Data Engineering
Datenbasiert die richtigen Entscheidungen treffen
Datenanalyse
Im Rahmen einer Bestandesaufnahme werden die Daten auf Format und Vollständigkeit geprüft und Zusammenhänge und allfällige Korrelationen identifiziert. Zudem wird abgeklärt, wie die Daten als Basis für die Entscheidungsfindung eines Unternehmens genutzt werden können und eine Datenstrategie erarbeitet.
Datenbereinigungen
Damit Daten sinnvoll genutzt und weiterverarbeitet werden können ist es notwendig, dass diese die richtige Form aufweisen. Es ist für Unternehmen wichtig, dass die Datenqualität ein hohes Niveau beinhaltet. Allenfalls können die Daten auch mit externen Daten oder mit Open Data ergänzt werden.
Data Engineering
Mit wachsender Komplexität der IT-Systeme ist es notwendig, dass Daten zwischen verschiedenen Systemen synchronisiert werden. Durch die optimale Wahl von Datenbanken, den Aufbau von Daten-Pipelines und die Verbindung unterschiedlicher Systeme über Schnittstellen wie z.B. REST oder GraphQL-APIs kann neuer Mehrwert geschaffen werden.
Machine Learning
Durch das erlernte Verständnis der Datenanalyse können geeignete Problemstellungen identifiziert werden, bei denen ein Machine-Learning-Algorithmus unterstützen kann. Dabei helfen erste Prototypen bei der Auswahl von geeigneten Frameworks und einem idealen Aufbau der Machine-Learning-Algorithmen.
Datenvisualisierung
Damit die identifzierten Erkenntnisse auch zukünftig einfach und jederzeit aktuell nutzbar sind, können diese in dynamischen Dashboards visualiseren werden. Dabei ist es notwendig, dass die Daten periodisch und automatisch aktualisiert werden, um für geschäftsrelevante Entscheidungen die neusten Daten miteinbeziehen zu können.
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