Nach dem Abitur in Istanbul und nach meinem Wirtschaftsinformatik- Studium an der Uni Mannheim, arbeitete ich in der Data Warehouse Abteilung bei der R+V Versicherung in Wiesbaden. 1999 fing ich als Produkt Managerin bei SAS an und heute bin ich Business Experte für Visual Analytics. Ich betreue in dieser Rolle die Regionen Deutschland, Österreich und Schweiz.
Die letzten Jahre zeigen deutlich, wie rasant das Datenaufkommen in den Unternehmen wächst. Laut einer Prognose von Statista wird das Volumen der jährlich generierten digitalen Datenmenge weltweit in den kommenden 5 Jahren um das 5-fache (in Exabyte) steigen. Dies stellt sowohl die IT als auch die Fachbereiche vor immense Herausforderungen.
Ich wette, dass bei einer Umfrage „Wer mag unstrukturierte Textdaten analysieren?“ die meisten antworten würden: „Ich eher nicht.“ Und das hat einen guten Grund. Denn diese Frage bedeutet: Wenn du unstrukturierte Daten in Textform analysierst, musst du viel Zeit mitbringen. Zeit für die manuelle Regelerstellung in Systemen wie Excel, Zeit
Erinnern Sie sich an Blofeld, Goldfinger oder Dr. No? Diese Bösewichte und Gegenspieler des berühmtesten Geheimagenten Ihrer Majestät einte eines: Sie präsentierten ihre hinterhältigen Weltbeherrschungspläne mit allen Daten und Fakten auf überdimensionalen Bildschirmen. (Webinar-Link zu Analytics für Alle). Wenn die Weltherrschaft nicht Ihr neues Geschäftsmodell ist, Sie aber auf der
Für viele Data-Science-Teams ist das Internet of Things (IoT) bisher nur eine weitere Datenquelle. Für viele IoT-Projektteams sind Daten nur als ein weiteres Element, mit dem man sich beschäftigen muss. Aber jetzt, da immer mehr IoT-Implementierungen in die Realität umgesetzt werden, müssen sich beide Teams mit drei Tatsachen auseinandersetzen. Erstens:
Das Internet der Dinge (IoT-Internet of things) ist derzeit das Hype-Thema der IT-Branche. Angefacht durch Miniaturisierung und Kostendegression bei Sensoren (z.B. MEMS), Connectivity (Funksender – und Empfänger) und immer mehr Rechenleistung (in-memory-computing) der Computer-Hardware können Unternehmen Services anbieten, die so vor 10 und mehr Jahren undenkbar gewesen wären.
Excel ist wie Schokolade: Je mehr Daten man reingibt, umso fetter und dicker werden die Tabellen. Und gerade jetzt im Big Data Zeitalter besteht sogar noch Suchtgefahr, weil man einfach nicht los davon kommt, immer mehr Daten in Excel zu stopfen, um sie schließlich zu analysieren - das klassische Schokoladenphänomen. Wir
