Du hast deinen AdBlocker an?

Es wäre ein Traum, wenn du ihn für t3n.de deaktivierst. Wir zeigen dir gerne, wie das geht. Und natürlich erklären wir dir auch, warum uns das so wichtig ist. Digitales High-five, deine t3n-Redaktion

Sponsored Post Was ist das?

Analysieren, visualisieren, interpretieren: Warum brauchen Teams Data-Science-Tools? 

Anzeige
Gesammelte Daten können für Unternehmen ein großer Schatz sein, der gut analysiert und interpretiert den Erfolg maßgeblich steigern kann. Wie Data-Science-Tools beim Sammeln und Auswerten unterstützen, lest ihr hier.

Für die meisten Unternehmen ist der Einsatz einer CRM-Software (Customer-Relationship-Management) für die Sales- und Support-Teams, eines Recruiting-Tools für die Personalabteilung oder eines Business-Intelligence-Tools für die Finanzteams unabdingbar. Bei den Data-Science-Teams zeigen sich große und kleine Unternehmen jedoch meist zurückhaltend, wenn es um den Einsatz von Tools, Infrastruktur und Support geht, obwohl diese ausschlaggebend für den Erfolg sind.

Die Datenerhebung hat zweifellos einen großen Aufschwung erlebt: Daten seien laut der Bundeskanzlerin Angela Merkel „die Rohstoffe des 21. Jahrhunderts“. Dennoch belässt es eine große Mehrheit der Unternehmen bei einzelnen Brocken eines brachliegenden Potentials – und zwar nicht nur der Fertigungsindustrie, wo sich zweifellos die größten Chancen ergeben. In diesem Artikel und im Whitepaper von Dataiku erfahrt ihr, wie Data-Science-Tools dabei helfen können, dieses Potenzial vollständig und effektiv zu nutzen.

Daten sammeln ist die eine Sache, den Nutzen entdecken eine andere

Die meisten Organisationen tun sich schwer damit, ihre Daten so zu nutzen, dass sie ihrem Unternehmen einen Nutzen bringen. Diese Arbeit wird auch durch den Datenschutz – insbesondere durch die Einführung der Datenschutz-Grundverordnung in der EU – noch ein wenig komplexer.

„Obwohl viele Unternehmen in Deutschland das Potential von Data-Science, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erkannt haben, sind sie bisher nicht imstande gewesen, dieses Datenpotenzial zu ihrem Vorteil auszunutzen“, so Sebastian Heinz, CEO von STATWORX, einer der führenden Data-Science-Beratungsfirmen in Deutschland. „Zu den Hauptgründen für diesen Umstand zählen der Mangel an Plattformen beziehungsweise Tools, die es den Unternehmen ermöglichen, in einem integrierten End-to-End-Prozess an Data-Science-Projekten zu arbeiten.“ Vor allem durch die Investitionen in Date-Science-Tools können Unternehmen ihre Unternehmensdaten für weitreichende Änderungen und eine verbesserte Effizienz nutzen. Die Tools vereinfachen die Datenverwaltung und bieten gleichzeitig den nötigen Rahmen, um flexibel zu sein.

(Grafik: Dataiku)

Bei dem heutigen Volumen an gesammelten Daten ist die Datensicherheit – insbesondere in bestimmten Gebieten wie im Finanzbereich – von größter Bedeutung. Ohne einen zentralen Zugang für die Datenverarbeitung mit einer eigenen Benutzerkontrolle könnten die Daten auf den verschiedenen Laptops der Mitarbeiter gespeichert werden. Sollte dann ein Mitarbeiter oder Auftragnehmer das Unternehmen verlassen, besteht das Risiko, dass dieser noch Zugang zu den sensiblen Daten hat. Des Weiteren besteht die Gefahr, dass auch ein wichtiger Teil der bereits geleisteten Arbeit für die anderen Mitarbeiter nicht mehr zugänglich ist, sodass diese wieder bei Punkt null anfangen müssen.

Neben der Vereinfachung von Data-Security und -Governance bietet ein Data-Science-Tool beziehungsweise eine -Plattform folgende Vorteile:

  • Einen einfachen, jedoch kontrollierten Datenzugang zur Erledigung komplexer Datenprojekte und -vorhaben
  • Festlegung von Maßstäben und Steigerung der Produktivität
  • Zentralisierung der Arbeit, die somit vervielfältigt werden kann
  • Erleichterung der Zusammenarbeit in und zwischen den verschiedenen Profilen (Data-Scientist, Business-/Data-Analyst, IT, etc.)

Die Analysten von Gartner schätzen, dass bis 2020 Predictive und Prescriptive Analytics 40 Prozent der neuen Unternehmensinvestitionen in den Bereichen BI und Analytics-Technologien ausmachen werden.

Diese umfassen nicht nur Aufwendungen für das Personal, sondern auch in die Infrastruktur, die es ermöglicht, fortgeschrittene Analytics-Projekte in die Produktion einzusetzen.

„Um Datenschätze zu heben ist ein gutes Zusammenspiel von Menschen, Prozessen und Open-Source nötig“, meint Kurt Muehmel, VP der Sales & Partnerships (EMEA) bei Dataiku, einer Data-Science-Plattform, die Unternehmen auf der Analytics-Reise in Richtung KI unterstützt. „Dies umfasst alle Bereiche, vom kontrolliertem Datenzugang über ein gemeinsames Projektverständnis, der Modellierung durch Code und GUI sowie der Automatisierung von Arbeitsschritten bis hin zur Nutzung von Ergebnissen über Dashboards oder APIs. Alle Mitarbeiter sollten in der Lage sein, mittels der Instrumente, die sie am besten beherrschen, bei den Projekten mitzuwirken. Bestenfalls wird das dabei anfallende Wissen passiv dokumentiert und bleibt so im Unternehmen. Für nachfolgende Projekte, Kunden und Maschinen.“

Hol dir das Whitepaper von Dataiku

(Grafik: Dataiku)

Wie schafft es ein angehendes Data-Team, nicht bei Null anzufangen und unnötige Fehler zu vermeiden? Wie können die Talente eines bestehendes Team besser genutzt werden, um effektiver zu werden? Lade dir das Whitepaper von Dataiku herunter, um mehr zu erfahren.

Jetzt herunterladen!

Bitte beachte unsere Community-Richtlinien

Schreib den ersten Kommentar!

Melde dich mit deinem t3n-Account an oder fülle die unteren Felder aus.

Abbrechen