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Die nahtlose Integration von Data Science in Unternehmen ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei adesso haben wir uns eingehend mit der Implementierung agiler Vorgehensweisen in Data-Science-Projekten beschäftigt. In diesem Blog-Beitrag fassen wir die zentralen Erkenntnisse aus Experteninterviews prägnant zusammen und ergänzen sie anhand aktueller Forschungsergebnisse.

In diesem Blog-Beitrag werden wir die spezifischen Anforderungen an Data-Science-Projekte und die Auswahl des richtigen agilen Ansatzes betrachten. Dabei wird ein Blick auf den aktuellen Stand der Forschung geworfen.

Agilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden Blog-Beiträgen werden wir uns vor allem mit der Frage beschäftigen, ob und wie agile Ansätze in die Welt der Data Science integriert werden können. Zunächst jedoch ein Blick auf wichtige Grundlagen im Bereich Data Science und Agilität.

In diesem Blog-Beitrag möchten wir euch die Visual-Studio-Code-Erweiterungen präsentieren, die wir in unserer täglichen Arbeit als Expertinnen und Experten für maschinelles Lernen, Data Engineering und KI benötigen. Ohne die passenden Erweiterungen wäre Visual Studio Code keine vollständige integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Doch mit den richtigen Erweiterungen kann man sich erheblich Arbeit ersparen und die Produktivität als Developer steigern.

Transparenz durch Berichte und Kennzahlen hilft in vielen Unternehmensbereichen. Der Einsatz von Dashboards ist empfehlenswert, da sie ein kostengünstiges Werkzeug für die begrenzten Budgets von Netzbetreibern darstellen. In unserem Blog-Beitrag gehen wir vor allem auf Dashboards mit betriebswirtschaftlichen beziehungsweise kaufmännischen Kennzahlen bei Netzbetreibern ein.

Dateninnovationen und Daten-Anwendungsfälle beschäftigen die Energiewirtschaft. Die Netzbetreiber sitzen auf ungenutzten Datenmengen und können so Synergieeffekte und Effizienzpotenziale nicht richtig nutzen. Dieser Blog-Beitrag erklärt, wie die Energiewende mit einheitlich integrierten Prozessen, Systemen und Daten beschleunigt werden kann.

Um herauszufinden, wie weit ein Unternehmen in Sachen Digitalisierung und Datennutzung ist, werden Business-Intelligence-Reifegradmodelle angewendet. Wie Reifegradmodelle bei der Einordnung helfen, ob der Interaction Room eine alternative Anwendung ist und gegebenenfalls eine Basis zur erfolgreichen Verbesserung von BI im ganzheitlichen Beratungsprozess darstellt, erklären wir in unserem Blog-Beitrag.

Welche Möglichkeiten haben Websitebetreiber und Digitalpublisher, um die Kontrolle über die Datenströme im Dickicht der AdTech- und MarTech-Tools zurückzuerhalten? Wie war es bisher und welche konkreten Herausforderungen warten auf Unternehmen? Wir erklären es euch in unserem Blog-Beitrag und zeigen, wie die Qualität der eigenen Daten gesteigert, eigene Geschäftsstrategien wie „Subscription first“ befeuert und die notwendige First-Party-Datenbasis für das Ende der Third-Party-Cookies aufgebaut werden können.

In den letzten Monaten haben sich auf dem Markt für Self-Service BI Tools viele Neuerungen ergeben. So ermöglichen innovative Softwareprodukte eine Ausweitung des Nutzerkreises von Analyseanwendungen. Diese Entwicklung wird auch von unseren Kunden wahrgenommen, sodass wir mit der Durchführung eines entsprechenden Tool-Vergleichs beauftragt wurden. In unserem Blog-Beitrag möchten wir kurz die Vorgehensweise dieser Tool-Evaluation beschreiben und anschließend die Data Preparation Tools aus der engeren Auswahl (Alteryx, Trifacta und Microsoft Power BI Dataflows) näher vorstellen.