Data Science Assessment: Wie man die Durchführbarkeit eines Projekts analysiert

Um den Erfolg eines Data Science Projekts zu gewährleisten, muss gleich zu Beginn eine Durchführbarkeitsanalyse durchgeführt werden. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Anforderungen, Zeitpläne, Datenzugriffsmethoden, Spezifikationen usw. Aus diesem Grund kann man ein Projekt nicht starten, ohne den aktuellen Status und die zukünftige Richtung der Organisation zu verstehen.Die Bedeutung von Daten ist in verschiedenen Sektoren weithin anerkannt, und ihre Nutzung ist ein entscheidender Faktor, der einen erheblichen Wettbewerbsvorteil verschaffen oder sogar die grundlegende Natur eines Unternehmens verändern kann.

Der Bereich Data Science, der einen zeitgemäßen Ansatz verfolgt, setzt innovative Techniken, Methoden und Technologien ein, um seit langem bestehende Herausforderungen zu bewältigen, das gesamte Potenzial von Daten zu erschließen und verborgene Muster aufzudecken. Entdecken Sie, wie unser Data Science Assessment Ihnen helfen kann, Ihr Projekt voranzubringen.

Zu diesem Zweck müssen Sie zunächst (i) den Reifegrad der Datenerfassung und -verarbeitung, (ii) das Datenvolumen und die Skalierungsanforderungen und (iii) die im Unternehmen eingesetzten Technologien bewerten:

• Reifegrad der Datenerfassung und -verarbeitung – Hier geht es darum, zu beurteilen, ob die Organisation über gut etablierte Fähigkeiten zur Erfassung und Speicherung von Daten verfügt, um die angestrebten Erkenntnisse zu gewinnen. Hier gibt es im Allgemeinen drei Stufen: (i) die Einstiegsstufe, bei der Verbesserungen bei der Datenerfassung und -verarbeitung erforderlich sind, um geeignete Data-Science-Tools zu entwickeln; (ii) die Zwischenstufe, bei der der Kunde bereits über Mechanismen zur Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung verfügt und bereit ist, sich in Richtung Data Science zu entwickeln; und (iii) die fortgeschrittene Stufe, bei der die Organisation bereits einige Data-Science-Prozesse in ihre jeweiligen Geschäftsbereiche integriert hat.
• Volumen- und Skalierungsanforserungen – Hier bestimmen wir die Datenspeicherung und deren Skalierbarkeit.
• Verwendete Technologien in der Organisation – Das Verständnis der technologischen Infrastruktur der Organisation ist entscheidend, um die beste Lösung für jede Situation in Zusammenarbeit mit unserem Kunden zu erarbeiten. Dies beinhaltet die Nutzung der Vorteile und die Minderung der Nachteile der beteiligten Technologien, abhängig von den Umständen.Neben der technologischen Komponente ist die geschäftliche Komponente ein entscheidender Faktor für den Erfolg. Sie bildet in der Regel die Brücke zwischen dem aktuellen Zustand (AS IS) und dem angestrebten zukünftigen Zustand (TO BE). Das Verständnis des geschäftlichen Kontextes ist in verschiedenen Phasen des Prozesses von großer Bedeutung. In der Anfangsphase kann die Kenntnis der Herausforderungen und Faktoren, die sich direkt oder indirekt auf die Ergebnisse auswirken – je nach Projekttyp – rechtliche Erwägungen, Prozessabläufe, branchenspezifische Nuancen, technische Terminologie und mehr betreffen. In der Datenanalysephase kann der Geschäftskontext dabei helfen, Beziehungen zwischen Merkmalen oder die Bewertung von Mustern zu identifizieren. Die korrekte Ausrichtung von Technologie und Geschäft ist von größter Bedeutung, nicht nur aus den oben genannten Gründen, sondern auch, um das Verständnis in den folgenden Phasen zu erleichtern.

Um einen tieferen Einblick in die nächste Phase unserer Reise zu erhalten, müssen wir unter anderem folgende Schlüsselmerkmale berücksichtigen:

• Qualität und Quantität der Daten – Die verfügbaren Daten spielen eine zentrale Rolle bei der Beschreibung der Herausforderungen, die angegangen werden können, aber auch der Prozesse und Anstrengungen, die für die notwendigen, auf jeden Kunden zugeschnittenen Entwicklungen erforderlich sind. Darüber hinaus stellt sich die Frage, ob es machbar ist, über den derzeitigen Umfang hinaus zusätzliche Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
• Wie das Modell „gefüttert“ wird – Es ist wichtig zu wissen, woher die für das Training benötigten Daten stammen und welche Auslöser und Abfragen an das Modell gerichtet sind. So muss zum Beispiel bestimmt werden, ob die Abfragen vom Front-End, Back-End oder von beiden stammen.
• Kontext der Modellnutzung – Der beabsichtigte Verwendungszweck des Modells spielt bei der Projektdefinition eine wichtige Rolle. Faktoren wie die Häufigkeit der Anfragen, Echtzeit- oder Batch-Abfragen und die Akzeptanz einer möglichen Wartezeit von fünf Minuten auf die Ergebnisse werden zu entscheidenden Überlegungen.
• Art des Problems – Die zu bewältigenden Herausforderungen können die Entwicklung eines Modells, die Einrichtung eines Überwachungs- und Wartungsprozesses oder die Extraktion relevanter Informationen durch Techniken wie Data Mining und die Entdeckung von Beziehungen zwischen Variablen oder Mustern in den Daten erfordern.

Jede dieser Besonderheiten, insbesondere die Struktur und der jeweilige Inhalt der Daten, verleihen jeder Herausforderung einen einzigartigen Charakter. Folglich ist die Ungewissheit ein ständiger Faktor in jedem Projekt, vor allem in der Anfangsphase, in der die Feinheiten der Daten und die bestehende organisatorische Realität noch nicht vollständig verstanden werden.

Unser Team ist bestens gerüstet, um die komplexesten Herausforderungen anzugehen. Wir haben eine Methode entwickelt, um der inhärenten Unsicherheit von Data Science Projekten entgegenzuwirken, während wir gleichzeitig Fortschritte im definierten Umfang sicherstellen und unseren Kunden erheblichen Mehrwert liefern, unterstützt durch agile Methoden.

1. Zunächst analysieren wir umfassend die Durchführbarkeit des Projekts, indem wir es aus wirtschaftlicher und technischer Sicht untersuchen und die Erfolgskriterien genau definieren.

2. Anschließend erstellen und vergleichen wir verschiedene Modelle und ermitteln dasjenige, das den festgelegten Kriterien am ehesten entspricht.

3. Schließlich nutzen wir die gewonnenen Erkenntnisse, um den Einsatz und die Überwachung unserer Lösung in einer Produktionsumgebung sorgfältig zu planen und durchzuführen, wobei wir uns bewusst sind, dass eine Data-Science-Lösung ständig überwacht und gepflegt werden muss.

Dank unseres unermüdlichen Engagements für kontinuierliche Verbesserungen wurde Xpand IT im Jahr 2022 zum zweiten Mal in Folge mit dem begehrten „Microsoft Partner of the Year Award“ ausgezeichnet. Diese Auszeichnung festigt unseren Status als anerkannte Experten für Microsoft-Tools.