HINTER DIE KULISSEN DES DATA SCIENCE HYPE GEBLICKT- Drei wichtige Schritte, damit Daten für Sie wirklich funktionieren –

Die Geschäftswelt wird verrückt nach dem Bereich der Datenwissenschaft und all seinen Möglichkeiten. Die riesige, aufstrebende Disziplin prägt die Art und Weise, wie ganze Branchen in den kommenden Jahrzehnten aussehen werden. Alles ist Daten und Daten sind alles. Auch wenn Sie noch nie so viel getan haben, wie einen Frequenzdiagramm zu erstellen, können Sie wahrscheinlich die Gründe für den Trend verstehen. Während mit der Verwendung verschiedener maschineller Lernalgorithmen und Lernmodelle, KI, Chat-Bots oder Sprachverarbeitung so viel erreicht werden kann, haben wir einige wertvolle Lektionen gelernt, die für Ihren Erfolg bei der optimalen Nutzung Ihrer Daten entscheidend sind.

 

Lassen Sie uns in drei wichtige Faktoren eintauchen, die Ihnen helfen werden, die Daten für Sie wirklich nutzbar zu machen:

  1. Es ist eine Sache, einen schönen Proof of Concept zu haben, aber ihn in die Produktion zu nehmen, ist ein völlig anderes Ballspiel.
  2. Das Verständnis der Daten und des Datenstroms ist manchmal sehr komplex, aber es ist der einzige Weg, um nachhaltige Ergebnisse zu erzielen.
  3. Ohne eine solide Grundlage und wiederholbare Chunks wird der Modal nicht zukunftssicher sein.

 

Take-away 1: Fokus auf die Produktion ab Tag 1

In Zusammenarbeit mit einem Datenwissenschaftler und Algorithmus-Spezialisten muss man zunächst tief in die Daten eintauchen, die Daten auf das richtige Qualitätsniveau bringen, den Datenfluss in einem Modell haben und über die Ergebnisse nachdenken, die aus den Daten hervorgehen können. Die Daten zu kennen und die Daten zur Analyse bereit zu machen, ist natürlich wichtig, aber was wird danach mit dem Ergebnis passieren? Wer wird die Ergebnisse verwenden? Was sind ihre Ziele und die größten Frustrationen im Moment? In welchen Ge-schäftsprozessen soll es eingebunden werden? Um Machine Learning erfolgreich in Ihr Unternehmen zu integrieren, müssen Sie diese Fragen im Voraus beantworten. Tun Sie dies und Ihr Proof of Concept ist nicht die Endstation, sondern der Beginn der angestrebten fortschrittlichen Arbeitsweise.

 

Take-away 2: Die Daten sind immer dynamisch.

Nach dem Verständnis der ersten Daten ist es auch wichtig zu verstehen, dass sich diese Daten und ihre Datenquellen im Laufe der Zeit ändern werden. Wir beginnen immer damit, Ihnen zu helfen, die Datenbank aufzubauen, die Ihnen in den kommenden Jahren gut dienen wird, Ihnen den besten Lösungsansatz für die Aufzeichnung Ihrer interessanten Variablen zu vermitteln und zu zeigen, was eine Aufzeichnung wert sein könnte, auch wenn es Ihnen an dieser Stelle nicht interessant erscheint. Das Verständnis Ihrer Quellen, Ihrer zukünftigen Quellen und externer Quellen führt Sie zu einer nachhaltigen, zukunftssicheren Lösung.

 

Take-away 3: Design für die Zukunft von Anfang an

Machen Sie Data Science and Machine Learning von Beginn eines neuen Projekts an zu einem Teil Ihrer Unternehmensstrategie. Wir sind über den Punkt hinaus, an dem es gerechtfertigt ist, ein Nebengleis in Ihrem Unternehmen zu sein, nur zu experimentellen Zwecken.  Wir sind uns alle der Tatsache bewusst, dass Design Thinking und Design Systeme Ihr Unternehmen innovativer machen und den Wettbewerbsvorteil schaffen. Erweitern Sie diesen Gedanken auf Ihre datengesteuerten Projekte und nutzen Sie diese Methoden, um für die Zukunft zu gestalten. Erstellen Sie Komponenten, die unter Berücksichtigung des gesamten Stacks vom Frontend bis zum Backend wiederverwendet und erweitert werden können. Nur so können Sie die datengesteuerte Machine Learning Basis für die Zukunft erweitern.

 

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