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Das CDO & Data Teams Handbuch

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Das CDO Handbuch
Von - für
Mirko Peters Data & Analytics
Table Of Contents
Der CDO (Chief Data Officer) 8
     Die Rolle de...
Das CDO Handbuch
Von - für
Mirko Peters Data & Analytics
     Governance-Richtlinien und -Verfahren  18
     Beginnen Sie ...
Das CDO Handbuch
Von - für
Mirko Peters Data & Analytics
     Management der Datenqualität 34
     Umgang mit Datenqualitä...
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Das CDO & Data Teams Handbuch

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Das CDO-Handbuch ist ein Leitfaden für Chief Data Officers, also diejenigen, die für die Verwaltung und Organisation der Daten eines Unternehmens zuständig sind. Es behandelt Themen wie Data Governance, Datenmanagement, Datenarchitektur und mehr. Ziel des Handbuchs ist es, CDOs dabei zu helfen, ein System zu schaffen, in dem Daten leicht zugänglich und verwaltbar sind, so dass das Unternehmen auf der Grundlage dieser Daten bessere Entscheidungen treffen kann.

Das Handbuch wird Ihnen zu Verfügung gestellt von deinem kostenlosen Wissensportal Data & Analytics: https://www.linkedin.com/company/data-and-analytics-magazin/

Das CDO-Handbuch ist ein Leitfaden für Chief Data Officers, also diejenigen, die für die Verwaltung und Organisation der Daten eines Unternehmens zuständig sind. Es behandelt Themen wie Data Governance, Datenmanagement, Datenarchitektur und mehr. Ziel des Handbuchs ist es, CDOs dabei zu helfen, ein System zu schaffen, in dem Daten leicht zugänglich und verwaltbar sind, so dass das Unternehmen auf der Grundlage dieser Daten bessere Entscheidungen treffen kann.

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Das CDO & Data Teams Handbuch

  1. 1. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Table Of Contents Der CDO (Chief Data Officer) 8      Die Rolle des CDO 9      Was ist ein CDO? 10      Was sind die Aufgaben des CDO? 10      Welche Fähigkeiten sind für einen erfolgreichen CDO erforderlich? 11 Data Governace 13      Was sind die Vorteile von Data Governance? 13      Wie fängt man mit Data Governance an? 13      Die Rolle des CDO ist entscheidend für die Data Governance 14      Der Lebenszyklus der Data Governance  14      Einrichtung eines Data-Governance- Framework 16      Definition von Data-Governance-Rollen und -Verantwortlichkeiten  18
  2. 2. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics      Governance-Richtlinien und -Verfahren  18      Beginnen Sie mit Data Governance 19      Umsetzung von Data Governance 20      Der Lebenszyklus der Data Governance 21      Die Initiierung 22      Methoden zur Umsetzung von Data Governance  25 Data Stewardship 28      Data Stewardship in einer datengesteuerten Welt 29      Die Rolle von Data Stewardship bei Data Governance 30      Erste Schritte mit Data Stewardship 31      Die Zukunft der Data Stewardship 32 Konzepte der Datenqualität  32      Einführung in die Datenqualität 33      Dimensionen der Datenqualität 33      Die Kosten einer schlechten Datenqualität 33
  3. 3. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics      Management der Datenqualität 34      Umgang mit Datenqualitätsproblemen 34      Die Vorteile von Data Governance und Datenqualität 34      Die Rolle der Informationsarchitektur bei der Datenverwaltung  36      Der Wert der Informationsarchitektur für das Datenmanagement  36      Der Prozess der Informationsarchitektur im Datenmanagement 37      Entwicklung einer Informationsarchitektur für die Datenverwaltung 37      Die Zukunft der Informationsarchitektur in der Datenverwaltung 38      Die Rolle der Technologie bei der Datenverwaltung  39 Big Data und Datenwissenschaft  41      Grundlagen von Big Data   42      Datenwissenschaft vs. Big Data 42
  4. 4. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics      Anwendungen der Big Data-Analyse 43      Grenzen der Big Data-Analytik 43      Die Zukunft von Big Data 44 Der Prozess der Datenwissenschaft  44      Was ist Datenwissenschaft?  45 Programmierung für Big Data  47      Programmierparadigmen für Big Data  47      Bibliotheken für Big Data 48      Entwicklung von Anwendungen für Big Data 52      Big Data-Analytik 53      Stream-Verarbeitung mit Big Data 53      Datenbanken und Big Data  53      Maschinelles Lernen für Big Data 54      Voraussetzungen für Maschinelles Lernen für Big Data 55      Algorithmen für unüberwachtes Lernen 64
  5. 5. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics      Halbüberwachte Lernalgorithmen 68      Algorithmen für das Verstärkungslernen 69      Big Data und maschinelles Lernen 71      Advanced Analytics mit Big Data 72      Anwendungen von Advanced Analytics 73      Typen von Daten & Analysen  74      Verwaltung der Datenqualität 76      Einführung in das Datenqualitätsmanagement 77 Daten-Governance 84      Verwaltung von Stammdaten 85      Data Mining und Data Warehousing 87      Die Zukunft von Datenqualität 87 Verwaltung von Stammdaten 89      Was sind Stammdaten? 89      Die Rolle eines Stammdatenmanagers 91
  6. 6. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics      MDM-Prozesse 92      MDM-Architektur 93      MDM-Technologien 94      MDM im Unternehmen 94      Herausforderungen von MDM und wie man sie überwindet 95      Erste Schritte mit MDM 96      Die Zukunft des Stammdatenmanagements 97 Verwaltung von Metadaten  98      Was sind Metadaten? 99      Der Wert von Metadaten 100      Arten von Metadaten 101      Erstellen und Verwalten struktureller Metadaten 104      Erstellen und verwalten Sie beschreibende Metadaten 105      Erstellen und verwalten Sie administrative Metadaten 105
  7. 7. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics      Datenarchitektur  106      Einführung in die Datenarchitektur 107 ETL-Prozesse (Extrahieren, Umwandeln und Laden) 109      Erste Schritt in einem ETL-Prozess 109      Zusätzliche Überlegungen 110 Entwicklung einer Datenstrategie  111      Der Prozess der Datenstrategie  111      Die Auswahl der richtigen Daten  114      Entwicklung des Data Warehouse  116      ETL 117      Der Data Mart 117      Data Mining und Analyse 118      Berichterstattung und Analyse 118 Die Zukunft der CDO-Rolle 119
  8. 8. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Der CDO (Chief Data Officer) Da Daten für Unternehmen immer wichtiger werden, wird die Rolle des Chief Data O cer immer wichtiger. Der CDO ist für die Verwaltung und Maximierung des Wertes von Daten innerhalb eines Unternehmens verantwortlich. Dies kann eine entmutigende Aufgabe sein, aber mit dem richtigen Ansatz kann sie für Ihr Unternehmen von großem Nutzen sein. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie Sie die Daten Ihres Unternehmens optimal nutzen können und warum es so wichtig ist, einen CDO zu haben. Daten gewinnen für Unternehmen immer mehr an Bedeutung. Man sagt sogar, dass Daten das neue Öl sind. So wie Öl die Wirtschaft verändert hat, so verändern Daten die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Die Rolle des Chief Data O cer (CDO) besteht darin, den Wert von Daten innerhalb eines Unternehmens zu verwalten und zu maximieren. Der CDO ist dafür verantwortlich, Strategien und Richtlinien für die Verwaltung von Daten zu entwickeln und dafür zu sorgen, dass Daten in allen Abteilungen eines Unternehmens e ektiv genutzt werden. Ein CDO muss ein tiefes Verständnis sowohl für das Geschäft als auch für die Technologie haben und in der Lage sein, sowohl mit technischen als auch mit nichttechnischen Mitarbeitern e ektiv zu kommunizieren. Ein e ektiver CDO wird eng mit anderen Führungskräften zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten strategisch genutzt werden in der gesamten Organisation. Sie arbeiten auch mit IT-Mitarbeitern zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und geschützt werden.
  9. 9. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Rolle des CDO Die Vorteile eines CDOs sind zahlreich. Ein CDO kann einem Unternehmen helfen, seine Daten besser zu verstehen, seine Daten besser zu nutzen und seine Daten vor unberechtigtem Zugri oder Missbrauch zu schützen. Ein CDO kann auch dazu beitragen, die Qualität der Daten in einem Unternehmen zu verbessern. Datenqualität ist aus vielen Gründen wichtig, unter anderem um sicherzustellen, dass die Entscheidungsträger über genaue Informationen verfügen, auf die sie ihre Entscheidungen stützen können Die Rolle des CDO ist es, die Strategie für das Datenmanagement innerhalb einer Organisation zu entwickeln und umzusetzen. Der CDO ist dafür verantwortlich, dass die Daten von hoher Qualität sind, denjenigen zugänglich sind, die sie benötigen, und e ektiv zur Unterstützung der Entscheidungs ndung genutzt werden. Zu den Fähigkeiten, die für einen erfolgreichen CDO erforderlich sind, gehören die Fähigkeit, Geschäftsziele zu verstehen und zu formulieren, die Fähigkeit, Beziehungen zu den wichtigsten Interessengruppen aufzubauen, und das technische Fachwissen, das für die Entwicklung und Implementierung e ektiver Datenmanagementlösungen erforderlich ist. Um erfolgreich zu sein, müssen CDOs ein tiefes Verständnis für die Datenlandschaft ihres Unternehmens entwickeln und enge Beziehungen zu den wichtigsten Interessengruppen aufbauen. Sie müssen außerdem sicherstellen, dass sie über die richtige Mischung aus technischem Fachwissen und Geschäftssinn verfügen, um ihr Team e ektiv zu führen.
  10. 10. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Was ist ein CDO? CDOs stehen in der heutigen Zeit vor vielen Herausforderungendazu gehört die Notwendigkeit, immer größere Datenmengen zu verwalten, die Qualität und Zugänglichkeit der Daten zu gewährleisten und den sich schnell ändernden Technologietrends einen Schritt voraus zu sein. Trotz dieser Herausforderungen spielen CDOs eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass Unternehmen ihre Daten e ektiv nutzen können. Mit den richtigen Fähigkeiten und dem richtigen Ansatz können CDOs eine starke Kraft für positive Veränderungen innerhalb eines Unternehmens sein. In den letzten Jahren hat die Rolle des Chief Data O cer in Unternehmen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Als Führungskraft, die für die Datenstrategie und -verwaltung eines Unternehmens verantwortlich ist, hat der CDO die Aufgabe sicherzustellen, dass Daten e ektiv erfasst, gespeichert und zur Unterstützung der Geschäftsziele genutzt werden. Um dies zu erreichen, muss der CDO eng mit anderen Führungskräften zusammenarbeiten, um eine datengesteuerte Kultur im Unternehmen zu entwickeln. Darüber hinaus muss der CDO ein ausgeprägtes Verständnis für Datenanalyse haben und in der Lage sein, Daten als Entscheidungsgrundlage zu nutzen. Angesichts der ständig wachsenden Bedeutung von Daten in der heutigen Geschäftswelt kommt dem Chief Data O cer eine Schlüsselrolle für den Unternehmenserfolg zu.
  11. 11. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Welche Fähigkeiten sind für einen erfolgreichen CDO erforderlich? Die Rolle des Chief Data O cer (CDO) ist eine relativ neue Funktion, die als Reaktion auf die zunehmende Bedeutung von Daten in der heutigen Geschäftswelt entstanden ist. Der CDO ist verantwortlich für die Entwicklung von Strategien und Richtlinien für die Datenverwaltung, für die Sicherstellung der e ektiven Nutzung von Daten in allen Abteilungen eines Unternehmens und für die Zusammenarbeit mit IT-Mitarbeitern, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und geschützt werden. In vielen Unternehmen ist der CDO direkt dem CEO unterstellt, was die Bedeutung widerspiegelt, die Daten heute für den Wettbewerbsvorteil und den Geschäftserfolg haben. Mit dem rasanten Wachstum von Big Data und dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz wird die Rolle des CDO in den kommenden Jahren wahrscheinlich noch wichtiger werden. Chief Data O cers (CDOs) sind für die Überwachung der Datenstrategie eines Unternehmens verantwortlich und stellen sicher, dass die Daten e ektiv zur Unterstützung der Geschäftsziele eingesetzt werden. Um erfolgreich zu sein, müssen CDOs über ein tiefes Verständnis sowohl für das Geschäft als auch für die Technologie verfügen, in der Lage sein, e ektiv mit technischen und nicht-technischen Mitarbeitern zu kommunizieren, und die Fähigkeit besitzen, e ektive Datenmanagementlösungen zu entwickeln und umzusetzen. Was sind die Aufgaben des CDO?
  12. 12. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Vor welchen Herausforderungen stehen CDOs? Wie kann ein CDO erfolgreich sein? In den letzten Jahren hat die Rolle des CDO immer mehr an Bedeutung gewonnen, da die Unternehmen bestrebt sind, ihre Daten besser zu nutzen. Diese Aufgaben sind jedoch oft komplex und anspruchsvoll und erfordern eine seltene Kombination von Fähigkeiten und Erfahrungen. Erfolgreiche CDOs müssen daher in der Lage sein, viele Hüte zu tragen und mit mehreren Prioritäten zu jonglieren. Vor allem aber müssen sie sich für Daten in ihrem Unternehmen einsetzen und die Vision und Führungsstärke besitzen, die erforderlich sind, um Veränderungen voranzutreiben. CDOs können erfolgreich sein indem Sie sich auf die folgenden Bereiche konzentrieren:   Entwicklung einer Datenstrategie, die auf die Geschäftsziele abgestimmt ist   Enge Zusammenarbeit mit anderen Führungskräften, um eine datengesteuerte Kultur innerhalb des Unternehmens zu scha en   Sicherstellen, dass die Daten e ektiv erfasst, gespeichert und genutzt werden   Nutzung von Datenanalysen zur Entscheidungs ndung CDOs stehen vor einer Reihe von Herausforderungen, darunter:   Gewinnung der Zustimmung anderer Führungskräfte zur Bedeutung des Datenmanagements   Entwicklung e ektiver Datenverwaltungslösungen, die den Anforderungen aller Abteilungen des Unternehmens gerecht werden   Sicherstellen, dass die Daten von den IT-Mitarbeitern ordnungsgemäß verwaltet und geschützt werden Trotz dieser Herausforderungen spielen die CDOs eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass Unternehmen ihre Daten e ektiv nutzen können. Wenn sich CDOs auf die oben genannten Bereiche konzentrieren, können sie den Wandel erfolgreich vorantreiben und die Geschäftsergebnisse verbessern.
  13. 13. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Wie fängt man mit Data Governance an? Data Governance ist ein wichtiger Bestandteil jeder Organisation, die sich bei der Entscheidungs ndung auf Daten stützt. Es handelt sich um einen Prozess, bei dem festgelegt wird, wer für die Verwaltung von Daten verantwortlich ist, bei dem klare Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung festgelegt werden und bei dem sichergestellt wird, dass diese Richtlinien und Verfahren eingehalten werden. Was sind die Vorteile von Data Governance? Data Governace Data Governance ist ein Rahmen für die Verwaltung von Daten, der Richtlinien, Prozesse und Standards umfasst. Sie hilft Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind und alle Compliance-Anforderungen erfüllen. Data Governance kann auch dazu beitragen, die betriebliche E zienz und die Entscheidungs ndung zu verbessern, indem sie klare Richtlinien für die Verwendung von und den Zugri auf Daten vorgibt. Die Umsetzung von Data Governance kann eine Herausforderung sein, aber die Vorteile liegen auf der Hand. Data Governance kann Unternehmen dabei helfen, die Qualität ihrer Daten zu verbessern, Zeit und Geld zu sparen und kostspielige Strafen bei Nichteinhaltung zu vermeiden. Letztendlich ist Data Governance ein wesentlicher Bestandteil der Strategie eines jeden Unternehmens zur Verwaltung seines wichtigsten Vermögenswertes - seiner Daten.
  14. 14. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Rolle des CDO ist entscheidend für die Data Governance Es gibt einige wichtige Schritte, die Sie unternehmen können, um mit der Data Governance in Ihrem Unternehmen zu beginnen: Einrichtung eines Lenkungsausschusses oder einer Arbeitsgruppe, Festlegung von Rollen und Zuständigkeiten und Entwicklung von Richtlinien und Verfahren. Die Einrichtung eines klaren Data-Governance-Rahmens wird dazu beitragen, dass die Daten Ihres Unternehmens e ektiv und e zient verwaltet werden. Der Chief Data O cer (CDO) ist für die Beaufsichtigung des Data-Governance-Programms eines Unternehmens zuständig. Der CDO ist dafür verantwortlich, dass Daten gesammelt, gespeichert und e ektiv genutzt werden, um die Entscheidungs ndung des Unternehmens zu unterstützen. Darüber hinaus muss der CDO in der Lage sein, mit mehreren Prioritäten zu jonglieren und über die nötige Vision und Führungsstärke verfügen, um Veränderungen voranzutreiben. Data Governance ist ein entscheidender Bestandteil der Strategie eines Unternehmens zur Verwaltung seines wichtigsten Vermögenswertes - seiner Daten. Wenn Sie einige wichtige Schritte unternehmen, um mit Data Governance zu beginnen, können Unternehmen die Qualität ihrer Daten verbessern, Zeit und Geld sparen und kostspielige Strafen für die Nichteinhaltung von Vorschriften vermeiden. Der CDO spielt eine wichtige Rolle, wenn es darum geht sicherzustellen, dass Unternehmen ihre daten e ektiv und e zient zu verwalten. VIDEO: Tipps für die Entwicklung einer robusten und e ektiven Data- Governance-Strategie https://youtu.be/GZ-Io9UAv98
  15. 15. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Data Governance ist ein Prozess, der Richtlinien, Prozesse und Standards umfasst. Er hilft Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind und alle Compliance-Anforderungen erfüllen. Data Governance kann auch dazu beitragen, die betriebliche E zienz und die Entscheidungs ndung zu verbessern, indem klare Richtlinien für die Verwendung von und den Zugri auf Daten festgelegt werden. Der Lebenszyklus der Data Governance besteht aus vier Phasen: Planung, Implementierung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung.   : In der Planungsphase legen die Unternehmen ihre Ziele für Data Governance fest. Sie entwickeln auch eine Strategie, wie diese Ziele erreicht werden sollen, und setzen einen funktionsübergreifenden Lenkungsausschuss ein, der die Data Governance-Initiative überwacht. Planung   : In der Implementierungsphase entwickeln die Unternehmen Richtlinien und Verfahren für Data Governance. Sie weisen außerdem Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung zu, erstellen Schulungs- und Kommunikationspläne und implementieren Technologielösungen zur Unterstützung der Data Governance. Implementierung   : In der Überwachungsphase geht es darum, sicherzustellen, dass die Richtlinien und Verfahren für Data Governance eingehalten werden. Unternehmen verfolgen die Einhaltung von Datenqualitätsmetriken und KPIs. Sie führen auch Audits des Data-Governance-Prozesses durch, um Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identi zieren. Überwachung   : Die Phase der kontinuierlichen Verbesserung ist eine kontinuierliche Anstrengung zur Verbesserung der Data Governance. Unternehmen überprüfen ihre Richtlinien und Verfahren zur Data Governance regelmäßig und nehmen bei Bedarf Änderungen vor. Sie überwachen auch weiterhin die Einhaltung der Vorschriften und ermitteln Möglichkeiten für weitere Verbesserungen. Kontinuierliche Verbesserung Der Lebenszyklus der Data Governance
  16. 16. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Einrichtung eines Data-Governance-Framework Data Governance ist ein wichtiger Prozess, um sicherzustellen, dass Daten e ektiv verwaltet werden. Durch die Einhaltung des Data-Governance-Lebenszyklus können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt und konsistent sind und allen Vorschriften entsprechen. Die Implementierung von Data Governance kann auch dazu beitragen, die betriebliche E zienz und die Entscheidungs ndung zu verbessern, indem klare Richtlinien für die Nutzung von und den Zugri auf Daten festgelegt werden. Einer der ersten Schritte bei der Implementierung von Data Governance besteht darin, ein Rahmenwerk zu scha en. Das Rahmenwerk bietet Anhaltspunkte für die Entwicklung von Richtlinien und Verfahren, die Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten und die Implementierung von Technologielösungen. Es gibt viele verschiedene Modelle für Data- Governance-Rahmenwerke, die jedoch in der Regel alle die folgenden Komponenten umfassen:
  17. 17. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Das Data Governance Framework bietet einen Fahrplan für die Implementierung von Data Governance in einem Unternehmen. Durch die Festlegung von Richtlinien, Standards und Verfahren im Vorfeld können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten e ektiv und e zient verwaltet werden. Ass Data Solutions kann Ihnen dabei helfen, ein Data- Governance-Rahmenwerk zu scha en, das Ihren speziellen Anforderungen entspricht. Wir verfügen über ein Team erfahrener Berater, die mit Ihnen zusammenarbeiten können, um Richtlinien, Verfahren und Technologielösungen zu entwickeln, die Ihre Ziele im Bereich Data Governance unterstützen.   : Richtlinien sind übergeordnete Aussagen, die de nieren, wie Daten verwaltet werden sollen. Sie geben Hinweise darauf, welche Arten von Daten gesammelt werden können, wie sie verwendet werden sollen und wer Zugri darauf hat. Richtlinien   : Standards de nieren die spezi schen Anforderungen für die Verwaltung von Daten. Sie legen fest, wie die Daten formatiert, gespeichert und abgerufen werden sollen. Standards bieten auch Richtlinien für die Qualitätskontrolle und Sicherheit. Standards   : Prozeduren beschreiben detailliert die schritte, die zur Einhaltung von Richtlinien und Standards unternommen werden müssen. Sie geben Hinweise darauf, wie Daten erfasst, verarbeitet und gespeichert werden sollten. Prozeduren   : Rollen und Verantwortlichkeiten werden Einzelpersonen oder Gruppen zugewiesen, die für bestimmte Aufgaben im Zusammenhang mit der Data Governance verantwortlich sind. Zu diesen Aufgaben kann die Entwicklung von Richtlinien, die Implementierung von Verfahren oder die Überwachung der Einhaltung gehören. Rollen und Verantwortlichkeiten   : Technologielösungen unterstützen den Data- Governance-Prozess, indem sie Tools für die Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten bereitstellen. Diese Lösungen können Datenbanken, Data Warehouses oder Cloud-basierte Speicherdienste umfassen. Technologische Lösungen
  18. 18. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Governance-Richtlinien und -Verfahren Definition von Data-Governance-Rollen und -Verantwortlichkeiten Rollen und Verantwortlichkeiten sind ein wichtiger Bestandteil von Data Governance. Durch die Zuweisung bestimmter Aufgaben an Einzelpersonen oder Gruppen können Unternehmen sicherstellen, dass alle Aspekte der Data Governance abgedeckt sind. Es gibt viele verschiedene Rollen, die innerhalb eines Data-Governance-Programms zugewiesen werden können, aber zu den häu gsten gehören:   : Der Data Steward ist für die Verwaltung des Lebenszyklus von Daten verantwortlich. Dazu gehört auch die Sicherstellung, dass die Daten korrekt und konsistent sind und allen Richtlinien und Verfahren entsprechen. Der Data Steward kann auch für die Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien und Verfahren im Zusammenhang mit der Datenverwaltung verantwortlich sein. Datenverwalter   : Der Dateneigentümer ist für die Richtigkeit und Qualität der Daten verantwortlich. In der Regel handelt es sich dabei um den Leiter der Geschäftseinheit, der die letztendliche Verantwortung für den Entscheidungs ndungsprozess trägt. Der Dateneigentümer ist auch dafür verantwortlich, dass die Daten in Übereinstimmung mit allen Richtlinien und Verfahren verwendet werden. Dateneigentümer   : Der Datenverwalter ist für die tägliche Verwaltung der Daten zuständig. Dazu gehören Aufgaben wie das Sammeln, Speichern und Abrufen von Daten. Der Datenmanager kann auch für die Entwicklung von Berichten oder Dashboards zur Unterstützung der Entscheidungs ndung zuständig sein. Datenmanager Richtlinien und Verfahren sind die Grundlage der Data Governance. Durch die Festlegung klarer Richtlinien für die Verwaltung von Daten können Unternehmen sicherstellen, dass alle Beteiligten ihre Rollen und Verantwortlichkeiten verstehen. Richtlinien zur Datenverwaltung sollten Themen wie folgende behandeln:
  19. 19. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics   : Es sollten Standards für die Datenqualität festgelegt werden, um sicherzustellen, dass alle Daten korrekt, vollständig und zeitnah sind. Die Richtlinien zur Datenqualität sollten Themen wie Datenerfassung, -validierung und -bereinigung behandeln. Datenqualität   : Es sollten Richtlinien zur Datensicherheit aufgestellt werden, um sensible Informationen vor unbefugtem Zugri oder O enlegung zu schützen. Die Datensicherheitsrichtlinien sollten Themen wie Benutzerauthenti zierung, Datenverschlüsselung und Zugri skontrolle behandeln. Datensicherheit   : Es sollten Richtlinien zur Datenaufbewahrung aufgestellt werden, die festlegen, wie lange Daten aufbewahrt werden sollten und wann sie gelöscht werden können. Richtlinien zur Datenaufbewahrung sollten Themen wie Datenarchivierung und Records Management behandeln. Datenaufbewahrung
  20. 20. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Beginnen Sie mit Data Governance Umsetzung von Data Governance Data Governance ist ein komplexer Prozess, aber es gibt ein paar einfache Schritte, die Unternehmen unternehmen können, um damit zu beginnen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Unternehmen eine solide Grundlage für Data Governance entwickeln:   : Data Governance sollte von leitenden Angestellten geleitet werden, die die Befugnis haben, Entscheidungen zu tre en und Ressourcen zuzuweisen. Executive Sponsors sollten für eine klare Ausrichtung und Unterstützung von Data Governance-Initiativen sorgen. Unterstützung durch die Geschäftsleitung einrichten   : Es sollte ein Geschäftsszenario entwickelt werden, das die Vorteile von Data Governance aufzeigt. Der Business Case sollte Themen wie Kosteneinsparungen, Risikominderung und verbesserte Entscheidungs ndung ansprechen. Entwickeln Sie einen Business Case   : Ein Lenkungsausschuss sollte eingerichtet werden, um die Aufsicht und Anleitung für Data Governance-Initiativen zu gewährleisten. Dem Lenkungsausschuss sollten Vertreter aller Stakeholder- Gruppen angehören. Richten Sie einen Lenkungsausschuss ein   : Es sollte eine Data-Governance-Charta entwickelt werden, die den Zweck, den Umfang und die Ziele des Data-Governance-Programms umreißt. Die Charta sollte von den leitenden Sponsoren und dem Lenkungsausschuss genehmigt werden. Entwickeln Sie eine Charta   Es sollte ein Data-Governance-Plan erstellt werden, der die Richtlinien, Verfahren und Prozesse für die Verwaltung von Daten dokumentiert. Der Plan sollte in regelmäßigen Abständen überprüft und aktualisiert werden. Erstellen eines Data-Governance-Plans: Sobald die Grundlage für Data Governance gescha en ist, können Unternehmen damit beginnen, Data Governance-Programme zu implementieren. Bei der Implementierung von Data Governance gibt es einige Dinge zu beachten:
  21. 21. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Der Lebenszyklus der Data Governance   : Data Governance erfordert Änderungen der organisatorischen Prozesse und der Unternehmenskultur. Es sollten Strategien für das Änderungsmanagement entwickelt werden, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten das Data-Governance-Programm verstehen und unterstützen. Änderungsmanagement   : Eine wirksame Kommunikation ist für Data Governance unerlässlich. Die Beteiligten sollten über Fortschritte, Ziele und Entscheidungen auf dem Laufenden gehalten werden. Die Richtlinien und Verfahren der Data Governance sollten allen Beteiligten mitgeteilt werden. Kommunikation   : Alle Beteiligten sollten in Bezug auf das Data-Governance-Programm und ihre Rollen und Verantwortlichkeiten geschult werden. Es sollten Datenqualitätsstandards kommuniziert und Schulungen zur Einhaltung dieser Standards angeboten werden. Schulung   : Das Data-Governance-Programm sollte überwacht werden, um sicherzustellen, dass es e ektiv ist und seine Ziele erreicht. In regelmäßigen Abständen sollten Berichte erstellt werden, um den Fortschritt zu kommunizieren und Bereiche zu identi zieren verbesserung. Überwachung und Berichterstattung Data Governance ist ein komplexer Prozess, aber wenn Sie diese Schritte befolgen, können Unternehmen eine solide Grundlage für Data Governance entwickeln. E ektive Kommunikation und Schulung sind für den Erfolg von Data Governance-Programmen unerlässlich. Durch Überwachung und Berichterstattung sollte sichergestellt werden, dass das Data-Governance-Programm e ektiv ist und seine Ziele erreicht Der Data Governance-Lebenszyklus ist der Prozess, mit dem Data Governance-Programme geplant, implementiert und überwacht werden. Der Lebenszyklus besteht aus vier Phasen: Initiierung, Implementierung, Überwachung und Abschluss.
  22. 22. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics   : Die Initiierungsphase ist die Phase, in der die Entscheidung getro en wird, ein Data Governance-Programm zu implementieren. Diese Entscheidung wird in der Regel als Reaktion auf ein identi ziertes Problem oder eine Gelegenheit getro en Initiierung   : In der Implementierungsphase wird das Data-Governance- Programm tatsächlich eingeführt. Diese Phase umfasst Aktivitäten wie die Entwicklung von Richtlinien und Verfahren, die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten und die Schulung der Beteiligten Implementierung   : In der Überwachungsphase wird das Data-Governance-Programm bewertet, um sicherzustellen, dass es e ektiv ist und seine Ziele erreicht. Dies die Bewertung umfasst die Erstellung von Berichten und die Abgabe von Empfehlungen für Verbesserungen Überwachung   : Die Abschlussphase ist die Phase, in der das Data Governance-Programm beendet wird. Dies kann durch die Erreichung der Programmziele oder durch organisatorische Veränderungen wie eine Fusion oder Übernahme bedingt sein Abschluss Der Data Governance-Lebenszyklus bietet einen Rahmen für die Planung, Implementierung und Überwachung von Data Governance-Programmen. Wenn Unternehmen diesen Prozess befolgen, können sie sicherstellen, dass ihre Data Governance-Programme e ektiv sind und ihre Ziele erreichen.
  23. 23. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Implementierungsphase In der Initiierungsphase von Data Governance geht es vor allem darum, die richtigen Personen einzubinden und für das Data Governance-Programm zu gewinnen. In dieser Phase sollte das Data-Governance-Team gemeinsam mit der Geschäfts- und IT-Leitung den Rahmen für Data Governance festlegen, der die Rollen und Verantwortlichkeiten aller Beteiligten umfasst. Das Team sollte auch einen Kommunikationsplan entwickeln, um alle Beteiligten über die Fortschritte des Data-Governance-Programms auf dem Laufenden zu halten. Schließlich sollte die Initiierungsphase in der Entwicklung einer Charta für das Data-Governance-Programm gipfeln, die dessen Zweck, Umfang und Ziele umreißt. Mit diesen Schritten in der Initiierungsphase kann das Data-Governance-Team die Weichen für ein erfolgreiches Data-Governance-Programm stellen. Die Implementierungsphase ist die Phase, in der das Data Governance-Programm tatsächlich eingeführt wird. In dieser Phase entwickelt das Data Governance-Team Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung von Daten. Außerdem arbeitet es mit der IT- Abteilung zusammen, um die technischen Prozesse für die Umsetzung der Data Governance zu de nieren, z. B. die Einrichtung eines zentralen Speichers für die Unternehmensdaten. Darüber hinaus schult das Team die Beteiligten in ihren Rollen und Verantwortlichkeiten im Rahmen des Data-Governance-Programms. Mit diesen Aktivitäten in der Implementierungsphase ist das Data-Governance-Programm bereit, in Betrieb zu gehen. Die Initiierung
  24. 24. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Abschlussphase Nachdem das Data-Governance-Programm eingerichtet und in Betrieb genommen wurde, ist es wichtig, seine Fortschritte zu überwachen, um sicherzustellen, dass es e ektiv ist und seine Ziele erreicht. Die Überwachungsphase sollte regelmäßige Berichte über den Status des Programms umfassen sowie Empfehlungen für Verbesserungen. Das Data-Governance- Team sollte sich auch regelmäßig mit den Stakeholdern tre en, um Feedback zum Programm einzuholen und verbesserungsbedürftige Bereiche zu identi zieren. Durch die kontinuierliche Überwachung des Data-Governance-Programms können Unternehmen dessen anhaltenden Erfolg sicherstellen. Die Abschlussphase von Data Governance ist der Zeitpunkt, an dem die Entscheidung getro en wird, das Programm zu beenden. Diese Entscheidung kann auf dem erfolgreichen Abschluss aller Ziele beruhen oder durch organisatorische Veränderungen wie eine Fusion oder Übernahme bedingt sein. In jedem Fall sollte das Data-Governance-Team einen Plan für den Ausstieg aus dem Programm entwickeln und sicherstellen, dass alle Beteiligten über die Schließung informiert werden. Wenn Sie diese Schritte in der Abschlussphase befolgen, können Unternehmen einen reibungslosen Übergang zu neuen Regelungen für die Verwaltung von Unternehmensdaten sicherstellen. Überwachungsphase
  25. 25. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Methoden zur Umsetzung von Data Governance Der Data Governance-Lebenszyklus bietet einen Rahmen für die Planung, Implementierung und Überwachung von Data Governance-Programmen. Wenn Unternehmen diesen Prozess befolgen, können sie sicherstellen, dass ihre Data Governance-Programme e ektiv sind und ihre Ziele erreichen. In der Initiierungsphase sollte das Data-Governance-Team gemeinsam mit der Geschäfts- und IT-Leitung den Rahmen für Data Governance de nieren, der die Rollen und Verantwortlichkeiten aller Beteiligten umfasst. Das Team sollte auch einen Kommunikationsplan entwickeln, um alle Beteiligten über den Fortschritt des Data-Governance-Programms auf dem Laufenden zu halten. Schließlich sollte die Initiierungsphase in der Entwicklung einer Charta für das Data-Governance-Programm gipfeln, die dessen Zweck, Umfang und Ziele umreißt. Mit diesen Schritten kann das Data Governance-Team die Weichen für ein erfolgreiches Programm stellen. Die Implementierungsphase ist die Phase, in der das Data-Governance-Programm tatsächlich eingeführt wird. In dieser Phase entwickelt das Data-Governance-Team Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung. Es arbeitet auch mit der IT-Abteilung zusammen, um die technischen Prozesse für die Umsetzung von Data Governance zu de nieren, wie z. B. die Einrichtung eines zentralen Speichers für Unternehmensdaten. Darüber hinaus schult das Team die Beteiligten hinsichtlich ihrer Rollen und Verantwortlichkeiten im Rahmen des Data-Governance-Programms. Sobald diese Aktivitäten abgeschlossen sind, kann das Data-Governance-Programm von allen Mitgliedern des Unternehmens genutzt werden. Durch die Befolgung dieser Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass ihr Data-Governance-Programm ordnungsgemäß umgesetzt wird und seine Ziele erfolgreich erreicht.
  26. 26. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Rolle der IT im Lebenszyklus Data Stewardship ist eine entscheidende Komponente der Data Governance. Data Stewards sind dafür verantwortlich, dass die Unternehmensdaten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Außerdem arbeiten sie mit den Unternehmen zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten deren Anforderungen entsprechen. Data Stewards spielen eine Schlüsselrolle in allen Phasen des Data Governance-Lebenszyklus, von der Initiierung bis zur Schließung. In der Initiierungsphase arbeiten sie mit dem Data Governance-Team zusammen, um die Charta und den Umfang des Programms zu entwickeln. In der Implementierungsphase arbeiten sie mit der IT-Abteilung zusammen, um technische Prozesse für Data Governance zu implementieren. Und in der Überwachungsphase arbeiten sie mit den Stakeholdern zusammen, um Feedback über den Fortschritt des Programms zu geben. Indem sie in allen Phasen der Data Governance eine aktive Rolle übernehmen, können Data Stewards dazu beitragen seinen Erfolg sicherzustellen. Die IT spielt eine entscheidende Rolle bei der Data Governance. In der Initiierungsphase arbeitet die IT-Abteilung mit dem Data Governance-Team zusammen, um die technischen Prozesse für die Umsetzung von Data Governance zu entwickeln. In der Implementierungsphase setzt die IT diese Prozesse um. Und in der Überwachungsphase überwacht die IT den Fortschritt der Data Governance und gibt den Beteiligten Feedback. Indem die IT-Abteilung in allen Phasen der Data Governance eine aktive Rolle übernimmt, kann sie dazu beitragen, den Erfolg sicherzustellen. Die Rolle von Data Stewardship im Lebenszyklus
  27. 27. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Einhaltung von Vorschriften ist für alle Unternehmen ein zentrales Anliegen, und Data Governance bildet hier keine Ausnahme. Um die Vorschriften einzuhalten, müssen Unternehmen über e ektive Data Governance-Programme verfügen. Während der Initiierungsphase sollte das Data Governance-Team daran arbeiten alle anwendbaren Compliance-Vorschriften zu identi zieren. In der Umsetzungsphase sollte das Team Richtlinien und Verfahren für die Einhaltung der Vorschriften entwickeln. Und in der Überwachungsphase sollte das Team die Einhaltung der Vorschriften überwachen und bei Bedarf Korrekturmaßnahmen ergreifen. Durch diese Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Data-Governance-Programme mit allen relevanten Vorschriften übereinstimmen. Der Lebenszyklus der Data Governance ist ein kontinuierlicher Prozess, der Unternehmen hilft, ihre Daten e ektiv zu verwalten. Wenn Unternehmen die verschiedenen Phasen des Lebenszyklus und die Rolle der einzelnen Beteiligten verstehen, können sie sicherstellen, dass ihre Data-Governance-Programme erfolgreich sind. Data Governance ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit eines jeden Unternehmens. Sie trägt dazu bei, dass die Unternehmensdaten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Data Stewards spielen in allen Phasen der Data Governance eine wichtige Rolle, von der Initiierung bis zum Abschluss. Auch die IT-Abteilung spielt eine entscheidende Rolle bei der Data Governance, von der Entwicklung der technischen Prozesse für die Umsetzung der Data Governance bis hin zur Überwachung des Fortschritts der Data Governance. Und schließlich ist das Management der Compliance während des gesamten Lebenszyklus entscheidend für den Erfolg von Data Governance-Programmen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Unternehmen sicherstellen, dass ihr Data-Governance-Programm ordnungsgemäß umgesetzt wird und seine Ziele erfolgreich erreicht. Verwaltung der Compliance während des gesamten Lebenszyklus
  28. 28. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Data Stewardship Daten sind das Lebenselixier eines jeden Unternehmens. Sie helfen Unternehmen, Entscheidungen zu tre en, ihre Kunden zu verstehen und ihre Geschäfte zu führen. In der Vergangenheit wurden Daten in Papierakten gespeichert und von einer kleinen Gruppe von Personen verwaltet. Heute jedoch werden Daten in einem noch nie dagewesenen Tempo erzeugt und in digitaler Form gespeichert. Infolgedessen müssen sich Unternehmen nun mit Big Data auseinandersetzen - großen Datenmengen, die sich nur schwer e ektiv verwalten lassen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wenden sich viele Unternehmen der datengesteuerten Entscheidungs ndung zu. Dieser Ansatz beruht auf der Nutzung von Daten, um Geschäftsentscheidungen zu tre en, anstatt sich auf Bauchgefühl oder Intuition zu verlassen. Um mit datengestützter Entscheidungs ndung erfolgreich zu sein, benötigen Unternehmen genaue und zuverlässige Daten. Aber die Verwaltung daten e ektiv zu nutzen, ist eine Herausforderung. Hier kommt Data Governance ins Spiel. Data Governance ist der Prozess der Verwaltung von Unternehmensdaten, um sicherzustellen, dass diese korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Data Stewards sind für alle Aspekte der Data Governance verantwortlich, von der Initiierung bis zur Fertigstellung. Auch die IT-Abteilung spielt eine wichtige Rolle bei der Data Governance, von der Entwicklung der technischen Prozesse für die Umsetzung der Data Governance bis hin zur Überwachung der Fortschritte bei der Data Governance. Und schließlich ist das Management der Compliance während des gesamten Lebenszyklus entscheidend für den Erfolg von Data Governance-Programmen. Wenn Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie sicherstellen, dass ihr Data- Governance-Programm ordnungsgemäß umgesetzt wird und seine Ziele erfolgreich erreicht.
  29. 29. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics In einer datengesteuerten Welt sind Daten das Lebenselixier eines jeden Unternehmens. Sie helfen Unternehmen, Entscheidungen zu tre en, ihre Kunden zu verstehen und ihre Geschäfte zu führen. In der Vergangenheit wurden Daten in Papierakten gespeichert und von einer kleinen Gruppe von Personen verwaltet. Heute jedoch werden Daten in einem noch nie dagewesenen Tempo erzeugt und in digitaler Form gespeichert. Infolgedessen müssen Unternehmen jetzt mit Big Data umgehen - großen Datenmengen, die sich nur schwer e ektiv verwalten lassen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wenden sich viele Unternehmen der datengesteuerten Entscheidungs ndung zu. Dieser Ansatz beruht auf der Nutzung von Daten, um Geschäftsentscheidungen zu tre en, anstatt sich auf Bauchgefühl oder Intuition zu verlassen. Um mit datengestützter Entscheidungs ndung erfolgreich zu sein, benötigen Unternehmen genaue und zuverlässige Daten. Aber Daten e ektiv verwalten ist eine Herausforderung. Hier kommt Data Governance ins Spiel. Data Governance ist der Prozess der Verwaltung von Unternehmensdaten, um sicherzustellen, dass diese korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Data Stewards sind für alle Aspekte der Data Governance verantwortlich, von der Initiierung bis zur Fertigstellung. Auch die IT-Abteilung spielt eine wichtige Rolle bei der Data Governance, von der Entwicklung der technischen Prozesse für die Implementierung der Data Governance bis zur Überwachung der Fortschritte bei der Data Governance. Und schließlich ist die Verwaltung der Compliance während des gesamten Lebenszyklus entscheidend für den Erfolg von Data Governance-Programmen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Unternehmen sicherstellen, dass ihr Data-Governance-Programm ordnungsgemäß umgesetzt wird und seine Ziele erfolgreich erreicht. Data Stewardship in einer datengesteuerten Welt
  30. 30. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Data Stewardship ist der Prozess der Verwaltung von Unternehmensdaten, um sicherzustellen, dass diese korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Datenverantwortliche sind verantwortlich für alle Aspekte der Data Governance, von der Initiierung bis zum Abschluss. Auch die IT-Abteilung spielt eine wichtige Rolle bei der Data Governance, von der Entwicklung der technischen Prozesse für die Umsetzung der Data Governance bis zur Überwachung der Fortschritte bei der Data Governance. Und schließlich ist das Management der Compliance während des gesamten Lebenszyklus entscheidend für den Erfolg von Data Governance-Programmen. Data Stewardship ist eine Schlüsselkomponente von Data Governance. Data Stewards sind dafür verantwortlich, dass die Unternehmensdaten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Sie arbeiten mit der IT-Abteilung zusammen, um die technischen Prozesse für die Umsetzung von Data Governance zu entwickeln, und mit den Geschäftsanwendern, um sicherzustellen, dass die Daten ihren Anforderungen entsprechen. Darüber hinaus überwachen sie die Einhaltung von Richtlinien und Verfahren während des gesamten Lebenszyklus der Unternehmensdaten. Die Rolle von Data Stewardship bei Data Governance VIDEO: Warum ein Data Steward für Ihren Geschäftserfolg entscheidend ist https://youtu.be/aimf0AeD2yE
  31. 31. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Data Stewardship ist der Prozess der Verwaltung von Unternehmensdaten, um sicherzustellen, dass diese korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Data Stewards sind für alle Aspekte der Data Governance verantwortlich, von der Initiierung bis zur Fertigstellung. Auch die IT-Abteilung spielt eine wichtige Rolle bei der Data Governance, von der Entwicklung der technischen Prozesse für die Implementierung der Data Governance bis zur Überwachung der Fortschritte bei der Data Governance. Und schließlich ist die Verwaltung der Compliance während des gesamten Lebenszyklus entscheidend für den Erfolg von Data Governance-Programmen. Unternehmen können mit Data Stewardship beginnen, indem sie die folgenden Schritte unternehmen:   De nieren Sie die Ziele des Programms.   Wählen Sie ein Team von Interessenvertretern aus, das für die Konzeption und Umsetzung des Programms verantwortlich ist.   Entwickeln Sie Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung von Unternehmensdaten.   Schulen Sie mitarbeiter über die Richtlinien und Verfahren zu informieren.   Überwachen Sie die Einhaltung der Richtlinien und Verfahren. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Unternehmen sicherstellen, dass ihr Data Governance-Programm ordnungsgemäß umgesetzt wird und seine Ziele erfolgreich erreicht. Erste Schritte mit Data Stewardship VIDEO: Implementierung eines Data Steward Frameworks in Ihrer Organisation https://youtu.be/ZJbWXqmvFFQ
  32. 32. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Zukunft der Data Stewardship umfasst die kontinuierliche Entwicklung von automatisierten Tools, die eine e ektivere Verwaltung von Unternehmensdaten ermöglichen. Darüber hinaus müssen die Datenverwalter bei der Datenverwaltung proaktiver vorgehen, um mit der sich schnell verändernden Landschaft der Unternehmensdaten Schritt zu halten. Und schließlich wird die Einhaltung von Vorschriften und Standards auch in Zukunft ein zentrales Thema für Data Stewardship sein. Konzepte der Datenqualität Konzepte der Datenqualität  sind entscheidend für den Erfolg von Data Governance- Programmen. Das Datenqualitätsmanagement ist ein Schlüsselkomponente der Data Governance, die dazu beiträgt, dass die Unternehmensdaten genau, konsistent und zuverlässig sind. Prozesse und Tools für das Datenqualitätsmanagement bereinigen, standardisieren und bereichern Unternehmensdaten. Die Messung und Verbesserung der Datenqualität ist für den Erfolg des Data-Governance-Programms eines jeden Unternehmens unerlässlich, um Fehler in den Unternehmensdaten zu erkennen und zu korrigieren. Der Umgang mit häu gen Datenqualitätsproblemen kann für Datenmanager eine Herausforderung sein. Daher ist es wichtig, zunächst die Ursache des Problems zu ermitteln, bevor Sie Korrekturmaßnahmen ergreifen. Zu den Vorteilen einer e ektiven Data- Governance-Strategie gehören eine bessere Entscheidungs ndung, niedrigere Kosten, ein besserer Kundenservice und eine höhere betriebliche E zienz - all dies auch dank der Aufrechterhaltung hoher Standards für die Datenqualität in allen Bereiche . Die Zukunft der Data Stewardship
  33. 33. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Einführung in die Datenqualität Dimensionen der Datenqualität Die Datenqualität ist der Grad, in dem die Unternehmensinformationen den Anforderungen der Geschäftsanwender entsprechen. Um e ektiv zu sein, muss die Datenqualität laufend gemessen und überwacht werden. Darüber hinaus müssen Korrekturmaßnahmen ergri en werden, um sicherzustellen, dass die Daten den höchsten Ansprüchen an Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Gültigkeit genügen. Es gibt viele Faktoren, die zur Datenqualität beitragen, darunter Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Validität. Um die Datenqualität zu verbessern, müssen Unternehmen Fehler in den Unternehmensdaten erkennen und korrigieren. Darüber hinaus müssen Unternehmen Prozesse und Tools entwickeln, um Fehler von vornherein zu vermeiden. Der Umgang mit Datenqualitätsproblemen ist eine häu ge Herausforderung für Datenmanager. Beim Umgang mit Datenqualitätsproblemen , ist es wichtig, zunächst die Ursache des Problems zu ermitteln, bevor Sie Abhilfemaßnahmen ergreifen. Es gibt viele Faktoren, die zur Datenqualität beitragen, darunter Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Gültigkeit. Um die Datenqualität zu verbessern, müssen Unternehmen Fehler in den Unternehmensdaten erkennen und korrigieren. Darüber hinaus müssen Unternehmen Prozesse und Tools entwickeln, um Fehler von vornherein zu vermeiden.
  34. 34. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Umgang mit Datenqualitätsproblemen Die Kosten einer schlechten Datenqualität werden oft unterschätzt. Zu den Kosten schlechter Daten können Umsatzeinbußen, höhere Betriebskosten, geringere Kundenzufriedenheit und eine Schädigung des Rufs eines Unternehmens gehören. Darüber hinaus können Unternehmen, die die gesetzlichen Anforderungen an die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten nicht erfüllen, mit Sanktionen belegt werden. Management der Datenqualität Das Datenqualitätsmanagement ist eine Schlüsselkomponente der Data Governance, die dazu beiträgt, dass die Unternehmensdaten genau, konsistent und zuverlässig. Prozesse und Tools für das Datenqualitätsmanagement bereinigen, standardisieren und bereichern Unternehmensdaten. Die Messung und Verbesserung der Datenqualität ist für den Erfolg des Data-Governance-Programms eines jeden Unternehmens unerlässlich, um Fehler in den Unternehmensdaten zu erkennen und zu korrigieren. Der Umgang mit allgemeinen Datenqualitätsproblemen kann für Datenmanager eine Herausforderung sein. Daher ist es wichtig, zunächst die Ursache des Problems zu ermitteln, bevor Sie Korrekturmaßnahmen ergreifen. Zu den Vorteilen einer e ektiven Data- Governance-Strategie gehören eine bessere Entscheidungs ndung, niedrigere Kosten, ein besserer Kundenservice und eine höhere betriebliche E zienz - all dies auch dank der Einhaltung hoher Standards für die Datenqualität in allen Bereichen. Die Kosten einer schlechten Datenqualität
  35. 35. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Eine wirksame Data-Governance-Strategie kann das Ergebnis eines Unternehmens verbessern, indem sie die Kosten für schlechte Daten reduziert. Darüber hinaus kann Data Governance dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass die Kundendaten korrekt und aktuell sind. Darüber hinaus kann Data Governance Unternehmen helfen, ihre betriebliche E zienz zu steigern, indem sie Prozesse rationalisieren und Redundanzen beseitigen. Und schließlich kann ein gut durchdachtes Data-Governance-Programm dazu beitragen, den Ruf eines Unternehmens zu schützen, indem es die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet. Wenn es richtig gemacht wird, ist Data Governance ein Gewinn für beide Seiten, für Unternehmen und ihre Kunden. Während die Vorteile von Data Governance auf der Hand liegen, ist der Weg dorthin oft weniger klar. Die Umsetzung einer e ektiven Data-Governance-Strategie erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Darüber hinaus müssen Datenmanager darauf vorbereitet sein, mit allgemeinen Herausforderungen wie dem Widerstand von Mitarbeitern, Datensilos und Budgetbeschränkungen umzugehen. Trotz dieser Herausforderungen sind die Vorteile von Data Governance ein lohnendes Unterfangen für jedes Unternehmen, das auf genaue und zuverlässige Daten angewiesen ist. Die Vorteile einer e ektiven Data-Governance-Strategie dazu gehören eine bessere Entscheidungs ndung, niedrigere Kosten, ein besserer Kundenservice und eine höhere betriebliche E zienz - und das alles zum Teil dank der Einhaltung hoher Standards für die Datenqualität in allen Bereichen. Die Vorteile von Data Governance und Datenqualität
  36. 36. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Wenn es richtig gemacht wird, ist Data Governance ein Gewinn für beide Seiten, für Unternehmen und ihre Kunden. Zu den Vorteilen einer e ektiven Data-Governance- Strategie gehören eine bessere Entscheidungs ndung, niedrigere Kosten, ein besserer Kundenservice und eine höhere betriebliche E zienz - und das alles zum Teil dank der Einhaltung hoher Standards für die Datenqualität in allen Bereichen. Die Rolle der Informationsarchitektur bei der Datenverwaltung Um erfolgreich zu sein, muss Data Governance die Organisationsstruktur des Unternehmens sowie die Art und Weise, wie Daten gespeichert und abgerufen werden, berücksichtigen. An dieser Stelle kommt die Informationsarchitektur ins Spiel. Informationsarchitektur ist die Praxis der Gestaltung und Verwaltung der Beziehungen zwischen Menschen, Daten, Prozessen und Technologie innerhalb eines Unternehmens. Wenn es um Data Governance geht, spielen Informationsarchitekten eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung ihrer Daten zu unterstützen. Darüber hinaus können Informationsarchitekten dabei helfen, Möglichkeiten zur Verbesserung der Datenqualität und zur Entwicklung neuer Wege zur e ektiveren Nutzung von Daten zu identi zieren. Wenn es um Data Governance geht, sind Informationsarchitekten ein unverzichtbarer Teil des Teams eines jeden Unternehmens. VIDEO: Wie man die Datenqualität verbessert: Der ultimative Leitfaden https://youtu.be/_Tl6XMto-S0
  37. 37. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Entwicklung einer Informationsarchitektur für die Datenverwaltung Der Prozess der Informationsarchitektur im Datenmanagement Die Informationsarchitektur bietet einen Rahmen für das Verständnis und die Verwaltung der Daten eines Unternehmens. Indem sie eine klare und konsistente Struktur für Daten bereitstellen, können Informationsarchitekten Unternehmen dabei helfen, ihre Datenbestände besser zu nutzen. Darüber hinaus können Informationsarchitekten Unternehmen dabei helfen, die Qualität ihrer Daten zu verbessern, indem sie Fehler und Inkonsistenzen aufdecken. Bei der Datenverwaltung spielen Informationsarchitekten eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Unternehmen dabei zu helfen, das Beste aus ihren Datenbeständen herauszuholen. Der erste Schritt bei der Entwicklung einer e ektiven Informationsarchitektur besteht darin, die geschäftlichen Anforderungen zu verstehen. Dazu gehört das Verständnis der Ziele des Unternehmens und der Art und Weise, wie die Daten verwendet werden sollen. Sobald die geschäftlichen Anforderungen verstanden sind, besteht der nächste Schritt darin, ein konzeptionelles Modell zu entwickeln, das die Beziehungen zwischen den Menschen widerspiegelt, daten, Prozesse und Technologie. Sobald das konzeptionelle Modell entwickelt ist, besteht der nächste Schritt darin, ein logisches Modell zu erstellen, das die physische Struktur der Daten widerspiegelt. Der letzte Schritt bei der Entwicklung einer Informationsarchitektur ist die Erstellung eines physischen Modells, das die tatsächliche Implementierung der Daten widerspiegelt. Der Wert der Informationsarchitektur für das Datenmanagement
  38. 38. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Zukunft der Informationsarchitektur wird wahrscheinlich von der Notwendigkeit einer e ektiveren Datenverwaltung bestimmt werden. Da Unternehmen weiterhin mit Herausforderungen bei der Verwaltung ihrer Daten konfrontiert sind, werden Informationsarchitekten eine immer wichtigere Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen spielen. Darüber hinaus werden Informationsarchitekten auch weiterhin für die Entwicklung neuer Wege zur e ektiveren Nutzung von Daten verantwortlich sein. Die Zukunft der Informationsarchitektur wird wahrscheinlich von der Notwendigkeit einer e ektiveren Datenverwaltung bestimmt werden. Da sich die geschäftlichen Anforderungen und technischen Möglichkeiten von Unternehmen ständig ändern, müssen sie ihre Informationsarchitekturen anpassen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Informationsarchitekten werden eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen dabei zu helfen, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten und sicherzustellen, dass ihre Datenbestände e ektiv genutzt werden. Die Zukunft der Informationsarchitektur wird wahrscheinlich so aussehen: Die Entwicklung einer e ektiven Informationsarchitektur erfordert ein tiefes Verständnis sowohl der geschäftlichen Anforderungen als auch der technischen Möglichkeiten. Darüber hinaus ist es wichtig, ein klares Verständnis davon zu haben, wie Menschen mit Daten interagieren und wie Daten durch eine Organisation ießen. Bei der Entwicklung einer Informationsarchitektur für die Datenverwaltung ist es wichtig, all diese Faktoren zu berücksichtigen, um eine Lösung zu scha en, die sowohl den Bedürfnissen der Unternehmen als auch denen ihrer Kunden gerecht wird. Die Zukunft der Informationsarchitektur in der Datenverwaltung
  39. 39. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Rolle der Technologie bei der Datenverwaltung Die Rolle der Informationsarchitektur bei der Datenverwaltung wird weiterhin wichtig sein, da sich die geschäftlichen Anforderungen und technischen Möglichkeiten von Unternehmen ständig ändern. Informationsarchitekten helfen Unternehmen dabei, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten und sicherzustellen, dass ihre Datenbestände e ektiv genutzt werden. Die Zukunft der Informationsarchitektur wird wahrscheinlich mit mehr Innovation und Anpassung verbunden sein, da die Unternehmen versuchen, der Zeit voraus zu sein. Vielen Dank für die Lektüre! Ich ho e, dieser Artikel hat Ihnen geholfen, die Rolle der Informationsarchitektur im Datenmanagement zu verstehen. Die Rolle der Technologie bei der Datenverwaltung entwickelt sich ständig weiter, da neue Technologien entwickelt und neue Möglichkeiten der Datenverwaltung gescha en werden. In dem Maße, wie sich die geschäftlichen Anforderungen und die technischen Möglichkeiten von Unternehmen ändern, müssen sie ihre Informationsarchitekturen anpassen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Informationsarchitekten spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten und sicherzustellen, dass ihre Datenbestände e ektiv genutzt werden. Die Zukunft der Informationsarchitektur wird wahrscheinlich mit mehr Innovation und Anpassung einhergehen, da die Unternehmen versuchen werden, der Zeit voraus zu sein. Vielen Dank für die Lektüre! Ich ho e, dieser Artikel hat Ihnen geholfen, die Rolle der Technologie im Datenmanagement zu verstehen.
  40. 40. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Datenmanagement und Big Data Die Rolle der Technologie bei der Datenverwaltung entwickelt sich ständig weiter, da neue Technologien entwickelt und neue Datenverwaltungsfunktionen gescha en werden. Wenn sich die geschäftlichen Anforderungen und technischen Möglichkeiten von Unternehmen ändern, müssen sie ihre Informationsarchitekturen anpassen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Informationsarchitekten spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, mit diesen Veränderungen Schritt zu halten und sicherzustellen, dass ihre Datenbestände e ektiv genutzt werden. Die Zukunft der Informationsarchitektur wird wahrscheinlich mehr Innovation und Anpassung beinhalten, da die Unternehmen versuchen, der Zeit voraus zu sein. Die Menge an Daten, die von Unternehmen heute erzeugt wird, ist atemberaubend und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sie sich verlangsamt. Diese Flut von Daten bietet sowohl Chancen und Herausforderungen für Unternehmen. Big Data kann zur Verbesserung der Entscheidungs ndung genutzt werden, erfordert aber auch neue Tools und Techniken zur e ektiven Verwaltung. Die Datenverwaltung ist eine entscheidende Funktion für jedes Unternehmen, das die Vorteile von Big Data nutzen möchte. Datenmanagement und die Cloud Die Cloud ist zu einer immer beliebteren Option für die Speicherung und Verwaltung von Daten geworden. Die Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud machen sie zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die ihre Datenverwaltungsfunktionen verbessern möchten. Allerdings bringt die Cloud auch neue Sicherheitsrisiken mit sich, die sorgfältig gehandhabt werden müssen. Unternehmen müssen sowohl die Vorteile als auch die Risiken der Cloud-Nutzung abwägen, bevor sie entscheiden, ob sie für sie geeignet ist oder nicht.
  41. 41. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Datenmanagement und Data Governance Datenmanagement und Datensicherheit Big Data und Datenwissenschaft Big Data und Datenwissenschaft  sind zwei der meistdiskutierten Themen in der heutigen Welt der Daten. Obwohl sie oft synonym verwendet werden, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden, die Sie unbedingt verstehen sollten. Big Data bezieht sich auf die großen, komplexen Datensätze, die Unternehmen erzeugen. Data Science ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Datensätzen. Die Datensicherheit ist für alle Unternehmen ein wichtiges Anliegen, aber es ist besonders wichtig für diejenigen, die große Mengen an sensiblen Daten verwalten. Datenschutzverletzungen können verheerende Folgen haben, daher müssen Unternehmen darauf achten, ihre Daten vor unbefugtem Zugri zu schützen. Datenverwaltungssysteme können dabei helfen, indem sie Kontrollen und Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Daten bereitstellen. Data Governance ist der Prozess, mit dem sichergestellt wird, dass Daten angemessen verwendet werden und die Vorschriften eingehalten werden. Sie ist ein wichtiger Bestandteil der Datenverwaltungsstrategie eines jeden Unternehmens. Unternehmen müssen Richtlinien und Verfahren einführen, um sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt und konsistent verwendet werden. Außerdem müssen sie die Einhaltung dieser Richtlinien überwachen und Maßnahmen ergreifen, wenn sie nicht befolgt werden. VIDEO: Wie Sie das Beste aus Ihrer Big-Data-Investition herausholen https://youtu.be/G7oWJ0nc8PM
  42. 42. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Grundlagen von Big Data Datenwissenschaft vs. Big Data Big Data ist in den letzten Jahren zu einem Schlagwort geworden, da Unternehmen versuchen, die ständig wachsende Menge an Daten sinnvoll zu nutzen. Der Begri selbst ist relativ neu, aber das Konzept ist es nicht. Unternehmen haben schon immer große Datenmengen erzeugt, aber erst seit kurzem verfügen wir über die notwendige Speicher- und Verarbeitungsleistung, um sie zu nutzen. Wie wir bereits erwähnt haben, handelt es sich bei Big Data einfach um große, komplexe Datensätze. Diese Datensätze können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter soziale Medien, Sensoren, Transaktionen und mehr. Der gemeinsame Nenner, der sie alle miteinander verbindet, ist, dass sie zu groß und zu komplex sind, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet zu werden. An dieser Stelle kommt die Datenwissenschaft ins Spiel. Datenwissenschaft ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus Big Data. Dies kann mit einer Vielzahl von Mitteln geschehen, darunter maschinelles Lernen, statistische Analysen und mehr. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, diese großen Datensätze in verwertbare Informationen umzuwandeln, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Jetzt, wo Sie die Grundlagen beider Begri e verstehen, lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die wichtigsten Unterschiede zwischen Big Data und Data Science werfen.
  43. 43. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Anwendungen der Big Data-Analyse Big Data sind einfach die Rohdaten selbst. Sie sind unorganisiert und in ihrem derzeitigen Zustand oft unbrauchbar. Data Science hingegen ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten. Mit anderen Worten: Datenwissenschaft verwandelt Big Data in verwertbare Informationen. Ein weiterer wichtiger Unterschied ist, dass Data Science nicht auf eine bestimmte Art von Daten beschränkt ist. Während sich Big Data in der Regel auf große, komplexe Datensätze bezieht, kann Data Science für jede Art von Daten verwendet werden, unabhängig davon, wie groß oder klein sie sind. Big Data-Analysen können auf vielfältige Weise eingesetzt werden. Einige gängige Anwendungen sind:   Verbesserung von Marketingkampagnen   Vorhersage des Verbraucherverhaltens   Betrug aufdecken   Verbesserung des Kundendienstes   Optimierung von Geschäftsabläufen VIDEO: Wie Sie Big Data in der Cloud für Ihr Unternehmen nutzen können https://youtu.be/HHdN8mIPMJQ
  44. 44. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Die Zukunft von Big Data Trotz ihrer vielen Vorteile hat die Big Data-Analyse auch einige Einschränkungen. Eine der größten Herausforderungen ist, dass es schwierig sein kann, das Signal im Rauschen zu nden. Bei so vielen verfügbaren Daten kann es schwierig sein, die wichtigsten Muster und Trends zu erkennen. Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Big Data-Analysen viel Speicherplatz und Verarbeitungsleistung erfordern. Dies kann für Unternehmen kostspielig sein, insbesondere wenn sie nicht über die notwendige Infrastruktur verfügen. Und schließlich ist die Big Data-Analyse noch ein relativ neues Feld, was bedeutet, dass es an quali zierten Fachleuten fehlt, die datensätze e ektiv zu analysieren. Die Zukunft von Big Data ist noch ungewiss. Es ist jedoch klar, dass sie in der Geschäftswelt weiterhin eine wichtige Rolle spielen werden. Da die Datenmengen immer größer und komplexer werden, wird die Notwendigkeit einer e ektiven Datenanalyse nur noch wichtiger werden. Wir können davon ausgehen, dass in den kommenden Jahren immer mehr Unternehmen in eine Big-Data-Infrastruktur investieren und quali zierte Datenwissenschaftler einstellen werden, die ihnen dabei helfen, das Ganze sinnvoll zu nutzen. Der Prozess der Datenwissenschaft Die Datenwissenschaft wird immer noch perfektioniert, da wir immer mehr über Big Data und die e ektive Gewinnung von Erkenntnissen aus diesen Daten lernen. Die potenziellen Vorteile von Data Science liegen jedoch auf der Hand. Indem sie Big Data in verwertbare Informationen umwandeln, können Unternehmen bessere Entscheidungen tre en, ihre Abläufe verbessern und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.   Grenzen der Big Data-Analytik
  45. 45. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Vorverarbeitung der Daten Datenexploration Was ist Datenwissenschaft? Modellierung von Daten Der Prozess der Datenwissenschaft ist die Untersuchung der Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Dies kann durch eine Vielzahl von Mitteln geschehen, darunter maschinelles Lernen, statistische Analysen und mehr. Das Ziel der Datenwissenschaft ist es, diese großen Datensätze in verwertbare Informationen umzuwandeln, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen genutzt werden können. Bevor eine Analyse durchgeführt werden kann, müssen die Daten vorverarbeitet werden. Dazu gehört das Bereinigen der Daten, das Entfernen von Ausreißern und das Sicherstellen, dass alle Daten im richtigen Format vorliegen. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse der Analyse korrekt sind. Sobald die Daten vorverarbeitet wurden, ist es an der Zeit, sie zu untersuchen. Dazu gehört die Suche nach Mustern und Trends in den Daten. Die Datenexploration kann mit einer Vielzahl von Mitteln erfolgen, darunter Visualisierungen, statistische Methoden und mehr. Das Ziel dieses Schritts ist es, ein besseres Verständnis der Daten zu erhalten, damit sie e ektiv analysiert werden können. Nachdem die Daten erforscht wurden, ist es an der Zeit, sie zu modellieren. Dabei werden statistische und maschinelle Lernmethoden eingesetzt, um Beziehungen in den Daten zu nden. Das Ziel dieses Schritts ist es, Modelle zu erstellen, die für Vorhersagen oder Empfehlungen Verwendet werden können.
  46. 46. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Einsatz Ihrer Datenpipeline Auswahl der Datensätze Debuggen und Abstimmen Ihrer Datenpipeline Aufbau einer Daten-Pipeline Sobald die Modelle erstellt sind, müssen sie anhand verschiedener Datensätze evaluiert werden. So können Sie sicherstellen, dass die Modelle verallgemeinerbar sind und nicht zu sehr auf die Trainingsdaten zugeschnitten sind. Außerdem ermöglicht es einen Vergleich verschiedener Modelle, so dass das beste Modell ausgewählt werden kann. Sobald die Modelle erstellt und bewertet wurden, ist es an der Zeit, sie in die Produktion zu überführen. Dazu gehört der Aufbau einer Datenpipeline die die Daten e zient verarbeiten und die Ergebnisse zeitnah bereitstellen können. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle von den Unternehmen tatsächlich genutzt werden. Sobald die Datenpipeline erstellt ist, muss sie debuggt und abgestimmt werden. Dabei muss sichergestellt werden, dass die Pipeline e zient und genau ist. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Ergebnisse der Pipeline zeitnah und relevant sind. Nachdem die Datenpipeline erstellt und getestet wurde, ist es an der Zeit, sie einzusetzen. Dies bedeutet, dass die Pipeline in Produktion genommen wird, damit sie den Unternehmen erste Erkenntnisse liefern kann. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Unternehmen tatsächlich von den erstellten Modellen pro tieren können.
  47. 47. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Programmierung für Big Data Der Prozess der Datenwissenschaft ist ein iterativer Prozess. Er beinhaltet viel Ausprobieren, um die besten Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zu nden. Die potenziellen Vorteile der Datenwissenschaft liegen jedoch auf der Hand. Indem sie Big Data in verwertbare Informationen umwandeln, können Unternehmen bessere Entscheidungen tre en, ihre Abläufe verbessern und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein. Die Anwendungen von Big Data sind nicht auf einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Branche beschränkt. Einzelhandel, soziale Medien, Gesundheitswesen, Transportwesen, Fertigung - nennen Sie eine Branche, und wahrscheinlich gibt es irgendwo darin eine Big Data-Anwendung. Die Weite und Vielfalt von Big Data hat zu neuen Programmierparadigmen geführt, die speziell für den Umgang mit Big Data entwickelt wurden. In diesem Absatz werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Programmierparadigmen für Big Data sowie auf die Tools und Bibliotheken, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Programmierparadigmen für Big Data Es gibt zwei wichtige Programmierparadigmen für BigData: Batch-Verarbeitung und Stream-Verarbeitung. Die Stapelverarbeitung ist der traditionelle Ansatz für die Programmierung, bei dem Daten in Stapeln oder "Läufen" verarbeitet werden. Dieser Ansatz eignet sich für Probleme, die in diskrete Teile unterteilt werden können und bei denen die Reihenfolge der Ausführung nicht wichtig ist. Bei der Stream-Verarbeitung hingegen werden die Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie ankommen. Dieser Ansatz eignet sich für Anwendungen, bei denen die Daten sofort verarbeitet werden müssen, wie z.B. bei der Überwachung oder Betrugserkennung. Programmiertools und Iterativer Prozess
  48. 48. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Was ist Hadoop? MapReduce Bibliotheken für Big Data MapReduce ist ein Programmierparadigma für die verteilte Datenverarbeitung. Das MapReduce-Framework nimmt eine Reihe von Eingabedaten und zerlegt sie in kleinere Teile, die dann von verschiedenen Maschinen parallel verarbeitet werden. Die Ausgaben der verschiedenen Rechner werden dann kombiniert, um das Endergebnis zu erhalten.   Das MapReduce-Programmiermodell wurde ursprünglich von Google entwickelt und 2004 in einem Papier beschrieben. Hadoop ist eine Open-Source-Implementierung von MapReduce, die entwickelt wurde von der Apache Software Foundation.   Es gibt eine Reihe verschiedener Tools und Bibliotheken für die Programmierung von Big Data-Anwendungen. Zu den beliebtesten gehören Hadoop, Spark, Flink und Storm. Hadoop ist ein Open-Source-Framework für die Stapelverarbeitung großer Datensätze. Spark ist ein ähnliches Framework, allerdings mit zusätzlicher Unterstützung für die Stream- Verarbeitung. Flink ist ein weiteres Open-Source-Framework für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Storm ist eine kommerzielle Stream-Verarbeitungsplattform von Twitter. Hadoop ist ein Open Source Framework für die Stapelverarbeitung großer Datensätze. Hadoop ist so konzipiert, dass es von einem einzelnen Server bis zu Tausenden von Rechnern skaliert werden kann, die jeweils lokale Berechnungen und Speicherplatz anbieten. Hadoop basiert auf dem MapReduce-Programmierparadigma.
  49. 49. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Was ist Spark? Die MapReduce-Implementierung von Hadoop basiert auf der Programmiersprache Java. Hadoop kann mit jeder Programmiersprache verwendet werden, die über eine MapReduce-Bibliothek verfügt, z.B. Python oder C++.   Hadoop ist auf hohe Skalierbarkeit und Fehlertoleranz ausgelegt. Die Skalierbarkeit von Hadoop ergibt sich aus der Verwendung von Standard-Hardware, die billiger und einfacher zu skalieren ist als herkömmliche High-End-Server. Die Fehlertoleranz von Hadoop ergibt sich aus der Fähigkeit, Daten auf mehreren Rechnern zu replizieren. Wenn ein Rechner ausfällt, sind die Daten auf den anderen Rechnern weiterhin verfügbar.   Dank seiner Skalierbarkeit und Fehlertoleranz eignet sich Hadoop hervorragend für Big Data-Anwendungen. Es gibt zwei Hauptkomponenten von Hadoop: das MapReduce-Framework und das Hadoop Distributed File System (HDFS). HDFS ist ein verteiltes Dateisystem, das Daten auf mehreren Rechnern speichert. HDFS ist für den Streaming-Datenzugri und die Skalierbarkeit konzipiert. MapReduce ist ein Programmiermodell, das Daten parallel auf mehreren Rechnern verarbeitet. Spark ist ein ähnliches Framework wie Hadoop, jedoch mit zusätzlicher Unterstützung für die Stream-Verarbeitung. Spark ist ein Open-Source-Projekt, das 2009 an der UC Berkeley gestartet wurde.  
  50. 50. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Spark hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber Hadoop. Erstens kann Spark Daten im Speicher verarbeiten, was es viel schneller macht als Hadoop. Zweitens hat Spark ein exibleres Programmiermodell als Hadoop. Mit Spark können Sie jede Programmiersprache verwenden, die das MapReduce-Paradigma unterstützt, z.B. Java, Python oder Scala. Drittens kann Spark auf mehreren Rechnern parallel laufen und ist daher besser skalierbar als Hadoop.   Der größte Nachteil von Spark im Vergleich zu Hadoop ist, dass es kein eigenes verteiltes Dateisystem hat. Stattdessen Spark verwendet das Hadoop Distributed File System (HDFS). Das bedeutet, dass Spark bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten nicht so e zient ist wie Hadoop. Was ist Flink? Flink ist ein weiteres Open-Source-Framework für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Flink wurde im Jahr 2014 von der Apache Software Foundation entwickelt.   Flink hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Frameworks für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Erstens kann Flink Daten in Echtzeit verarbeiten und ist damit viel schneller als andere Frameworks. Zweitens hat Flink ein exibleres Programmiermodell als andere Frameworks. Mit Flink können Sie jede Programmiersprache verwenden, die die MapReduce-Paradigma, wie Java, Python oder Scala. Drittens kann Flink auf mehreren Rechnern parallel laufen und ist daher besser skalierbar als andere Frameworks.  
  51. 51. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Was ist Storm? Was ist Kafka? Storm hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Frameworks für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Erstens kann Storm Daten in Echtzeit verarbeiten und ist damit viel schneller als andere Frameworks. Zweitens ist Storm hoch skalierbar und kann auf einem Cluster von Rechnern eingesetzt werden. Drittens ist Storm sehr einfach zu bedienen und hat ein einfaches Programmiermodell. Der größte Nachteil von Storm im Vergleich zu anderen Frameworks ist, dass es kein eigenes verteiltes Dateisystem hat. Stattdessen verwendet Storm das verteilte Dateisystem von Hadoop (HDFS). Das bedeutet, dass Storm bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten nicht so e zient ist wie Hadoop. Kafka ist eine Open-Source-Plattform für Verarbeitung von Streaming-Daten. Kafka wurde ursprünglich von LinkedIn im Jahr 2010 entwickelt.   Der größte Nachteil von Flink im Vergleich zu anderen Frameworks ist, dass es kein eigenes verteiltes Dateisystem hat. Stattdessen verwendet Flink das verteilte Dateisystem von Hadoop (HDFS). Das bedeutet, dass Flink bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten nicht so e zient ist wie Hadoop. Storm ist ein weiteres Open Source Framework für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Storm wurde von Twitter im Jahr 2011 entwickelt.
  52. 52. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Kafka hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Plattformen für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Erstens ist Kafka sehr schnell und kann Daten in Echtzeit verarbeiten. Zweitens ist Kafka hoch skalierbar und kann auf einem Cluster von Computern eingesetzt werden. Drittens ist Kafka sehr leicht zu bedienen und hat ein einfaches Programmiermodell. Der größte Nachteil von Kafka im Vergleich zu anderen Plattformen ist, dass es kein eigenes verteiltes Dateisystem hat. Stattdessen verwendet Kafka das verteilte Dateisystem von Hadoop (HDFS). Das bedeutet, dass Kafka bei der Speicherung und Verarbeitung von Daten nicht so e zient ist wie Hadoop. Was ist Samza? Samza ist ein Open Source Framework für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Samza wurde ursprünglich von LinkedIn im Jahr 2010 entwickelt.   Samza hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber anderen Frameworks für die Verarbeitung von Streaming-Daten. Erstens kann Samza Daten in Echtzeit verarbeiten und ist damit viel schneller als andere Frameworks. Zweitens ist Samza hoch skalierbar und kann auf einem Cluster von Computern eingesetzt werden. Drittens ist Samza sehr leicht zu bedienen und hat ein einfaches Programmiermodell. Der größte Nachteil von Samza im Vergleich zu anderen Frameworks ist, dass es kein eigenes verteiltes Dateisystem hat. Stattdessen verwendet Samza das verteilte Dateisystem von Hadoop (HDFS). Dies bedeutet, dass Samza ist nicht so e zient wie Hadoop, wenn es um die Speicherung und Verarbeitung von Daten geht.
  53. 53. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Stream-Verarbeitung mit Big Data Bei der Entwicklung von Anwendungen für Big Data ist es wichtig, den Umfang und die Komplexität des Datensatzes zu berücksichtigen. Eine Social-Media-Anwendung muss zum Beispiel möglicherweise Milliarden von Datensätzen pro Tag verarbeiten. Eine Anwendung für den Einzelhandel muss möglicherweise Millionen von Produkten in Echtzeit verfolgen. Und eine Anwendung im Gesundheitswesen muss möglicherweise Patientendaten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit analysieren. Big Data-Analytik Big Data-Analytik ist der Prozess der Analyse großer Datensätze um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu tre en. Es gibt eine Reihe verschiedener Techniken für Big Data-Analysen, darunter prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicherSprache. Stream Processing ist ein relativ neuer Programmieransatz, der speziell für Big Data- Anwendungen entwickelt wurde. Bei der Stream-Verarbeitung werden die Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie ankommen. Dieser Ansatz eignet sich für Anwendungen, bei denen die Daten sofort verarbeitet werden müssen, wie z.B. bei der Überwachung oder Betrugserkennung. Die beliebteste Stream-Verarbeitungsplattform ist Apache Storm. Storm ist eine kommerzielle Stream-Verarbeitungsplattform von Twitter. Andere beliebte Stream- Verarbeitungsplattformen sind Apache Flink und Apache Spark Streaming. Entwicklung von Anwendungen für Big Data
  54. 54. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Maschinelles Lernen für Big Data NoSQL-Datenbanken sind für den Umgang mit großen, sich ständig ändernden Datenmengen konzipiert. Sie sind hoch skalierbar und können auf einem Cluster von Computern eingesetzt werden. NoSQL-Datenbanken sind außerdem leicht zu bedienen und haben ein einfaches Programmiermodell. Die beliebteste NoSQL-Datenbank ist MongoDB. Andere beliebte Zu den NoSQL-Datenbanken gehören Cassandra und HBase. Wenn Sie also mit Big Data arbeiten, müssen Sie eine NoSQL-Datenbank anstelle einer traditionellen Datenbank verwenden. Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen. Algorithmen für maschinelles Lernen sind in der Lage, automatisch Muster in Daten zu nden und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu tre en. Datenbanken gibt es schon seit sehr langer Zeit. Sie sind das Rückgrat vieler Unternehmen und verwalten alles, von Kundenbestellungen bis hin zu medizinischen Daten. Für die Verarbeitung von Big Data sind Datenbanken jedoch nicht gut geeignet. Der Grund dafür ist, dass Big Data zu groß, zu komplex und zu schnelllebig für herkömmliche Datenbanken ist. Deshalb wurde speziell für Big Data eine neue Art von Datenbank entwickelt, die NoSQL-Datenbank. Datenbanken und Big Data
  55. 55. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Voraussetzungen für Maschinelles Lernen für Big Data Maschinelles Lernen eignet sich gut für Big Data-Anwendungen, da es automatisch Muster in großen, komplexen Datensätze nden kann. Algorithmen für maschinelles Lernen sind außerdem skalierbar und können auf einem Cluster von Computern eingesetzt werden. Es gibt eine Reihe verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen, darunter Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze. Die beliebteste Plattform für maschinelles Lernen ist Apache Mahout. Andere beliebte Plattformen für maschinelles Lernen sind TensorFlow und H20.ai.  Wenn Sie also maschinelles Lernen für Big Data einsetzen möchten, müssen Sie eine Plattform wie Apache Mahout verwenden.  Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data ein sehr großer und komplexer Datensatz ist. Um sie zu verarbeiten, müssen Sie eine NoSQL-Datenbank und eine Plattform für maschinelles Lernen wie Apache Mahout verwenden. Die grundlegenden Schritte des maschinellen Lernens   Der Schritt der Datenvorverarbeitung   Der Schritt der Merkmalsauswahl und -umwandlung   Der Schritt des Modelltrainings   Der Schritt der Modellbewertung
  56. 56. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Der Schritt der Datenvorverarbeitung Alle diese einzelnen Schritte sind wichtig, aber die ersten beiden sind in der Regel die zeitaufwändigsten. Bei der Datenvorverarbeitung geht es darum, den Datensatz zu bereinigen und alle irrelevanten oder fehlenden Daten zu entfernen. Bei der Merkmalsauswahl und -umwandlung geht es darum, die Merkmale auszuwählen, die zum Trainieren des maschinellen Lernmodells verwendet werden sollen, und sie in ein Format umzuwandeln, das das Modell verstehen kann. Diese beiden Schritte können Tage oder sogar Wochen in Anspruch nehmen. Die letzten beiden Schritte, das Modelltraining und die Auswertung, sind relativ schnell erledigt. Bei der Modellschulung wird das maschinelle Lernen der Algorithmus wird mit dem Datensatz "trainiert". Dieser Schritt kann ein paar Stunden dauern. Sobald das Modell trainiert ist, kann es anhand eines Testdatensatzes bewertet werden. Dieser Schritt dauert in der Regel weniger als eine Stunde. Nachdem das Modell trainiert und ausgewertet wurde, kann es für die Verwendung in einer realen Anwendung eingesetzt werden. Bei der Datenvorverarbeitung werden Big Data bereinigt und organisiert, damit sie leichter analysiert werden können. Dieser Schritt ist wichtig, da Big Data oft viele Fehler und Duplikate enthalten. Durch die Vorverarbeitung der Daten können Unternehmen Zeit und Geld sparen, da sie später keine unordentlichen Datensätze bereinigen müssen. Bei der Datenvorverarbeitung gibt es verschiedene Schritte, aber der wichtigste ist das Screening. Beim Screening wird jeder einzelne Datensatz geprüft und sichergestellt, dass er bestimmte Qualitätsstandards erfüllt. Dieser Schritt ist wichtig, um sicherzustellen, dass der Datensatz sauber und brauchbar ist. Nach dem Screening können die Daten verarbeitet und organisiert werden, so dass sie leichter analysiert werden können.
  57. 57. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Der Schritt der Merkmalsauswahl und -umwandlung Die Datenvorverarbeitung ist ein wesentlicher Schritt bei der Big-Data-Analyse. Wenn sich Unternehmen die Zeit nehmen, Datensätze zu sichten und zu bereinigen, können sie später Zeit und Geld sparen. Darüber hinaus können sie sicher sein, dass ihre Big-Data-Analysen auf qualitativ hochwertigen, genauen Daten basieren. Nachdem die Daten vorverarbeitet wurden, besteht der nächste Schritt darin, die Merkmale auszuwählen, die zum Trainieren des maschinellen Lernmodells verwendet werden. Dieser Schritt ist wichtig, weil er dabei helfen kann, zu bestimmen, welche Variablen für die Vorhersage des gewünschten Ergebnisses am wichtigsten sind. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Abwanderung von Kunden vorhersagen möchte, kann es Merkmale wie Kundenzufriedenheit, Kontostand und die Anzahl der Anrufe beim Kundendienst auswählen. Sobald die Merkmale ausgewählt sind, müssen sie in ein Format umgewandelt werden, das das maschinelle Lernmodell verstehen kann. Dieser Prozess wird als Feature Engineering bezeichnet. Beim Feature Engineering werden die Rohdaten in ein Format umgewandelt, das von den Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet werden kann. Zum Beispiel kategorische Daten (wie z.B. Bewertungen der Kundenzufriedenheit) können in numerische Daten umgewandelt werden. Dieser Schritt ist wichtig, da Algorithmen für maschinelles Lernen nur numerische Daten verstehen. Nachdem die Merkmale ausgewählt und umgewandelt wurden, besteht der nächste Schritt darin, das Modell für maschinelles Lernen zu trainieren.
  58. 58. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Der Schritt der Modellbewertung Der Schritt der Modellschulung Der nächste Schritt ist das Trainieren des maschinellen Lernmodells. Bei diesem Schritt wird ein Trainingsdatensatz verwendet, um dem maschinellen Lernalgorithmus beizubringen, wie er das gewünschte Ergebnis vorhersagen kann. Wenn ein Unternehmen zum Beispiel die Abwanderung von Kunden vorhersagen möchte, wird es einen Trainingsdatensatz verwenden, der Informationen über Kunden enthält, die bereits abgewandert sind. Der maschinelle Lernalgorithmus lernt aus diesem Datensatz und kann dann vorhersagen, welche Kunden in Zukunft wahrscheinlich abwandern werden. Dieser Schritt ist wichtig, denn so kann der Algorithmus für maschinelles Lernen aus vergangenen Daten lernen und genaue Vorhersagen machen. Es ist jedoch auch wichtig, das trainierte Modell zu bewerten, um sicherzustellen, dass es sich nicht zu stark anpasst. Eine Überanpassung liegt vor, wenn ein maschinelles Lernmodell zu viel aus den Trainingsdaten lernt und nicht gut auf neue Daten verallgemeinert werden kann. Nachdem das maschinelle Lernmodell trainiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, seine Leistung zu bewerten. Dieser Schritt ist wichtig, denn so können Unternehmen feststellen, ob das Modell genau und zuverlässig ist oder nicht. Es gibt mehrere Möglichkeiten, ein maschinelles Lernmodell zu bewerten, aber eine der gängigsten ist die Kreuzvalidierung. Bei der Kreuzvalidierung wird der Datensatz in zwei Teile aufgeteilt: einen Trainingssatz und einen Testsatz . Das maschinelle Lernmodell wird mit dem Trainingssatz trainiert und dann mit dem Testsatz getestet. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, und die Ergebnisse werden gemittelt.
  59. 59. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Der Schritt der Modellentwicklung Die Kreuzvalidierung ist ein leistungsfähiges Werkzeug, denn sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Modelle für maschinelles Lernen so zu optimieren, dass sie bei neuen Daten gut funktionieren. Außerdem hilft sie, eine Überanpassung zu verhindern. Nachdem das Modell für maschinelles Lernen evaluiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, es in einer realen Umgebung einzusetzen. Dieser Schritt ist wichtig, denn er ermöglicht es Unternehmen, ihre Vorhersagen in die Tat umzusetzen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein maschinelles Lernmodell entwickelt hat, das die Abwanderung von Kunden vorhersagt, kann es dieses Modell nutzen, um Kunden, bei denen ein Abwanderungsrisiko besteht, gezielt anzusprechen und ihnen Anreize zu bieten zu bleiben. Die Bereitstellung eines Modells kann eine Herausforderung sein, da Unternehmen die Infrastruktur für die Unterstützung des maschinellen Lernmodells bereitstellen müssen. Außerdem müssen die Unternehmen die Leistung des Modells verfolgen und sicherstellen, dass es im Laufe der Zeit weiterhin gut funktioniert. VIDEO: Der ultimative Leitfaden zum Verstehen von Daten für maschinelles Lernen https://youtu.be/U82NpS95Atg
  60. 60. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Algorithmen für überwachtes Lernen sind ein wichtiger Bestandteil der Big-Data-Analytik. Diese Algorithmen helfen Computern, aus Daten zu lernen, damit sie Vorhersagen über zukünftige Daten machen können. Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen des überwachten Lernens, die jedoch alle ein gemeinsames Ziel haben: Muster in Daten zu nden, die dann für Vorhersagen genutzt werden können. Der beliebteste Algorithmus für überwachtes Lernen ist der Regressionsalgorithmus. Diese Art von Algorithmus wird verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen in Daten zu nden, so dass Vorhersagen über zukünftige Daten gemacht werden können. Andere Arten von Algorithmen des überwachten Lernens sind Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze. Jeder dieser Algorithmen hat seine eigenen Stärken und Schwächen, aber alle können verwendet werden, um genaue Vorhersagen über zukünftige Daten zu tre en. Algorithmen des überwachten Lernens
  61. 61. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Logistische Regression Die lineare Regression ist eine statistische Technik, die zur Modellierung der Beziehungen zwischen Variablen verwendet wird. Mit dieser Technik lassen sich zukünftige Werte einer Variablen auf der Grundlage vergangener Werte dieser Variablen vorhersagen. Die lineare Regression basiert auf der linearen Gleichung, die die Beziehung zwischen zwei Variablen, x und y, beschreibt. Die lineare Gleichung lautet: y = mx + b, wobei m die Steigung der Linie und b der y-Achsenabschnitt ist. Um die lineare Regression zu berechnen, müssen wir die Werte für m und b nden, die am besten zu unseren Daten passen. Dafür gibt es viele verschiedene Methoden, aber die gebräuchlichste ist die Regression der kleinsten Quadrate. Diese Methode minimiert die Summe der quadrierten Residuen, d. h. die Di erenz zwischen dem tatsächlichen Wert von y und dem vorhergesagten Wert von y. Die lineare Regression ist ein leistungsfähiges Instrument, das zum Verständnis der Beziehungen zwischen Variablen und zur Vorhersage künftiger Ereignisse verwendet werden kann. Die logistische Regression ist eine statistische Technik, die zur Modellierung binärer Ergebnisse verwendet wird. Mit dieser Technik lässt sich die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorhersagen, z.B. ob ein Kunde abwandert oder nicht. Lineare Regression
  62. 62. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Support-Vektor-Maschinen Die logistische Regression basiert auf der logistischen Gleichung, die die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer erklärenden Variable beschreibt. Die logistische Gleichung lautet: p(x) = e^b0 + b^x / (e^b0 + e^bx), wobei p(x) die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses, b0 der Achsenabschnitt, bx die Steigung und e die Basis der natürlichen Logarithmen ist. Um die logistische Regression zu berechnen, müssen wir die Werte für b0 und bx nden die am besten zu unseren Daten passen. Es gibt viele verschiedene Methoden dafür, aber die gängigste ist die Maximum- Likelihood-Schätzung. Mit dieser Methode werden die Werte von b0 und bx ermittelt, die die Wahrscheinlichkeit maximieren, dass die Daten durch die logistische Gleichung erzeugt werden. Die logistische Regression ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das zum Verständnis der Beziehungen zwischen Variablen und zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet werden kann. Support Vector Machines sind eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der sowohl für Klassi zierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden kann. Support Vector Machines basieren auf dem Konzept, eine Hyperebene zu nden, die Daten am besten in Klassen trennt. Wenn wir zum Beispiel einen Datensatz mit zwei Klassen haben, können wir eine Hyperebene nden, die diese beiden Klassen trennt. Sobald wir die Hyperebene gefunden haben, können wir und verwenden sie dann, um die Klasse neuer Datenpunkte vorherzusagen. Support Vector Machines sind ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem Sie Beziehungen zwischen Variablen verstehen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse tre en können.
  63. 63. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics K-Nächste Nachbarn Entscheidungsbäume sind eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, der sowohl für Klassi zierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden kann. Entscheidungsbäume beruhen auf dem Konzept, eine Entscheidungsgrenze zu nden, die die Daten am besten in Klassen trennt. Wenn wir beispielsweise einen Datensatz mit zwei Klassen haben, können wir eine Entscheidungsgrenze nden, die diese beiden Klassen voneinander trennt. Sobald wir die Entscheidungsgrenze gefunden haben, können wir sie verwenden, um die Klasse neuer Datenpunkte vorherzusagen. Entscheidungsbäume sind ein leistungsfähiges Werkzeug, mit dem Sie Beziehungen zwischen Variablen verstehen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse tre en können. K-Nächste Nachbarn ist eine Art Algorithmus für maschinelles Lernen, der sowohl für Klassi zierungs- als auch für Regressionsaufgaben verwendet werden kann. K-Nächste Nachbarn basiert auf dem Konzept, die k nächstgelegenen Nachbarn eines Datenpunkts zu nden und diese dann zur Vorhersage der Klasse des Datenpunkts zu verwenden. Wenn wir beispielsweise einen Datensatz mit zwei Klassen haben, können wir für jeden Datenpunkt die k nächsten Nachbarn nden und diese dann zur Vorhersage der Klasse des Datenpunkts verwenden. K-Nächste Nachbarn ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu tre en. Entscheidungsbäume
  64. 64. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics Algorithmen für unüberwachtes Lernen Naive Bayes ist ein Algorithmus des maschinelle Lernens, der sowohl für Klassi zierungs- als auch für Regressionsaufgabe verwendet werden kann. Naive Bayes basiert auf dem Konzept der Verwendung des Bayes-Theorems zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Datenpunkt zu einer bestimmten Klasse gehört. Wenn wir zum Beispiel einen Datensatz mit zwei Klassen haben, können wir mit Naive Bayes die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Datenpunkt zu einer der beiden Klassen gehört. Naive Bayes ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um Beziehungen zwischen Variablen zu verstehen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu tre en. Algorithmen für unüberwachtes Lernen werden verwendet, um versteckte Muster oder Strukturen in Daten zu nden. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, für das gekennzeichnete Daten erforderlich sind, können Algorithmen für das unüberwachte Lernen auf Daten angewendet werden, die nicht gekennzeichnet sind. Zu den gängigen Algorithmen für unüberwachtes Lernen gehören Clustering, Dimensionalitätsreduktion und Anomalieerkennung. Jeder dieser Algorithmen hat seine eigenen Vor- und Nachteile, so dass es wichtig ist, den richtigen Algorithmus für die jeweilige Aufgabe zu wählen. Clustering-Algorithmen eignen sich beispielsweise gut zum Au nden von Gruppen ähnlicher Datenpunkte, während Algorithmen zur Dimensionalitätsreduzierung dazu dienen, die Komplexität von Datensätzen zu verringern. Algorithmen zur Erkennung von Anomalien werden häu g verwendet, um Ausreißer oder ungewöhnliche Datenpunkte zu identi zieren. Im Allgemeinen können Algorithmen für unüberwachtes Lernen sehr nützlich für die explorative Datenanalyse oder für die Suche nach verborgenen Beziehungen in den Daten sein. Naive Bayes
  65. 65. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics PCA (Principal Component Analysis) K-Means-Clustering ist eine Data-Mining-Technik, die ähnliche Instanzen zusammenfasst. Sie wird in der Regel verwendet, um Marktsegmente zu identi zieren oder Kunden anhand bestimmter Attribute zu gruppieren. Ein Unternehmen könnte beispielsweise k-means clustering verwenden, um seine Kunden nach Alter, Geschlecht, Standort oder Kaufhistorie zu gruppieren. Durch die Identi zierung dieser Gruppen kann das Unternehmen dann seine Marketingkampagnen entsprechend ausrichten. K-means Clustering wird auch häu g zur Erkennung von Betrug oder Anomalien eingesetzt. Eine Bank könnte beispielsweise k-means clustering verwenden, um Transaktionen zu gruppieren und solche zu markieren, die von der Norm abweichen. Der Vorteil von k-means clustering ist, dass es einfach und leicht zu implementieren ist. Es kann jedoch rechenintensiv sein und führt manchmal zu suboptimalen Ergebnissen. Dennoch ist es aufgrund seiner einfachen Anwendung und E ektivität nach wie vor eine beliebte Data-Mining-Technik. Die PCA ist eine Technik zur Dimensionalitätsreduzierung, die häu g verwendet wird, um die Komplexität von Datensätzen zu reduzieren. Sie funktioniert, indem sie die Richtungen der maximalen Varianz in den Daten ermittelt und die Daten dann auf diese Richtungen projiziert. Das Ergebnis ist eine weniger dimensionale Darstellung der Daten, die zur Visualisierung oder für weitere Analysen verwendet werden kann. Die PCA ist besonders nützlich für die Visualisierung hochdimensionaler Datensätze. K-Means-Clustering
  66. 66. Das CDO Handbuch Von - für Mirko Peters Data & Analytics SVD (Singular Value Decomposition) Wenn wir zum Beispiel einen Datensatz mit 100 Variablen haben, wäre es sehr schwierig, alle diese Variablen in einem einzigen Diagramm darzustellen. Wenn wir jedoch die PCA verwenden, um die Dimensionalität des Datensatzes auf zwei oder drei zu reduzieren, können wir die Daten problemlos in einem Streudiagramm oder Liniendiagramm darstellen. Die PCA ist auch nützlich, um Muster in Daten zu erkennen. Wenn wir zum Beispiel einen Datensatz mit vielen Variablen haben, kann uns die PCA dabei helfen, herauszu nden, welche Variablen am engsten miteinander verbunden sind. Dies kann bei der Auswahl von Merkmalen oder bei der Erstellung von Vorhersagemodellen hilfreich sein. Der Nachteil der PCA ist, dass sie emp ndlich auf Ausreißer reagieren kann. Daher ist es oft notwendig, die Daten vor der Anwendung der PCA vorzuverarbeiten. SVD ist eine weitere Technik zur Dimensionalitätsreduzierung, die zur Reduzierung der Komplexität von Datensätzen verwendet werden kann. Im Gegensatz zur PCA, die die Daten in die Richtung der maximalen Varianz projiziert, projiziert SVD die Daten in die Richtung der maximalen Korrelation. Das macht SVD robuster gegenüber ausreißer als PCA. Die SVD ist jedoch rechenintensiver als die PCA und kann schwierig zu interpretieren sein. Dennoch kann sie ein leistungsfähiges Werkzeug für die Visualisierung und Analyse von Datensätzen sein. NMF (Nicht-negative Matrix-Faktorisierung) NMF ist eine Technik zur Dimensionalitätsreduzierung, die der SVD ähnlich ist. NMF hat jedoch die zusätzliche Einschränkung, dass alle Faktoren nicht-negativ sein müssen. Dadurch eignet sich die NMF besser für Datensätze, die nicht-negative Werte enthalten, wie z.B. Bilder oder Textdokumente. Die NMF kann auch für die Themenmodellierung verwendet werden, eine Technik zum Au nden versteckter Themen in Textdaten.

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