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Projekt-Management und Service-Engineering
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Datenanalyse
Die aktuelle Herausforderung bei der Datenanalyse besteht darin, Informationsströme in verschiedenen, autonomen Datenquellen zu verfolgen, auch dann wenn deren Strukturen nicht kompatibel sind, um sie anschliessend analysieren, verknüpfen und auszuwerten. Eine weitere Schwierigkeit ist die hohe Geschwindigkeit eingehender Streamingdaten und die grossen Datenmengen.
Bei der Datenanalyse fließen rund 80% des Aufwands in die Aufbereitung und zirka 20% in die Modellbildung.
Die möglichen Datenquellen lassen sich nach ihrem Ursprung grob in drei Gruppen unterteilen. Oft werden die Daten auch durch eine Kombination der drei Gruppen generiert.
Von Maschinen generierte Daten wie Sensor- oder Logdaten und Klickstatistiken. Von Menschen generierte Daten wie Social Networking, Publikationen und Patente, Bilder, freier und strukturierter Text, Web Content, Sprache, Audio und Video, Geschäftsdaten wie Stammdaten, CRM-, SAP- und Transaktionsdaten. Neu sind Daten welche von Cyber Physical Systems (CPS) erzeugt werden.
Bei der Datenanalyse unterscheiden wir grob Analysis und Analytics, oder anders gesagt zwischen «data analyze after landing» und «data analyze while in motion».
Data Mining beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse von Daten in Bezug auf relevante Zusammenhänge und Erkenntnisse und kann auch auf kleiner Datenbasis zur Anwendung kommen. Beim Information Retrieval geht es darum, bestehende Informationen aufzufinden.
Informationen aus Daten abzuleiten ist eine Sache. Die Daten zu nutzen, um daraus einen Mehrwert zu erzeugen eine andere. Ausgehend von einer Sammlung von Daten wird mittels eines Algorithmus versucht, ein Modell zu entwickeln. Allerdings löst ein gutes Modell ein Problem nicht an sich, sondern erlaubt uns, mit verschiedenen Systemvariablen zu experimentieren, um neue Ideen zu entwickeln, wie ein Entscheidungsproblem angegangen werden kann.