkmale einer Entität oder Beziehung. Zum Beispiel der Name eines Kunden oder der Preis einer Bestellung. In einer Datenbank werden die Attribute durch Spalten in einer Tabelle dargestellt.

Wenn Sie einen Algorithmus auf seine Qualität prüfen, sollten Sie die folgenden Faktoren berücksichtigen: Effizienz - Wie gut ist die Leistung des Algorithmus in Bezug auf Laufzeit und Speicherverbrauch? Genauigkeit - Wie nah kommt der Algorithmus an das richtige Ergebnis heran? Robustheit - Wie zuverlässig ist der Algorithmus in verschiedenen Szenarien? Übertragbarkeit - Kann der Algorithmus leicht angepasst werden, um auf verschiedenen Plattformen zu laufen? Skalierbarkeit - Kann der Algorithmus große Datensätze verarbeiten, ohne dass es zu Leistungsproblemen kommt?

Verstärkungslernen ist eine Methode, mit der man einem Computer beibringt, Entscheidungen zu treffen, indem man ihn für gute Entscheidungen belohnt und für schlechte bestraft. Diese Art des Lernens wird in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, unter anderem bei selbstfahrenden Autos, Robotern und Spielen. Einer der Vorteile des verstärkenden Lernens ist, dass es für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden kann. Es kann auch verwendet werden, um zu lernen, wie komplexe Probleme zu lösen sind, die manuell nur schwer zu programmieren sind. Darüber hinaus ist das verstärkende Lernen nützlich für den Umgang mit Unsicherheit, die in vielen realen Szenarien vorkommt.

Einer der wichtigsten Aspekte der Unternehmensführung bei der Gestaltung von Organisationen besteht darin, sicherzustellen, dass es eine klare Linie der Autorität und Entscheidungsbefugnis gibt. Dies hilft, Chaos und Verwirrung zu vermeiden, und ermöglicht es der Organisation, mit einem klaren Plan und einer klaren Richtung voranzukommen. Ein weiteres wichtiges Element der Governance ist die Rechenschaftspflicht. Einzelpersonen innerhalb der Organisation sollten für ihre Handlungen verantwortlich gemacht werden, und sie sollten in der Lage sein, von denjenigen, die in der Hierarchie über ihnen stehen, zur Rechenschaft gezogen zu werden. Dies trägt dazu bei, bei allen Mitgliedern der Organisation ein Gefühl der Verantwortung zu schaffen, und ermutigt sie, im besten Interesse der Organisation als Ganzes zu handeln.

Es wird oft gesagt, dass Daten das neue Öl sind. So wie das Öl im letzten Jahrhundert die Gesellschaft und die Wirtschaft verändert hat, so verändern auch Daten die Art und Weise, wie wir heute leben und arbeiten. Aber im Gegensatz zu Öl sind Daten eine unsichtbare Ressource. Sie sind nicht greifbar und es ist oft schwer zu erkennen, wie sie zur Wertschöpfung genutzt werden können. Daher kann es leicht passieren, dass die Bedeutung von Daten unterschätzt und ihr wahres Potenzial übersehen wird. Daten werden in unserer digitalen Welt immer wichtiger. Sie sind die Grundlage für alles, von Suchmaschinen und Social-Media-Plattformen bis hin zu Online-Empfehlungssystemen und personalisierter Werbung. Daten helfen uns, bessere Entscheidungen zu treffen, unsere Kunden besser zu verstehen und unsere Abläufe zu optimieren.

Bei der Datenharmonisierung werden mehrere Datenquellen in einem einzigen, einheitlichen Format konsolidiert. Dies kann eine Herausforderung sein, wenn die Daten aus verschiedenen Systemen oder Abteilungen innerhalb eines Unternehmens stammen, die jeweils ein eigenes Schema oder eine eigene Struktur haben. Die Datenharmonisierung ist jedoch unerlässlich, um den Entscheidungsträgern genaue und zeitnahe Informationen zu liefern. Durch den Abgleich von Daten aus unterschiedlichen Quellen können sich Unternehmen ein vollständigeres Bild von ihren Geschäftsabläufen machen und fundiertere Entscheidungen treffen.

Ereignisgesteuerte Microservices sind eine Art von Microservice-Architektur, bei der Ereignisse eine zentrale Rolle spielen. Bei dieser Art von Architektur reagiert jeder Microservice auf Ereignisse, die von anderen Microservices ausgelöst werden. Dies ermöglicht ein hohes Maß an Flexibilität und eine lose Kopplung zwischen den Diensten. Ereignisgesteuerte Architekturen werden häufig in Anwendungen eingesetzt, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten müssen, wie z. B. Finanzhandelssysteme oder Anwendungen für soziale Medien. Sie können auch in Situationen verwendet werden, in denen es wichtig ist, ein hohes Maß an Reaktionsfähigkeit aufrechtzuerhalten, selbst wenn bei einzelnen Diensten Probleme auftreten.

Ein Data Lake ist ein Repository zur Speicherung von Big Data in ihrem ursprünglichen, unstrukturierten Format. Data Lakes werden in der Regel auf einem Hadoop-Cluster aufgebaut und verwenden HDFS zum Speichern von Daten. Da Daten in einem Data Lake in ihrem rohen, unstrukturierten Format gespeichert werden können, können sie kostengünstiger sein als herkömmliche Data Warehouses Data Lakes können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, z. B. zum Sammeln von Protokolldateien, Anwendungsüberwachungsdaten, Clickstream-Daten von Webanwendungen, Sensordaten von IoT-Geräten und Daten aus sozialen Medien. Neben der Speicherung dieser Rohdaten können Data Lakes auch dazu verwendet werden, Analysen mit den Daten durchzuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

CRISP-DM ist eine bekannte Methodik für Data Mining. Sie steht für Cross Industry Standard Process for Data Mining. Diese Methodik bietet einen strukturierten Ansatz für die Durchführung von Data-Mining-Projekten. Sie besteht aus sechs Phasen Geschäftsverständnis Datenverstehen Datenvorbereitung Modellierung Auswertung Einsatz Jede Phase ist wichtig und sollte mit der gebührenden Aufmerksamkeit behandelt werden. Wird eine Phase übersprungen, kann dies zu suboptimalen Ergebnissen oder sogar zum Scheitern des Projekts führen. Daher ist es wichtig, CRISP-DM gut zu verstehen, bevor man ein Data-Mining-Projekt beginnt.

Operative Intelligenz (OI) ist eine Art von Intelligenz, die sich auf die Bewertung und das Management von Betriebsrisiken konzentriert. Es handelt sich um einen relativ neuen Bereich, der als Reaktion auf die zunehmende Komplexität der Geschäftsabläufe und die Notwendigkeit für Unternehmen, Risiken besser zu verwalten, entstanden ist OI befasst sich mit der Identifizierung und dem Verständnis von Risiken sowie mit der Entwicklung und Umsetzung von Strategien zur Risikominderung. Sie stützt sich in hohem Maße auf Datenanalyse und Modellierung, um Trends und Muster zu erkennen, die auf ein potenzielles Problem hinweisen könnten. OI-Fachleute nutzen diese Informationen, um Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie ihre Organisationen am besten vor Schaden schützen können Operational Intelligence wird immer wichtiger, da Unternehmen immer größeren Bedrohungen ausgesetzt sind. Unternehmen müssen in der Lage sein, Risiken schnell zu erkennen und darauf zu reagieren.