Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science at Hochschule Bonn-Rhein-Sieg

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Wie groß ist das Datenuniversum?

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Diagnostic Analytics

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Descriptive Analytics

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Predictive Analytics

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Prescriptive Analytics

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5 V's von Big Data nach Gartner

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Veracity: Vertrauenswürdigkeit der Daten

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Wert der Daten

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Big Data kann ein Hebel seinfür:

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6 Wesentliche Fragestellungen im Rahmen eines datenbasierten Geschäftsmodells

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CRISP-DM : Business Understanding

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Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Wie groß ist das Datenuniversum?

40 Zettabyte 

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Diagnostic Analytics

  • Historische Daten mit anderen verglichen werden
  • Warum ist etwas passiert?
  • Ursachen und Aus- sowie Wechselwirkungen zu klären
  • Folgen zu analysieren und Muster zu identifizieren
  • Kenntnisgrad: Mittel
  • Einbezug von AI und ML Manchmal
  • Genutzt von vielen UN, Organisationen, Einrichtungen

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Descriptive Analytics

  • Daten aus der Vergangenheit
  • Was ist passiert?
  • Rohdaten aus mehreren Datenquellen zu jonglieren
  • wertvolle Einblicke in die Vergangenheit zu erhalten
  • Ergebnisse zeigen nur, was falsch und was richtig ist, ohne warum es so ist
  • Kenntnisgrad: Niedrig
  • Einbezug von AI und ML normalerweise nicht
  • Wird von fast allen Organisationen verwendet

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Predictive Analytics

  • Um in die Zukunft zu blicken
  • Was könnte bzw. wird in Zukunft passieren?
  • Basierend auf den Ergebnissen von deskriptiven und diagnostischen Analysen, 
  • Tendenzen zu ermitteln, Abweichungen von Normwerten frühzeitig zu erkennen 
  • zukünftige Trends möglichst genau vorherzusagen
  • Kenntnisgrad: Hoch
  • Einbezug von AI und ML : in der Regel (verwendet ausgefeilte Algorithmen und moderne Technologien )
  • Wird von einer kleineren, aber wachsenden Gruppe von Organisationen genutzt
  • zukünftige Prognosen zu erstellen  (nur Schätzungen)
  • Genauigkeit  hängt von Datenqualität ab

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Prescriptive Analytics

  • Welche Maßnahmen sind zu treffen
  • um ein künftiges Problem zu beseitigen oder zu verhindern und das Potenzial vielversprechender Trends voll auszuschöpfen
  • erfordert nicht nur historische Daten, sondern auch aktuelle Informationen aus externen Datenquellen 
  • Vorhersagen laufend zu aktualisieren
  • Kenntnisgrad: Sehr hoch
  • Einbezug von AI und ML: sehr Hoch
  • Nicht weitgenutzt

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

5 V's von Big Data nach Gartner

  • Volume
  • Velocity
  • Variety
  • Veracity
  • Value

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Veracity: Vertrauenswürdigkeit der Daten

  • Vertrauenswürdigkeit der Daten und Ergebnisse steht und fällt
    mit der Qualität der Eingabe-Daten und ausgewählten Analyse-
    Verfahren.


  • Data Quality ist entscheidend
    ● Analysen und Schlussfolgerungen sind von einer guten
    Datenqualität abhängig.
    ● GIGO Paradigma: Garbage In –GarbageOut.

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Wert der Daten

● Rohdaten von Big Data sind von geringem Wert
● Analyse und Datenauswertung erhöhen erst den
Wert
● Analytik verwandelt Big Data in Smart Data

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

Big Data kann ein Hebel seinfür:

  • Optimierung
  • Monetarisierung
  • Erweiterung
  • Neukonzeption

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

6 Wesentliche Fragestellungen im Rahmen eines datenbasierten Geschäftsmodells

1) Was wollen wir mit dem Einsatz von Big Data / Data
Science erreichen?

2) Was ist unser gewünschtes Angebot?

3) Welche Daten benötigen wir und wie werden wir
diese erfassen?

4) In welcher Weise werden wir diese Daten
verarbeiten und verwenden?

5) Wie wollen wir monetarisieren?

6) Welche Hindernisse gibt es, um unser Ziel zu
erreichen?

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

CRISP-DM : Business Understanding

Welchen Nutzen verspricht sich Ihr Unternehmen vom
Data-Mining?
▪ Festlegung der Business-Ziele
▪ Ziele und Erfolgskriterien
▪ Situation bewerten
▪ Ressourcen (Personal, Technologie), Risiken, Kosten
& Nutzen
▪ Bestimmung der Data-Mining-Ziele
▪ Idealerweise mit quantitativen Erfolgskriterien
▪ Projektplan erstellen
▪ Schätzen Sie Zeitrahmen, Budget, aber auch
Werkzeuge und Techniken.

Objekt/Business orientierte Methodik und Anwendung von Data Science

CRISP-DM : Business Understanding

Welchen Nutzen verspricht sich Ihr Unternehmen vom
Data-Mining?
▪ Festlegung der Business-Ziele
▪ Ziele und Erfolgskriterien
▪ Situation bewerten
▪ Ressourcen (Personal, Technologie), Risiken, Kosten
& Nutzen
▪ Bestimmung der Data-Mining-Ziele
▪ Idealerweise mit quantitativen Erfolgskriterien
▪ Projektplan erstellen
▪ Schätzen Sie Zeitrahmen, Budget, aber auch
Werkzeuge und Techniken.

In der Datenuntersuchungsphase werfen Sie einen
genaueren Blick auf die für das Data-Mining verfügbaren
Daten. Dieser Schritt ist überaus wichtig, um unerwartete
Probleme während der nächsten Phase - der
Datenaufbereitung - zu vermeiden, die normalerweise den
längsten Teil des Projekts ausmacht.
▪ Sammeln initialer Daten
▪ Daten beschreiben
▪ Daten erkunden
▪ Überprüfen der Datenqualität
▪ Probleme und Auffälligkeiten sollten sorgfältig
dokumentiert werden

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