Die Aufbereitung von Daten, ihre Analyse und Darstellung sind mittlerweile zu einer Wissenschaft für sich geworden – „Data Science“. Unternehmen sehen sich heute unabhängig von ihrer Größe von einer Vielzahl unterschiedlicher Daten herausgefordert: Neben klassischen Transaktionsdaten stehen heute z.B. Daten aus der Logistik (RFID, GIS), aus sozialen Medien, dem Internet der Dinge oder öffentlichen Quellen […]
Python gilt unter Data Scientists als Alternative zu R Statistics. Ich bevorzuge Python auf Grund seiner Syntax und Einfachheit gegenüber R, komme hinsichtlich der vielen Module jedoch häufig etwas durcheinander. Aus diesem Grund liste ich hier die – meiner Einschätzung nach – zehn nützlichsten Bibliotheken für Python, um einfache Datenanalysen, aber auch semantische Textanalysen, Predictive […]
Wie wurde aus Business Intelligence eigentlich Big Data? Aus Sicht der Unternehmen herrscht große Verwirrung darüber, welcher Begriff nun eigentlich was bedeutet und was dieser für das Unternehmen bedeutet. Es stellt sich die Frage, ob Business Intelligence nun veraltet ist und von Big Data Analytics ersetzt wird oder ob Big Data Analytics die Weiterführung von […]
Data Science hat unglaublich viele Facetten und eine davon, ist die Analyse von Daten mit der Programmiersprache Python. Diese Programmiersprache ist neben R eine der am häufigsten eingesetzten Programmiersprachen für alle möglichen Aufgaben rund um die Auswertung von Daten. Wer schon immer in die Datenanalyse mit Python einsteigen wollte, kann dies nun sehr einfach über […]
Was bitte soll Data Science bedeuten? Diese Frage bekomme ich häufig von meinen Kunden (überwiegend kaufmännische Leiter größerer Wirtschaftsunternehmen) gestellt. Und überraschenderweise können auch viele IT-affine Professionals, die sich beispielsweise schon mit Business Intelligence auseinandergesetzt haben, noch nichts mit dieser Bezeichnung anfangen. Data Science ist eine recht neue Bezeichnung und entstammt – wie nicht anders […]
Häufig ist in der Einkaufspraxis eine Beschaffung gleicher Artikel und Warengruppen bei den verschiedensten Lieferanten festzustellen. Eine schlechte Datenqualität sowie intransparente Prozesse sind ein ausschlaggebender Grund dafür, dass die Einkaufsleitung Möglichkeiten der Bündelung bei wenigen Lieferanten nicht vollständig erkennt und deren Einsparpotenziale nicht im vollen Umfang realisiert werden können. Schuld daran sind oft mehrere Faktoren, wie mangelhafte Soll-Prozesse, […]
