Was macht ein Data Analyst?

Die meisten Unternehmen sammeln ständig Unmengen von Daten – doch in ihrer Rohform sind diese Daten nicht wirklich aussagekräftig. An dieser Stelle kommt die Datenanalyse ins Spiel. Datenanalyse ist der Prozess der Analyse von Rohdaten, um aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die dann als Grundlage für intelligente Geschäftsentscheidungen dienen.

Ein Datenanalyst extrahiert Rohdaten, organisiert sie und analysiert sie dann, indem er sie von unverständlichen Zahlen in kohärente, verständliche Informationen umwandelt. Nach der Interpretation der Daten gibt der Datenanalyst seine Erkenntnisse in Form von Vorschlägen oder Empfehlungen für die nächsten Schritte des Unternehmens weiter.

Man kann sich die Datenanalyse als eine Form der Business Intelligence vorstellen, die zur Lösung spezifischer Probleme und Herausforderungen innerhalb eines Unternehmens eingesetzt wird. Es geht darum, Muster in einem Datensatz zu finden, die Ihnen etwas Nützliches und Relevantes über einen bestimmten Unternehmensbereich sagen können – zum Beispiel, wie sich bestimmte Kundengruppen verhalten oder wie Mitarbeiter mit einem bestimmten Tool umgehen.

Die Datenanalyse hilft Ihnen, die Vergangenheit zu verstehen und künftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Anstatt Ihre Entscheidungen und Strategien auf Vermutungen zu stützen, treffen Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Daten, die Ihnen vorliegen. Mit den aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen sind Unternehmen und Organisationen in der Lage, ein viel tieferes Verständnis ihres Publikums, ihrer Branche und ihres Unternehmens als Ganzes zu entwickeln – und sind dadurch viel besser in der Lage, Entscheidungen zu treffen und vorausschauend zu planen.

Hauptverantwortlichkeiten eines Datenanalysten

Die Antwort auf die Frage “Was macht ein Datenanalyst?” hängt von der Art der Organisation und dem Ausmaß ab, in dem ein Unternehmen datengestützte Entscheidungsprozesse eingeführt hat. Im Allgemeinen umfassen die Aufgaben eines Datenanalysten jedoch Folgendes:

  • Übersetzung von großen Datenmengen in verständliche Informationen
  • Verarbeitung von Daten
  • Analyse von Daten
  • Visualisierung von Daten
  • Entwerfen und Pflegen von Datensystemen und Datenbanken; dazu gehört auch das Beheben von Codierungsfehlern und anderen datenbezogenen Problemen.
  • Auswertung von Daten aus primären und sekundären Quellen und anschließende Reorganisation dieser Daten in einem Format, das sowohl von Menschen als auch von Maschinen leicht gelesen werden kann.
  • Verwendung statistischer Werkzeuge zur Interpretation von Datensätzen, wobei besonderes Augenmerk auf Trends und Muster gelegt wird, die für diagnostische und prädiktive Analysen wertvoll sein könnten.
  • Erstellung von Berichten für die Geschäftsleitung, die Trends, Muster und Vorhersagen anhand relevanter Daten effektiv vermitteln.
  • Zusammenarbeit mit den Geschäftsbereichsverantwortlichen bei der Entwicklung von Anforderungen, der Definition von Erfolgsmetriken, der Verwaltung und Durchführung von Analyseprojekten und der Auswertung der Ergebnisse.
  • Proaktive Kommunikation und Zusammenarbeit mit Stakeholdern, Geschäftsbereichen, technischen Teams und Support-Teams zur Definition von Konzepten und Analyse von Bedürfnissen und funktionalen Anforderungen.
  • Sammeln neuer Daten zur Beantwortung von Kundenfragen, Sammeln und Organisieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
  • Datenprozesse einrichten, Datenqualitätskriterien definieren und Datenqualitätsprozesse implementieren.

Wie sieht der typische Prozess aus, den ein Data Analyst durchläuft?

Nachdem wir nun die allgemeine Rolle des Datenanalysten geklärt haben, wollen wir uns nun dem eigentlichen Prozess der Datenanalyse widmen.

Schritt 1: Definieren Sie die Frage(n), die Sie beantworten wollen

Der erste Schritt besteht darin, festzustellen, warum Sie eine Analyse durchführen und welche Frage oder Herausforderung Sie zu lösen hoffen. In diesem Stadium gehen Sie von einem klar definierten Problem aus und stellen eine relevante Frage oder Hypothese auf, die Sie testen können. Anschließend müssen Sie festlegen, welche Art von Daten Sie benötigen und woher diese stammen sollen.

Ein Beispiel: Ein potenzielles Geschäftsproblem könnte darin bestehen, dass Kunden nach Ablauf der kostenlosen Testphase keine kostenpflichtige Mitgliedschaft abschließen. Ihre Frage könnte dann lauten: “Welche Strategien können wir anwenden, um die Kundenbindung zu erhöhen?”

Schritt 2: Erfassen Sie die Daten

Wenn Sie eine klare Fragestellung im Kopf haben, können Sie mit der Datenerfassung beginnen. Datenanalysten sammeln in der Regel strukturierte Daten aus primären oder internen Quellen, z. B. aus CRM-Software oder E-Mail-Marketing-Tools. Sie können sich aber auch an sekundäre oder externe Quellen wenden, z. B. an offene Datenquellen. Dazu gehören Regierungsportale, Tools wie Google Trends und Daten, die von großen Organisationen wie UNICEF und der Weltgesundheitsorganisation veröffentlicht werden.

Datenanalysten, die viel im Marketing arbeiten, haben als Quellen auch oft große Marketing-Tools, von Google und Facebook in Kombination von Rohdaten von Google Analytics.

Schritt 3: Bereinigen Sie die Daten

Sobald Sie Ihre Daten gesammelt haben, müssen Sie sie für die Analyse vorbereiten – und das bedeutet eine gründliche Bereinigung Ihres Datensatzes. Ihr ursprünglicher Datensatz kann Duplikate, Anomalien oder fehlende Daten enthalten, die die Interpretation der Daten verzerren könnten. Die Datenbereinigung kann eine zeitaufwändige Aufgabe sein, ist aber entscheidend für die Erzielung genauer Ergebnisse.

Schritt 4: Analysieren Sie die Daten

Wie Sie die Daten analysieren, hängt von der Fragestellung und der Art der Daten ab, mit denen Sie arbeiten. Beispiele für Techniken sind Regressions-, die Cluster- und die Zeitreihenanalyse.

Schritt 5: Visualisieren und teilen Sie Ihre Ergebnisse

In diesem letzten Schritt des Prozesses werden die Daten in wertvolle Geschäftserkenntnisse umgewandelt. Je nach Art der durchgeführten Analyse stellen Sie Ihre Ergebnisse in einer für andere verständlichen Form dar, z. B. in Form eines Diagramms oder einer Grafik.

In dieser Phase zeigen Sie, was die Datenanalyse in Bezug auf Ihre ursprüngliche Frage oder geschäftliche Herausforderung aussagt, und besprechen mit den wichtigsten Stakeholdern, wie es weitergehen soll. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, um etwaige Einschränkungen Ihrer Datenanalyse aufzuzeigen und zu überlegen, welche weiteren Analysen durchgeführt werden könnten.

Welche Fähigkeiten braucht man, um Data Analyst zu werden?

Von Datenanalysten wird erwartet, dass sie bestimmte Fähigkeiten und Fertigkeiten vorweisen können. Hier sind einige der wichtigsten Hard- und Soft Skills, die Sie als Datenanalyst benötigen:

  • Mathematische und statistische Fähigkeiten: Datenanalysten arbeiten einen Großteil ihrer Zeit mit Zahlen, daher ist es selbstverständlich, dass Sie ein mathematisches Gehirn brauchen!
  • Kenntnisse von Programmiersprachen wie SQL und Python: Wie wir gesehen haben, sind Datenanalysten auf eine Reihe von Programmiersprachen angewiesen, um ihre Arbeit zu erledigen. Das mag zunächst abschreckend wirken, ist aber nichts, was man nicht mit der Zeit lernen kann.
  • Eine analytische Denkweise: Es reicht nicht aus, einfach nur die Zahlen zu berechnen und die Ergebnisse mitzuteilen; Datenanalysten müssen in der Lage sein, zu verstehen, was vor sich geht, und bei Bedarf tiefer zu graben.
  • Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten: Datenanalysten verfügen über eine Vielzahl von Tools und Techniken, und ein wichtiger Teil ihrer Arbeit besteht darin, zu wissen, was sie wann einsetzen müssen. Denken Sie daran: Bei der Datenanalyse geht es um die Beantwortung von Fragen und die Lösung von geschäftlichen Herausforderungen, und das erfordert eine ausgeprägte Problemlösungskompetenz.
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten: Sobald Sie aus Ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, ist es wichtig, dass Sie Ihre Ergebnisse so weitergeben, dass sie dem Unternehmen zugute kommen. Datenanalysten arbeiten eng mit den wichtigsten Interessengruppen des Unternehmens zusammen und sind unter Umständen für die Weitergabe und Präsentation ihrer Erkenntnisse an das gesamte Unternehmen verantwortlich. Wenn Sie also mit dem Gedanken spielen, Datenanalyst zu werden, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie sich mit diesem Aspekt der Arbeit wohlfühlen.

Wie man die Vorhersagegenauigkeit seines Machine Learning-Modells verbessert

Es gehört zu den frustrierenden Dingen des Jobs, wenn man viele Stunden damit verbracht hat Daten zusammenzuführen, zu transformieren, zu bereinigen und zu labeln etc. und nach mehreren Trainingsstunden des ML Modells haben wir eine geringe Genauigkeit oder einen großen Fehlerbereich.

Je nach Kontext kann es passieren, dass wir ein Modell bei zu geringer Genauigkeit einfach nicht verwenden können.

Beispiel aus BQ: Abweichung: der durchschnittliche Abstand zwischen jedem Punkt und dem arithmetischen Mittel. Fehler: beinhaltet sowohl die Varianz (die Streuung der vorhergesagten Werte zueinander) als auch die Verzerrung (der Abstand des vorhergesagten Wertes von seinem wahren Wert). R-Quadrat: ist ein statistisches Maß dafür, wie dicht die Daten an der angepassten Regressionslinie liegen (1 wäre perfekt).

Wie können wir die Genauigkeit unseres maschinellen Lernmodells verbessern? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie die Genauigkeit eines Modells verbessert werden kann:

Mehr Daten als Lern-Grundlage

Daten sind nur dann aussagekräftig, wenn man genügend davon hat. Jede Datenprobe liefert einen gewissen Input und eine Perspektive für die Gesamtgeschichte, die Ihre Daten erzählen wollen. Eine Methode, die Leistung Ihres Modells zu verbessern und seine Genauigkeit zu erhöhen, besteht darin, mehr Beispieldaten zu dem Trainingsdatensatz hinzuzufügen.

Die ML-Modelle von BigQuery verlangen grundsätzlich mindestens eine Stichprobe von 1.000.

Auf diese Weise erhalten Sie mehr Details zu Ihren Daten und können Ihr Modell einfacher fintunen, was zu einer besseren Genauigkeit führen kann. Denken Sie daran: Je mehr Informationen Sie Ihrem Modell zur Verfügung stellen, desto mehr wird es lernen und desto mehr Fälle wird es korrekt identifizieren können.

Man muss hier aber ehrlicherweise sagen, dass eine Vergrößerung der Beispieldaten auch zu einer Verschlechterung der Aussagekraft des Modells führen kann. Das heißt dann aber nicht, dass ich weniger Daten nehmen sollte, sondern, dass meine ursprüngliche Datenbasis erst recht zu kleine war! Eben weil das ja in dem Fall (leider) nochmal unterstreicht, dass das Modell noch Anpassungen bedarf.

Betrachten Sie das Problem mit anderen Augen

Vielleicht stellen Sie einfach die falschen Fragen oder versuchen, die falsche Geschichte zu verstehen. Die Betrachtung des Problems aus einer neuen Perspektive kann Ihrem Modell wertvolle Informationen hinzufügen und Ihnen helfen, verborgene Beziehungen zwischen den Variablen der Geschichte aufzudecken. Wenn Sie andere Fragen stellen, kann dies zu besseren Ergebnissen und schließlich zu einer höheren Genauigkeit führen.

Dieser Hinweis klingt sehr allgemein ist aber eine sehr häufige Lösung des Problems.

Fügen Sie Ihren Daten etwas Kontext hinzu.

Kontext ist in jeder Situation wichtig, und das gilt auch für das Training eines Modells für maschinelles Lernen. Manchmal kann ein Punkt der Daten keine Geschichte erzählen, so dass Sie mehr Kontext hinzufügen müssen, damit ein Algorithmus, den wir auf diese Daten anwenden wollen, eine gute Leistung erbringt.

Mehr Kontext kann immer zu einem besseren Verständnis des Problems und schließlich zu einer besseren Leistung des Modells führen. Stellen Sie sich vor, ich erzähle Ihnen, dass ich ein Auto verkaufe, einen Audi. Das allein gibt Ihnen nicht viel Aufschluss über das Auto. Wenn ich aber die Farbe, das Modell und die gefahrene Strecke hinzufüge, können Sie sich ein besseres Bild von dem Auto und seinem möglichen Wert machen.

In einem Datensatz können das zum Beispiel weitere Variablen sein, die Sie dem Lernprozess hinzufügen. Nehmen wir mein Beispiel und Sie wollen anhand von vergangen Autoverkäufen errechnen, wie wertvoll ein Auto ist. Dann können neben der Marke mit Sicherheit noch, die gefahrenen Kilometer oder eben das Zulassungsjahr spannend sein.

Trainieren Sie Ihr Modell mit Kreuzvalidierung

Beim maschinellen Lernen ist die Kreuzvalidierung eine Technik, die zur Verbesserung des Modelltrainings verwendet wird, indem die gesamte Trainingsmenge in kleinere Teile aufgeteilt wird und dann jeder Teil zum Trainieren des Modells verwendet wird.

Diagramm der k-fachen Kreuzvalidierung.

Mit diesem Ansatz können wir den Trainingsprozess des Algorithmus verbessern, indem wir ihn mit den verschiedenen Chunks trainieren und den Durchschnitt über das Ergebnis bilden. Die Kreuzvalidierung wird verwendet, um die Leistung des Modells zu optimieren. Dieser Ansatz ist sehr beliebt, weil er so einfach und leicht zu implementieren ist.

Experimentieren Sie mit unterschiedlichen Algorithmen

Was ist, wenn Sie alle bisher besprochenen Ansätze ausprobiert haben und Ihr Modell immer noch zu einer niedrigen oder nur durchschnittlichen Genauigkeit führt?

Manchmal wählen wir einen Algorithmus für die Implementierung, der nicht wirklich auf unsere Daten anwendbar ist, so dass wir nicht die erwarteten Ergebnisse erhalten. Ändern Sie den Algorithmus, den Sie zur Implementierung Ihrer Lösung verwenden. Das Ausprobieren verschiedener Algorithmen führt dazu, dass Sie mehr Details über Ihre Daten und die Geschichte, die sie zu erzählen versuchen, herausfinden.

Sinnvoller Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern

Das unerwünschte Vorhandensein von fehlenden Werten und Ausreißern in den Trainingsdaten verringert oft die Genauigkeit eines Modells oder führt zu einem verzerrten Modell. Dies führt zu ungenauen Vorhersagen. Der Grund dafür ist, dass wir das Verhalten und die Beziehung zu anderen Variablen nicht richtig analysieren. Es ist also wichtig, sich mit fehlenden Werten und Ausreißern auseinanderzusetzen.

Fehlende Werte: Bei kontinuierlichen Variablen können Sie die fehlenden Werte durch Mittelwert, Median und Modus ersetzen. Bei kategorialen Variablen können Sie die Variablen als eine separate Klasse behandeln. Sie können auch ein Modell erstellen, um die fehlenden Werte vorherzusagen

Ausreißer: Sie können die Beobachtungen löschen, eine Transformation durchführen oder auch Ausreißerwerte separat behandeln. 

Schlusswort

Die Verbesserung der Genauigkeit eines Modells für maschinelles Lernen ist eine Fähigkeit, die nur durch Übung verbessert werden kann. Je mehr Projekte Sie erstellen, desto besser wird Ihr Gespür dafür, welchen Ansatz Sie beim nächsten Mal verwenden sollten, um die Genauigkeit Ihres Modells zu verbessern.

ETL vs. ELT: was ist der Unterschied?

Bei der Betrachtung von ETL- und ELT-Prozessen ist es wichtig, die Hauptunterschiede und die spezifischen Anwendungsfälle für zu berücksichtigen.

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) sind beides Datenintegrationsmethoden, die Daten von einer Quelle in ein Data Warehouse übertragen. Trotz ihrer Ähnlichkeiten unterscheiden sich ETL und ELT in wesentlichen Punkten.

ETL- Prozess – Überblick

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist eine Methode der Datenintegration, bei der Rohdaten aus Quellen extrahiert, auf einem sekundären Verarbeitungsserver transformiert und dann in eine Zieldatenbank geladen werden.

ETL wird eingesetzt, wenn Daten so umgewandelt werden müssen, dass sie mit dem Datenregime einer Zieldatenbank übereinstimmen. Diese Methode ist vor allem bei der Nutzung von eigenen Servern mit begrenztem Speicher und begrenzter Verarbeitungsleistung weit verbreitet.

Online Analytical Processing (OLAP) Data Warehouses akzeptieren nur relationale SQL-basierte Datenstrukturen.

Bei dieser Art von Data Warehouse stellt ein Protokoll mit ETL-Prozess die Konformität sicher, indem es die extrahierten Daten an einen Verarbeitungsserver weiterleitet und dann die nicht konformen Daten in SQL-basierte Daten umwandelt.

Die extrahierten Daten gelangen erst dann vom Verarbeitungsserver in das Data Warehouse, wenn sie erfolgreich umgewandelt wurden.

ELT-Prozess – Überblick

Im Gegensatz zu ETL-Prozessen müssen beim Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) vor dem Ladevorgang keine Datenumwandlungen vorgenommen werden.

ELT lädt Rohdaten direkt in ein Ziel-Data-Warehouse, anstatt sie zur Transformation auf einen Verarbeitungsserver zu verschieben.

Mit ELT finden Datenbereinigung, -anreicherung und -umwandlung innerhalb des Data Warehouse selbst statt. Die Rohdaten werden auf unbestimmte Zeit im Data Warehouse gespeichert, so dass sie mehrfach umgewandelt werden können.

ELT ist eine relativ neue Entwicklung, die durch die Erfindung skalierbarer Cloud-basierter Data Warehouses ermöglicht wurde.

Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure verfügen alle über die digitale Infrastruktur in Bezug auf Speicher- und Verarbeitungsleistung, um Rohdaten-Repositories und In-App-Transformationen zu erleichtern.

Obwohl ELT nicht universell eingesetzt wird, wird die Methode immer beliebter.

ETL vs. ELT: Wie unterscheidet sich der ETL-Prozess vom ELT-Prozess?

ETL und ELT unterscheiden sich vor allem in zwei Punkten. Ein Unterschied besteht darin, wo die Daten umgewandelt werden, und der andere darin, wie Data Warehouses die Daten aufbewahren.

  • ETL wandelt Daten auf einem separaten Verarbeitungsserver um, während ELT Daten innerhalb des Data Warehouse selbst umwandelt.
  • ETL überträgt keine Rohdaten in das Data Warehouse, während ELT Rohdaten direkt an das Data Warehouse sendet.

Bei ETL wird der Prozess der Datenaufnahme dadurch verlangsamt, dass die Daten vor dem Ladevorgang auf einem separaten Server transformiert werden.

ELT hingegen ermöglicht eine schnellere Datenaufnahme, da die Daten nicht zur Umstrukturierung an einen zweiten Server geschickt werden. Mit ELT können die Daten sogar gleichzeitig geladen und umgewandelt werden.

Die Rohdatenaufbewahrung von ELT schafft ein umfangreiches historisches Archiv für die Erstellung von Business Intelligence. Wenn sich Ziele und Strategien ändern, können BI-Teams die Rohdaten erneut abrufen, um neue Transformationen unter Verwendung umfassender Datensätze zu entwickeln. ETL hingegen erzeugt keine vollständigen Rohdatensätze, die endlos abgefragt werden können.

Diese Faktoren machen ELT flexibler, effizienter und skalierbarer, insbesondere für die Aufnahme großer Datenmengen, die Verarbeitung von Datensätzen, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten, und die Entwicklung vielfältiger Business Intelligence.

Auf der anderen Seite ist ETL ideal für rechenintensive Transformationen, Systeme mit Legacy-Architekturen oder Daten-Workflows, die vor der Eingabe in ein Zielsystem manipuliert werden müssen, wie z. B. die Löschung von personenbezogenen Daten.

Fazit

Cloud Data Warehouses haben eine neue Dimension der Datenintegration eröffnet, aber die Entscheidung zwischen ETL und ELT hängt von den Bedürfnissen eines Teams ab.

Obwohl ELT Vorteile bietet, werden einige Teams bei ETL bleiben, weil die Methode für ihre spezielle Bereitstellung sinnvoll ist, ob mit oder ohne Legacy-Infrastruktur.

Was ist eine prädiktive Analyse, und wie können Sie sie nutzen?

Prädiktive Analysen sind eine Möglichkeit, die Vergangenheit zu nutzen, um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren. Dabei handelt es sich nicht um Zukunftsforschung, sondern um eine genaue Berechnung der Wahrscheinlichkeiten in einem beliebigen Szenario, die auf der Verarbeitung großer Datenmengen beruht.

Diese fortschrittliche Technik nutzt Data Mining, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um die Aussagekraft zu verbessern. Anstatt Rückschlüsse auf das Gestern zu ziehen, können Sie Trends vorwegnehmen und das Verhalten von morgen vorhersagen – und das alles auf der Grundlage von Vergangenheitsdaten.

Inhalt

Was ist prädiktive Analytik?

Die prädiktive Analyse ist eine fortschrittliche Analysetechnik, die Daten, Algorithmen und maschinelles Lernen nutzt, um Trends vorherzusehen und Geschäftsprognosen zu erstellen. Dank immer mehr Rechenleistung ist es möglich, große Datenmengen zu analysieren, um Muster zu finden und zukünftige Möglichkeiten aus der Vergangenheit zu bewerten.

Das Konzept hat seinen Ursprung in den 1940er Jahren, als Regierungen die ersten Computer einsetzten.

Heute hat die prädiktive Analytik dank leistungsstarker Prozessoren und neuer Technologien jedoch weitaus mehr an Bedeutung gewonnen.

Ein weiterer entscheidender Faktor für den Aufstieg dieser Technik ist Big Data: das Phänomen der beschleunigten Vermehrung von Informationen mit 2,5 Quintillionen Bytes an Daten, die täglich von Menschen produziert werden. Und falls Sie sich fragen, eine Quintillion besteht aus 18 Nullen.

Die Aufgabe der Analytik besteht also darin, uns in dieser unermesslichen Datenmenge zurechtzufinden, die möglichen Richtungen aufzuzeigen und inmitten des Informationswirbels nach Mustern zu suchen.

Zu diesem Zweck nutzt die prädiktive Analyse Data Mining, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Statistik, um die Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu interpretieren und zu übersetzen.

Es ist jedoch wichtig klarzustellen, dass diese Technologie nicht “die Zukunft vorhersagen” kann, sondern nur die Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage dessen, was bereits geschehen ist, abbildet.

Die entscheidende Frage lautet nicht “Was wird passieren?”, sondern “Was wird wahrscheinlich passieren?”.

Eines der einfachsten Beispiele für die Anwendung dieser Art von Analyse ist das Cross-Selling – die Strategie, den Kunden zu ermutigen, zum Zeitpunkt des Kaufs ergänzende Produkte und Dienstleistungen zu erwerben.

Kennen Sie die berühmte E-Commerce-Empfehlung: “Leute, die dieses Produkt gekauft haben, haben auch…”?

In Unternehmen ist es möglich, prädiktive Analysesysteme einzusetzen, um mögliche Verhaltensweisen von Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufhistorie, ihrer Interaktionen und ihres Profils vorherzusagen.

Auf diese Weise werden die Produktempfehlungen dank der zuverlässigen Vorhersage, die durch die Auswertung von Millionen von Daten erstellt wird, viel genauer.

Ebenso können im E-Commerce prädiktive Analysen eingesetzt werden, um die Akzeptanz eines neuen Produkts auf dem Markt vorherzusagen, um zu verstehen, welche Marketingstrategien am erfolgversprechendsten sind, und um betriebliche Misserfolge vorherzusehen.

Wie funktionieren prädiktive Analysen?

Es gibt mehrere mögliche Ansätze, aber in der Regel basiert das Konzept auf der Erstellung eines Vorhersagemodells. Diese mathematische Funktion wird ein Problem vorhersagen, wenn sie auf die Daten angewendet wird.

Ein pharmazeutisches Labor kann beispielsweise ein Vorhersagemodell auf Ihre Bestellhistorie anwenden, um zu entscheiden, ob die Produktion eines bestimmten Medikaments im nächsten Winter erhöht werden soll, wenn die Wettervorhersagen für diesen Zeitraum berücksichtigt werden (eine strengere, trockenere und regenreichere Jahreszeit).

In ähnlicher Weise können Unternehmen mit Hilfe von Vorhersagemodellen feststellen, ob ein bestimmtes Produkt gute Erfolgschancen hat, ob ein Wechsel des Lieferanten den Produktionszyklus rationalisieren kann, ob die Verbraucher eine veränderte Verpackung gut annehmen werden usw.

Es ist erwähnenswert, dass maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle bei der prädiktiven Analyse spielen kann. Wie? Beim maschinellen Lernen handelt es sich um ein System, das sein Verhalten auf der Grundlage von in Datensätzen gefundenen Mustern selbstständig ändert. Aus diesem Grund werden Algorithmen dieser Art häufig entwickelt oder angepasst, um speziell in der prädiktiven Analyse eingesetzt zu werden.

Bedeutung der prädiktiven Analyse für Unternehmen

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs und der tiefgreifenden Veränderungen im digitalen Zeitalter müssen Unternehmen mehr denn je der Konkurrenz einen Schritt voraus sein.

Deshalb setzen Unternehmen prädiktive Modelle ein, um:

  • Vorhersage der nächsten Schritte in einem Segment
  • Chancen im Voraus zu erkennen
  • Sicherheitsverstöße zu verhindern
  • Marketingstrategien zu optimieren
  • das Verhalten und die Gewohnheiten von Verbrauchern und Mitarbeitern zu erfassen
  • Verbesserung der Abläufe und Steigerung der Effizienz
  • Reduzierung von Risiken.

Sie können prädiktive Analysen nutzen, um das wahrscheinliche Verhalten eines Verbrauchers zu verstehen, interne Prozesse zu optimieren, die IT-Infrastruktur zu überwachen und zu automatisieren sowie die Wartung von Maschinen zu optimieren.

Über prädiktive Analysen, Big Data und Business Intelligence

Genauso wichtig wie die Beschaffung von Daten ist das Wissen, wie man sie nutzen kann.

Big Data ist die wichtigste Forschungsquelle für die Erstellung von Prognosemodellen. Bei der Auswahl der Daten oder beim Data Mining geht es darum, herauszufinden, welche Datensätze und Statistiken die besten strategischen Informationen liefern können.

Auf der anderen Seite kann Business Intelligence ein Bereich innerhalb des Organigramms oder sogar der Strategie sein. Ihre Funktion besteht darin, die Daten umzuwandeln oder zu verfeinern, um sie in Informationen umzuwandeln, was in gewisser Weise die Verwendung des Namens in einer solchen allgemeinen Weise ermöglicht.

Prädiktive Analyse-Anwendungen müssen mit einer Vielzahl von Daten gefüttert werden, um sie in nützliche Informationen umzuwandeln und kontinuierliche Verbesserungsprozesse zu schaffen. Daten und Analysen stehen in einem wechselseitigen Austausch; das eine kann nicht ohne das andere leben.

Datenanalysten können Vorhersagemodelle erstellen, wenn sie über genügend Daten verfügen, um Vorhersageergebnisse zu erhalten. Alle Bereiche sind also eng miteinander verbunden.

Was sind prädiktive Modelle?

Wir wissen bereits, dass die prädiktive Analyse Daten aus der Vergangenheit und der Gegenwart nutzt, um mithilfe statistischer Funktionen zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Sie sind auch in der Lage, Muster in dem analysierten Datensatz zu erkennen.

Ein Vorhersagemodell ist das, was ein Experte für Vorhersagemodellierung unter Verwendung relevanter Daten und statistischer Methoden erstellt. Diese Modelle können zur Beantwortung bestimmter Fragen und zur Vorhersage unbekannter Werte verwendet werden.

Vorhersagemodelle werden im Allgemeinen in zwei Bereiche unterteilt: parametrische und nichtparametrische Modelle. Der Hauptunterschied besteht darin, dass parametrische Modelle immer spezifischere Annahmen und Voraussetzungen treffen.

Einige der Arten von Vorhersagemodellen sind:

  • Ordinäre kleinste Quadrate;
  • Verallgemeinerte lineare Modelle;
  • Logistische Regression;
  • Zufällige Wälder;
  • Entscheidungsbäume;
  • Neuronale Netze;
  • Multivariate adaptive Regressionssplines.

Jedes dieser Modelle wird für einen bestimmten Zweck verwendet, d. h. es beantwortet eine bestimmte Frage oder einen bestimmten Datensatz.

Kurz gesagt, alle Modelle haben methodische und mathematische Unterschiede und ähneln sich in ihrem gemeinsamen Ziel, nämlich der Vorhersage zukünftiger oder unbekannter Ergebnisse.

Wie man Prädiktive Analysen in 7 Schritten durchführt

Um zu verstehen, wie prädiktive Analysen in der Praxis funktionieren, sollten wir die wichtigsten Schritte des Prozesses nachvollziehen.

  1. Definition der Ziele
  2. Definition von Analysezielen
  3. Datenerhebung
  4. Vorbereitung der Daten
  5. Die Datenanalyse
  6. Modellierung
  7. Monitoring

Definition der Ziele

Um ein prädiktives Modell zu erstellen, müssen Sie von einem Projekt mit klar definierten Geschäftszielen ausgehen.

Zu Beginn sollten Sie sich fragen, was der Zweck der Analyse ist:

  • Verstehen Sie das Verbraucherverhalten?
  • Verkaufstrends vorhersagen?
  • Die profitabelsten Produkte identifizieren?
  • Verringerung der Abwanderungsrate oder des Umsatzes?
  • Produktions- und Betriebskosten zu senken?
  • Ein neues Zielpublikum ansprechen?

Definition von Analysezielen

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Unternehmensziele in Analyseziele zu übersetzen.

Wenn Sie beispielsweise das Verbraucherverhalten besser verstehen wollen, müssen Sie ein prädiktives Profilanalysemodell erstellen.

Andere mögliche Modelle sind Risikoanalyse, Segmentierung, Aktivierung, Customer Lifetime Value (CLV), usw.

Datenerhebung

Nachdem Sie Ihre Ziele definiert haben, müssen Sie sich auf die Suche nach den Daten machen, die Sie zur Beantwortung Ihrer Fragen benötigen.

Dieser Schritt erfordert die meiste Sorgfalt. Die Qualität der Daten ist ausschlaggebend für die Zuverlässigkeit Ihrer Analyse.

Daher müssen Sie die besten Quellen für die Datenerhebung auswählen (interne Datenbanken, soziale Netzwerke, Forschungsarbeiten, Datenbanken von Regierungen oder Verbänden) und genau festlegen, welche Informationen benötigt werden.

Es ist von entscheidender Bedeutung, ein geeignetes Erhebungsinstrument zu verwenden und die Genauigkeit, die Kosten und die Stabilität der Daten zu bestimmen.

Vorbereitung der Daten

Bevor Sie mit der Analyse beginnen, müssen Sie die Daten so vorbereiten, dass sie das richtige Format haben und von Ihrem Tool gelesen werden können.

Bereinigen Sie zunächst unnötige Informationen, definieren Sie Variablen, sortieren Sie Ihre Daten und strukturieren Sie sie dann in bestimmte Sätze.

Dies können Sie beispielsweise mit Software wie Excel und Power BI tun oder sie bereinigen die Daten in ihrem Data Warehouse (zum Beispiel BigQuery)

Die Datenanalyse

Wenn die Daten richtig strukturiert sind, können Sie nun mit der Analyse beginnen.

An dieser Stelle ist es wichtig, dass Sie über statistische Kenntnisse verfügen, um die resultierenden Diagramme auswerten und Ihre Trendlinie verstehen zu können.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie analysieren Daten zu Kundentransaktionen. In diesem Fall erhalten Sie einen klaren Überblick über die heißesten Perioden, die meistverkauften Produkte und mögliche Einflussfaktoren auf die Umsatzschwankungen.

Hier haben Sie drei grundlegende Analysemöglichkeiten:

  • Univariate Analyse: Jede Variable wird isoliert behandelt, bevor sie mit den anderen gekreuzt wird
  • Bivariate Analyse: stellt eine Beziehung zwischen zwei Variablen her (Beispiel: Verkaufszeit und Durchschnittspreis)
  • Multivariate Analyse: stellt Beziehungen zwischen zwei oder mehr Variablen her (Beispiel: Alter des Kunden, CLV und durchschnittlicher Warenkorb).

Modellierung

Nachdem Sie Ihre Analyse durchgeführt und die erforderlichen Tests vorgenommen haben, können Sie mit diesen Daten ein Vorhersagemodell erstellen.

Bei diesem Modell handelt es sich um einen Standard mathematischer und statistischer Techniken, der die aus den von Ihnen erstellten Beziehungen gesammelten Daten verarbeitet und schnelle und übersichtliche Antworten liefert.

Auf diese Weise wird Ihre prädiktive Analyse wertvolle Erkenntnisse über zukünftige Wahrscheinlichkeiten liefern.

Monitoring

Nachdem Sie Ihr Vorhersagemodell erstellt haben, sollten Sie dessen Effizienz genau überwachen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig bleiben.

Idealerweise sollte die Leistung des Modells monatlich, vierteljährlich und halbjährlich überprüft werden, um sicherzustellen, dass eine mögliche Änderung der Daten die Analyse nicht beeinträchtigt.

Zusammenfassung

Haben Sie verstanden, wie wichtig prädiktive Analysen sind, um die Zukunft Ihres Unternehmens zu sehen?

Natürlich haben die Daten keine hellseherischen Fähigkeiten. Dennoch ist es möglich, die Möglichkeiten zu kartografieren, um bessere Entscheidungen zu treffen und Ihre Konkurrenten zu übertreffen.

Mit der beeindruckend schnellen Entwicklung von KI und maschinellem Lernen besteht die Tendenz, dass Algorithmen immer intelligenter werden und noch genauere Vorhersagen treffen können.

Wie wir gesehen haben, ist die menschliche Intelligenz in diesem Prozess unverzichtbar, da man die Systeme mit hochwertigen Daten füttern muss, um gute Ergebnisse zu erzielen.

Was ist der Data Science Prozess

Data Science ist ein mit Big Data verbundener Bereich, der darauf abzielt, große Mengen komplexer Rohdaten zu analysieren und dem Unternehmen aussagekräftige Informationen auf der Grundlage dieser Daten zu liefern.

Es handelt sich um eine Kombination aus vielen Bereichen wie Statistik, Mathematik und Berechnung, um Daten zu interpretieren und zu präsentieren, damit Unternehmensleiter wirksame Entscheidungen treffen können.

Data Science hilft Unternehmen, ihre Leistung, Effizienz und Kundenzufriedenheit zu verbessern und finanzielle Ziele leichter zu erreichen. Damit Datenwissenschaftler Data Science jedoch effektiv einsetzen und nützliche, produktive Ergebnisse liefern können, ist ein tiefes Verständnis des Data-Science-Prozesses erforderlich. Die verschiedenen Phasen des Data-Science-Prozesses helfen bei der Umwandlung von Daten in praktische Ergebnisse. Sie helfen dabei, Daten zu analysieren, zu extrahieren, zu visualisieren, zu speichern und effektiver zu verwalten.

Was ist der Data Science-Prozess? Ein kurzer Abriss

Bei Data Science geht es um einen systematischen Prozess, der von Data Scientists zur Analyse, Visualisierung und Modellierung großer Datenmengen verwendet wird. Ein Data-Science-Prozess hilft Data Scientists dabei, mit Hilfe von Tools ungesehene Muster zu finden, Daten zu extrahieren und Informationen in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, die für das Unternehmen von Bedeutung sein können. Dies hilft Unternehmen und Betrieben, Entscheidungen zu treffen, die zur Kundenbindung und zum Gewinn beitragen können. Darüber hinaus hilft ein Data-Science-Prozess bei der Entdeckung verborgener Muster in strukturierten und unstrukturierten Rohdaten. Der Prozess hilft dabei, ein Problem in eine Lösung zu verwandeln, indem das Geschäftsproblem als Projekt behandelt wird. Lassen Sie uns also lernen, was ein Data-Science-Prozess im Detail ist und welche Schritte in einem Data-Science-Prozess enthalten sind.

Die sechs Schritte des Data-Science-Prozesses sind wie folgt:

  1. Formulierung des Problems
  2. Sammeln Sie die für Ihr Problem benötigten Rohdaten
  3. Aufbereitung der Daten für die Analyse
  4. Erforschen der Daten
  5. Tiefgreifende Analyse durchführen
  6. Kommunizieren Sie die Ergebnisse der Analyse

Da die Prozessschritte der Datenwissenschaft dazu beitragen, Rohdaten in monetäre Gewinne und Gesamtgewinne umzuwandeln, sollte jeder Datenwissenschaftler den Prozess und seine Bedeutung gut kennen. Lassen Sie uns nun diese Schritte im Detail besprechen.

Schritt 1: Das Problem formulieren

Bevor man ein Problem löst, muss man ganz pragmatisch wissen, was genau das Problem ist. Datenfragen müssen zunächst in umsetzbare Geschäftsfragen umgewandelt werden. Die Menschen werden oft mehrdeutige Angaben zu ihren Problemen machen. Und in diesem ersten Schritt müssen Sie lernen, diese Eingaben in umsetzbare Ergebnisse zu verwandeln.

Ein guter Weg, diesen Schritt zu gehen, ist, Fragen zu stellen wie:

  • Wer sind die Kunden?
  • Wie kann man sie identifizieren?
  • Wie läuft der Verkaufsprozess im Moment ab?
  • Warum sind sie an Ihren Produkten interessiert?
  • An welchen Produkten sind sie interessiert?

Sie brauchen viel mehr Kontext als Zahlen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Am Ende dieses Schritts müssen Sie so viele Informationen wie möglich zur Hand haben.

Schritt 2: Sammeln der Rohdaten für das Problem

Nachdem Sie das Problem definiert haben, müssen Sie die erforderlichen Daten sammeln, um Erkenntnisse zu gewinnen und das Geschäftsproblem in eine wahrscheinliche Lösung zu verwandeln. Dazu müssen Sie sich Gedanken über Ihre Daten machen und Wege finden, um die benötigten Daten zu sammeln und zu erhalten. Dazu kann die Durchsicht Ihrer internen Datenbanken oder der Kauf von Datenbanken aus externen Quellen gehören.

Viele Unternehmen speichern ihre Verkaufsdaten in CRM-Systemen (Customer Relationship Management). Die CRM-Daten lassen sich leicht analysieren, indem sie mithilfe von Datenpipelines in fortschrittlichere Tools exportiert werden.

Schritt 3: Verarbeitung der zu analysierenden Daten

Wenn Sie nach dem ersten und zweiten Schritt über alle benötigten Daten verfügen, müssen Sie diese verarbeiten, bevor Sie sie weiter analysieren können. Daten können unübersichtlich sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß gepflegt wurden, was zu Fehlern führt, die die Analyse leicht verfälschen. Das können z. B. Werte sein, die auf Null gesetzt wurden, obwohl sie eigentlich Null sein sollten, oder das genaue Gegenteil, fehlende Werte, doppelte Werte und vieles mehr. Um genauere Einblicke zu erhalten, müssen Sie die Daten durchgehen und auf Probleme überprüfen.

Die häufigsten Fehler, auf die Sie stoßen können und auf die Sie achten sollten, sind:

  1. Fehlende Werte
  2. Beschädigte Werte wie ungültige Einträge
  3. Unterschiede in der Zeitzone
  4. Fehler im Datumsbereich, z. B. ein aufgezeichneter Verkauf, bevor der Verkauf überhaupt begonnen hat

Sie müssen sich auch die Summe aller Zeilen und Spalten in der Datei ansehen und prüfen, ob die Werte, die Sie erhalten, sinnvoll sind. Ist dies nicht der Fall, müssen Sie die unsinnigen Daten entfernen oder ersetzen. Sobald Sie den Datenbereinigungsprozess abgeschlossen haben, sind Ihre Daten bereit für eine explorative Datenanalyse (EDA).

Schritt 4: Erkundung der Daten

In diesem Schritt müssen Sie Ideen entwickeln, die dazu beitragen können, verborgene Muster und Erkenntnisse zu erkennen. Sie müssen interessantere Muster in den Daten finden, z. B. warum der Absatz eines bestimmten Produkts oder einer bestimmten Dienstleistung gestiegen oder gesunken ist. Sie müssen diese Art von Daten gründlicher analysieren oder wahrnehmen. Dies ist einer der wichtigsten Schritte in einem Data-Science-Prozess.

Schritt 5: Ausführliche Analyse

In diesem Schritt werden Ihre mathematischen, statistischen und technologischen Kenntnisse auf die Probe gestellt. Sie müssen alle Data-Science-Tools einsetzen, um die Daten erfolgreich zu analysieren und alle möglichen Erkenntnisse zu gewinnen. Möglicherweise müssen Sie ein Vorhersagemodell erstellen, mit dem Sie Ihren durchschnittlichen Kunden mit denjenigen vergleichen können, die unterdurchschnittliche Leistungen erbringen. Möglicherweise finden Sie in Ihrer Analyse verschiedene Gründe wie das Alter oder die Aktivität in den sozialen Medien als entscheidende Faktoren für die Vorhersage der Kunden einer Dienstleistung oder eines Produkts.

Möglicherweise finden Sie verschiedene Aspekte, die den Kunden beeinflussen, wie z. B. dass manche Menschen lieber per Telefon als über die sozialen Medien erreichbar sind. Diese Erkenntnisse können sich als hilfreich erweisen, da der größte Teil des Marketings heutzutage über soziale Medien erfolgt und sich ausschließlich an die Jugend richtet. Die Art und Weise, wie das Produkt vermarktet wird, wirkt sich stark auf den Umsatz aus, und Sie müssen demografische Zielgruppen ansprechen, die noch nicht zum alten Eisen gehören. Sobald Sie diesen Schritt abgeschlossen haben, können Sie die quantitativen und qualitativen Daten, die Sie haben, kombinieren und in die Tat umsetzen.

Schritt 6: Kommunikation der Ergebnisse dieser Analyse

Nach all diesen Schritten ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie Ihre Erkenntnisse und Ergebnisse an den Vertriebsleiter weitergeben und ihm deren Bedeutung verständlich machen. Es ist hilfreich, wenn Sie das Problem, das Ihnen gestellt wurde, in geeigneter Weise kommunizieren, um es zu lösen. Richtige Kommunikation führt zu Handlungen. Im Gegensatz dazu kann ein unsachgemäßer Kontakt zu Untätigkeit führen.

Sie müssen die Daten, die Sie gesammelt haben, und Ihre Erkenntnisse mit dem Wissen des Vertriebsleiters verknüpfen, damit dieser sie besser verstehen kann. Sie können damit beginnen, zu erklären, warum ein Produkt zu wenig erfolgreich war und warum bestimmte Bevölkerungsgruppen nicht an dem Verkaufsgespräch interessiert waren. Nachdem Sie das Problem dargelegt haben, können Sie mit der Lösung des Problems fortfahren. Sie müssen eine starke Erzählung mit Klarheit und starken Zielen erstellen.

Bedeutung des Data-Science-Prozesses

Die Anwendung eines Data-Science-Prozesses hat für jedes Unternehmen verschiedene Vorteile. Außerdem ist er für den Erfolg eines jeden Unternehmens äußerst wichtig geworden. Hier sind die Gründe, die Ihnen einen Anstoß geben sollten, einen Data-Science-Prozess in Ihre Datenerfassungsroutine aufzunehmen:

1. Bessere Ergebnisse und höhere Produktivität

Jedes Unternehmen oder jeder Betrieb, der über Daten oder Zugang zu Daten verfügt, ist zweifellos im Vorteil gegenüber anderen Unternehmen. Daten können in verschiedenen Formen verarbeitet werden, um die vom Unternehmen benötigten Informationen zu erhalten und ihm zu helfen, gute Entscheidungen zu treffen. Der Einsatz eines Data-Science-Prozesses ermöglicht es, Entscheidungen zu treffen, und gibt den Unternehmensleitern Vertrauen in diese Entscheidungen, da sie durch Statistiken und Details gestützt werden. Dies verschafft dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und erhöht die Produktivität.

2. Die Berichterstellung wird vereinfacht

In fast allen Fällen werden Daten verwendet, um Werte zu sammeln und Berichte auf der Grundlage dieser Werte zu erstellen. Sind die Daten erst einmal entsprechend aufbereitet und in das System eingepflegt, kann mit einem Klick problemlos auf sie zugegriffen werden, so dass die Erstellung von Berichten nur noch eine Frage von Minuten ist.

3. Schneller, genauer und zuverlässiger

Es ist äußerst wichtig, dass die Sammlung von Daten, Fakten und Zahlen zügig und ohne Fehler erfolgt. Ein Data-Science-Prozess, der auf Daten angewendet wird, bietet eine geringe bis vernachlässigbare Chance auf Fehler oder Irrtümer. Dies stellt sicher, dass der nachfolgende Prozess mit größerer Genauigkeit durchgeführt werden kann. Und der Prozess liefert bessere Ergebnisse. Es ist nicht ungewöhnlich, dass mehrere Wettbewerber über die gleichen Daten verfügen. In diesem Fall ist das Unternehmen im Vorteil, das über die genauesten und zuverlässigsten Daten verfügt.

4. Einfache Speicherung und Verteilung

Wenn Unmengen von Daten gespeichert werden, muss auch der dafür benötigte Platz riesig sein. Dies birgt die Gefahr, dass Informationen oder Daten fehlen oder verwechselt werden. Ein Data-Science-Prozess bietet Ihnen zusätzlichen Platz, um Papiere und komplexe Dateien zu speichern und die kompletten Daten durch eine computerisierte Einrichtung zu kennzeichnen. Dies verringert die Verwirrung und macht die Daten leicht zugänglich und nutzbar. Ein weiterer Vorteil des Data-Science-Prozesses besteht darin, dass die Daten in digitaler Form gespeichert werden.

5. Kostenreduzierung

Durch das Sammeln und Speichern von Daten mithilfe eines Data-Science-Prozesses entfällt die Notwendigkeit, Daten immer wieder neu zu sammeln und zu analysieren. Außerdem ist es bequem, Kopien der gespeicherten Daten in digitaler Form zu erstellen. Das Versenden oder Übertragen von Daten zu Forschungszwecken wird einfach. Dadurch werden die Gesamtkosten für das Unternehmen gesenkt. Es fördert auch die Kostensenkung durch den Schutz der Daten, die sonst in den Unterlagen verloren gehen könnten. Verluste, die auf das Fehlen bestimmter Daten zurückzuführen sind, werden durch die Anwendung eines Data-Science-Prozesses ebenfalls verringert. Daten helfen dabei, durchdachte und sichere Entscheidungen zu treffen, was wiederum zu einer Kostenreduzierung führt.

6. Sicher und geschützt

Durch die digitale Speicherung von Daten im Rahmen eines Data-Science-Prozesses sind die Informationen wesentlich sicherer. Der Wert von Daten nimmt mit der Zeit zu, so dass Datendiebstahl häufiger vorkommt als früher. Sobald die Verarbeitung der Daten abgeschlossen ist, werden die Daten durch verschiedene Software gesichert, die jeden unbefugten Zugriff verhindert und Ihre Daten gleichzeitig verschlüsselt.

Fazit

Ein Data-Science-Prozess ist nicht linear und variiert je nach der Phase, in der Sie sich gerade befinden. Dies führt dazu, dass Ihr Tagesablauf sehr unterschiedlich ist und Sie oft Aufgaben erledigen müssen, die nicht in Ihren Bereich fallen. Sie werden die einzelnen Schritte immer wieder durchlaufen müssen, bevor Sie schließlich das Ende des Prozesses erreichen. Es ist wichtig, einen datenwissenschaftlichen Prozess und die damit verbundenen Schritte richtig zu verstehen, um systematisch zu denken. Ihre Karriere in der Datenwissenschaft wird sich exponentiell entwickeln, wenn Sie den Prozess der Datenwissenschaft besser verstehen.

BigQuery erklärt: Ein Überblick

Google BigQuery wurde 2011 zur allgemeinen Verfügbarkeit freigegeben und hat sich seitdem als einzigartiger analytischer Data-Warehousing-Dienst positioniert. Seine serverlose Architektur ermöglicht einen skalierbaren und schnellen Betrieb, um unglaublich schnelle SQL-Analysen über große Datensätze bereitzustellen. Seit seiner Einführung wurden zahlreiche Funktionen und Verbesserungen vorgenommen, um die Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit zu verbessern und es den Nutzern zu erleichtern, Erkenntnisse zu gewinnen.

Inhalt

Wie trägt ein Data Warehouse zu Geschäftsentscheidungen bei?

Ein Data Warehouse konsolidiert Daten aus unterschiedlichen Quellen und führt Analysen an den aggregierten Daten durch, um durch die Bereitstellung von Erkenntnissen einen Mehrwert für den Geschäftsbetrieb zu schaffen. Data Warehouses sind seit zwei Jahrzehnten die Hüter der wichtigsten Geschäftsdaten im Unternehmen. Da Unternehmen zunehmend datengesteuert sind, spielen Data Warehouses eine immer wichtigere Rolle bei ihrer digitalen Transformation. Die Anwendungsfälle für Data Warehouses gehen über das traditionelle betriebliche Berichtswesen hinaus. Unternehmen müssen heute:

  • Einen 360⁰-Blick auf ihr Geschäft haben: Daten sind wertvoll. Da die Kosten für die Speicherung und Verarbeitung von Daten sinken, wollen Unternehmen alle relevanten Datensätze, sowohl intern als auch extern, verarbeiten, speichern und analysieren.
  • Situationsbezogenes Erkennen von und Reagieren auf Geschäftsereignisse in Echtzeit: Unternehmen müssen Erkenntnisse aus Echtzeitereignissen gewinnen und nicht Tage oder Wochen auf die Analyse von Daten warten. Das Data Warehouse muss jederzeit den aktuellen Stand des Unternehmens widerspiegeln.
  • Verkürzung der Zeit bis zu den Erkenntnissen: Unternehmen müssen schnell einsatzbereit sein und nicht Tage oder Monate warten, bis Hardware oder Software installiert oder konfiguriert sind.
  • Bereitstellung von Erkenntnissen für Geschäftsanwender, um eine datengesteuerte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen zu ermöglichen: Um eine datengesteuerte Kultur zu etablieren, müssen Unternehmen den Zugang zu Daten demokratisieren.
  • Sichern Sie Ihre Daten und regeln Sie deren Nutzung: Die Daten müssen sicher und für die richtigen Interessengruppen innerhalb und außerhalb des Unternehmens zugänglich sein.

Wenn Unternehmen die Nutzung traditioneller Data Warehouses mit wachsenden Datenmengen ausweiten wollen, stehen sie vor enormen Herausforderungen, da ihre Kosten aufgrund höherer TCO (Total Cost of Ownership) immer weiter aus dem Ruder laufen. Herkömmliche Data Warehouses wurden nicht für das explosive Datenwachstum und schon gar nicht für neue Datenverarbeitungsmuster konzipiert.

BigQuery – Cloud Data Warehouse

Google BigQuery wurde als “Cloud-natives” Data Warehouse entwickelt. Es wurde entwickelt, um die Anforderungen datengesteuerter Unternehmen in einer Cloud-First-Welt zu erfüllen.

BigQuery ist das serverlose, hoch skalierbare und kosteneffiziente Cloud Data Warehouse von GCP. Es ermöglicht superschnelle Abfragen im Petabyte-Maßstab unter Nutzung der Verarbeitungsleistung der Google-Infrastruktur. Da die Kunden keine Infrastruktur zu verwalten haben, können sie sich darauf konzentrieren, aussagekräftige Erkenntnisse mit vertrauter SQL zu gewinnen, ohne einen Datenbankadministrator zu benötigen. Außerdem ist es wirtschaftlich, da sie nur für die genutzte Verarbeitungs- und Speicherkapazität zahlen.

Wo passt BigQuery in den Datenlebenszyklus?

BigQuery ist Teil der umfassenden Datenanalyseplattform von Google Cloud, die die gesamte Analyse-Wertschöpfungskette abdeckt, einschließlich der Aufnahme, Verarbeitung und Speicherung von Daten, gefolgt von erweiterten Analysen und Zusammenarbeit. BigQuery ist tief in die Analyse- und Datenverarbeitungsangebote von GCP integriert und ermöglicht es Kunden, ein unternehmensfähiges Cloud-natives Data Warehouse einzurichten.

In jeder Phase des Datenlebenszyklus bietet GCP mehrere Services zur Datenverwaltung an. Das bedeutet, dass Kunden eine Reihe von Services auswählen können, die auf ihre Daten und Arbeitsabläufe zugeschnitten sind.

BigQuery-Architektur

Die serverlose Architektur von BigQuery entkoppelt Speicher und Rechenleistung und ermöglicht deren unabhängige Skalierung nach Bedarf. Diese Struktur bietet den Kunden sowohl enorme Flexibilität als auch Kostenkontrolle, da sie ihre teuren Rechenressourcen nicht ständig aufrechterhalten müssen. Dies ist ein großer Unterschied zu herkömmlichen knotenbasierten Cloud-Data-Warehouse-Lösungen oder On-Premise-Systemen für massiv parallele Verarbeitung (MPP). Dieser Ansatz ermöglicht es Kunden jeder Größe, ihre Daten in das Data Warehouse einzubringen und mit der Analyse ihrer Daten unter Verwendung von Standard-SQL zu beginnen, ohne sich um Datenbankoperationen und Systemtechnik kümmern zu müssen.

Standard-SQL

BigQuery unterstützt zwei SQL-Dialekte: Standard-SQL und Legacy-SQL. Standard-SQL wird für die Abfrage von in BigQuery gespeicherten Daten bevorzugt, da es mit dem ANSI SQL 2011-Standard konform ist. Es bietet weitere Vorteile gegenüber Legacy-SQL, z. B. automatisches Prädikat-Pushdown für JOIN-Operationen und Unterstützung für korrelierte Unterabfragen.

Wenn Sie eine SQL-Abfrage in BigQuery ausführen, wird automatisch ein Abfrageauftrag erstellt, eingeplant und ausgeführt. BigQuery führt Abfrageaufträge in zwei Modi aus: interaktiv (Standard) und Batch.

  • Interaktive (On-Demand-)Abfragen werden so schnell wie möglich ausgeführt, und diese Abfragen werden auf das Limit für die gleichzeitige Rate und das Tageslimit angerechnet.
  • Batch-Abfragen werden in eine Warteschlange gestellt und gestartet, sobald freie Ressourcen im gemeinsamen BigQuery-Ressourcenpool verfügbar sind, was in der Regel innerhalb weniger Minuten der Fall ist. Wenn BigQuery die Abfrage nicht innerhalb von 24 Stunden gestartet hat, wird die Auftragspriorität auf interaktiv geändert. Batch-Abfragen werden nicht auf das Limit für gleichzeitige Abfragen angerechnet. Sie verwenden die gleichen Ressourcen wie interaktive Abfragen.

BigQuery-Tabellentypen

Jede Tabelle in BigQuery wird durch ein Schema definiert, das die Spaltennamen, Datentypen und andere Metadaten beschreibt. BigQuery unterstützt die folgenden Tabellentypen:

  • Manages Tables
  • External Tables
  • Standard View
  • Materialized Views

BigQuery-Schemata

Beispiel-Schema von Google Analytics Daten aus Big Query

In BigQuery werden Schemata auf Tabellenebene definiert und strukturieren die Daten. Das Schema beschreibt die Spaltendefinitionen mit ihrem Namen, Datentyp, ihrer Beschreibung und ihrem Modus.

Bei den Datentypen kann es sich um einfache Datentypen handeln, z. B. Ganzzahlen, oder um komplexere Typen wie ARRAY und STRUCT für verschachtelte und wiederholte Werte.

Der Spaltenmodus kann NULLABLE, REQUIRED oder REPEATED sein.

Das Tabellenschema wird beim Laden von Daten in die Tabelle oder beim Erstellen einer leeren Tabelle angegeben. Alternativ dazu können Sie beim Laden von Daten die automatische Schemaerkennung für selbstbeschreibende Quelldatenformate wie Avro-, Parquet-, ORC-, Cloud Firestore- oder Cloud Datastore-Exportdateien verwenden.

Wie speichert BigQuery Daten?

BigQuery speichert Daten in einem spaltenförmigen Format – Capacitor (ein Nachfolger von ColumnarIO). BigQuery erreicht eine sehr hohe Komprimierungsrate und einen hohen Scan-Durchsatz. Im Gegensatz zu ColumnarIO können Sie in BigQuery direkt mit komprimierten Daten arbeiten, ohne sie zu dekomprimieren.

Columnar-Storage hat die folgenden Vorteile:

  • Minimierung des Datenverkehrs – Wenn Sie eine Abfrage einreichen, werden die erforderlichen Spaltenwerte für jede Abfrage gescannt und nur diese werden bei der Ausführung der Abfrage übertragen. Zum Beispiel würde eine Abfrage `SELECT title FROM Collection` nur auf die Werte der Titelspalte zugreifen.
  • Höheres Komprimierungsverhältnis – Bei der spaltenbasierten Speicherung kann ein Komprimierungsverhältnis von 1:10 erreicht werden, während bei der gewöhnlichen zeilenbasierten Speicherung eine Komprimierung von etwa 1:3 möglich ist.

Laden von Daten in BigQuery

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Daten in BigQuery zu laden, je nach Datenquellen, Datenformaten, Lademethoden und Anwendungsfällen wie Batch, Streaming oder Datenübertragung. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die Möglichkeiten, wie Sie Daten in BigQuery laden können:

  • Batch-Ingestion
  • Streaming-Ingestion
  • Data Transfer Service (DTS)
  • Query Materialization
  • Partner-Integrationen

Batch-Ingestion

Bei der Batch-Ingestion werden große, begrenzte Datensätze geladen, die nicht in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Sie werden in der Regel in bestimmten regelmäßigen Abständen eingespeist, wobei alle Daten auf einmal oder gar nicht eintreffen. Die eingelesenen Daten werden dann für die Erstellung von Berichten abgefragt oder mit anderen Quellen, auch in Echtzeit, kombiniert.

BigQuery-Batch-Ladeaufträge sind kostenlos. Sie zahlen nur für die Speicherung und Abfrage der Daten, nicht aber für das Laden der Daten.

Für Batch-Anwendungsfälle wird empfohlen, die eingehenden Daten in der Cloud zu speichern. Es handelt sich um einen dauerhaften, hochverfügbaren und kostengünstigen Objektspeicherdienst. Das Laden von Cloud Storage in BigQuery unterstützt mehrere Dateiformate – CSV, JSON, Avro, Parquet und ORC.

Streaming-Ingestion

Streaming Ingestion unterstützt Anwendungsfälle, die die Analyse großer Mengen kontinuierlich ankommender Daten mit Dashboards und Abfragen nahezu in Echtzeit erfordern. Die Verfolgung von Ereignissen in mobilen Anwendungen ist ein Beispiel für dieses Muster. Die App selbst oder die Server, die ihr Backend unterstützen, könnten Benutzerinteraktionen in einem Event-Ingestion-System wie Cloud Pub/Sub aufzeichnen und sie mithilfe von Datenpipeline-Tools wie Cloud Dataflow in BigQuery streamen, oder Sie können mit Cloud Functions für Ereignisse mit geringem Volumen serverlos arbeiten. Sie können diese Daten dann analysieren, um allgemeine Trends zu ermitteln, z. B. Bereiche mit hoher Interaktion oder Problemen, und Fehlerbedingungen in Echtzeit überwachen.

Mit der Streaming-Ingestion von BigQuery können Sie Ihre Daten mit der Methode tabledata.insertAll datensatzweise in BigQuery einspeisen. Die API ermöglicht unkoordinierte Einfügungen von mehreren Produzenten. Die aufgenommenen Daten sind innerhalb weniger Sekunden nach der ersten Streaming-Einfügung sofort für Abfragen aus dem Streaming-Puffer verfügbar. Es kann jedoch bis zu 90 Minuten dauern, bis die Daten für Kopier- und Exportvorgänge zur Verfügung stehen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Blogbeitrag über die Funktionsweise von Streaming Insert und in unseren Dokumenten.

Eines der häufigsten Muster für die Aufnahme von Echtzeitdaten auf der Google Cloud Platform ist das Lesen von Nachrichten aus dem Cloud Pub/Sub-Thema mithilfe der Cloud Dataflow-Pipeline, die im Streaming-Modus ausgeführt wird und in BigQuery-Tabellen schreibt, nachdem die erforderliche Verarbeitung abgeschlossen ist. Das Beste an der Cloud Dataflow-Pipeline ist, dass Sie denselben Code sowohl für die Streaming- als auch für die Batch-Verarbeitung wiederverwenden können und Google die Arbeit des Startens, Ausführens und Stoppens von Rechenressourcen verwaltet, um Ihre Pipeline parallel zu verarbeiten. In dieser Referenzarchitektur wird der Anwendungsfall sehr ausführlich behandelt.

Bitte beachten Sie, dass Sie über Cloud Dataflow hinaus weitere Optionen für das Streaming von Daten zu BigQuery haben. Sie können zum Beispiel Streaming-Pipelines in Apache Spark schreiben und auf einem Hadoop-Cluster wie Cloud Dataproc unter Verwendung des Apache Spark BigQuery Connector ausführen. Sie können auch die Streaming-API in einer beliebigen Client-Bibliothek aufrufen, um Daten an BigQuery zu streamen.

Data Transfer Service

Der BigQuery Data Transfer Service (DTS) ist ein vollständig verwalteter Service zum Einlesen von Daten aus Google SaaS-Anwendungen wie Google Ads, externen Cloud-Speicheranbietern wie Amazon S3 und zur Übertragung von Daten aus Data Warehouse-Technologien wie Teradata und Amazon Redshift. DTS automatisiert die Datenübertragung in BigQuery auf einer geplanten und verwalteten Basis. DTS kann für Daten-Backfills verwendet werden, um Ausfälle oder Lücken auszugleichen.

Stellen Sie sich den Data Transfer Service als einen mühelosen Datenbereitstellungsdienst für den Import von Daten aus Anwendungen in BigQuery vor.

Query Materialization

Wenn Sie Abfragen in BigQuery ausführen, können ihre Ergebnismengen materialisiert werden, um neue Tabellen zu erstellen.

Die Materialisierung von Abfrageergebnissen ist eine großartige Möglichkeit zur Vereinfachung von ETL- (Extract, Transform and Load) oder ELT-Mustern (Extract, Load and Transform) in BigQuery. Wenn Sie z. B. explorative Arbeiten oder Prototyping an Dateien durchführen, die im Cloud-Speicher bereitgestellt werden, und dabei föderierte Abfragen in BigQuery verwenden, können Sie diese Analyseergebnisse in BigQuery persistieren, um daraus Erkenntnisse abzuleiten. Bitte beachten Sie, dass Ihnen die Anzahl der von der Abfrage gelesenen Bytes und die Anzahl der nach dem Schreiben der Tabellen im BigQuery-Speicher gespeicherten Bytes in Rechnung gestellt werden.

Partner-Integrationen

Neben den Lösungen, die nativ in BigQuery verfügbar sind, können Sie auch Datenintegrationsoptionen von Google Cloud-Partnern prüfen, die ihre branchenführenden Tools in BigQuery integriert haben.

10 Deep Learning Algorithmen, die Sie kennen sollten

Deep Learning hat in der wissenschaftlichen Datenverarbeitung große Popularität erlangt, und seine Algorithmen werden von vielen Branchen zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt. Alle Deep-Learning-Algorithmen verwenden verschiedene Arten von neuronalen Netzen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.

In diesem Artikel werden die wichtigsten künstlichen neuronalen Netze und die Funktionsweise von Deep-Learning-Algorithmen zur Nachahmung des menschlichen Gehirns untersucht.

Was ist Deep Learning?

Beim Deep Learning werden künstliche neuronale Netze verwendet, um anspruchsvolle Berechnungen mit großen Datenmengen durchzuführen. Es handelt sich um eine Art des maschinellen Lernens, das auf der Grundlage der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns funktioniert.

Deep-Learning-Algorithmen trainieren Maschinen, indem sie aus Beispielen lernen. In Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem elektronischen Handel, der Unterhaltung und der Werbung wird Deep Learning häufig eingesetzt.

Neuronale Netze

Ein neuronales Netzwerk ist wie das menschliche Gehirn aufgebaut und besteht aus künstlichen Neuronen, die auch als Knoten bezeichnet werden. Diese Knoten sind in drei Schichten nebeneinander gestapelt:

  • The input layer (Eingabeschicht)
  • The hidden layer(s) (versteckte(n) Schicht(en))
  • The output layer (Ausgabeschicht)

Die Daten versorgen jeden Knoten mit Informationen in Form von Eingaben. Der Knoten multipliziert die Eingaben mit zufälligen Gewichten, berechnet sie und fügt eine Vorspannung hinzu. Schließlich werden nichtlineare Funktionen, die auch als Aktivierungsfunktionen bekannt sind, angewendet, um zu bestimmen, welches Neuron feuern soll.

Wie funktionieren Deep-Learning-Algorithmen?

Deep-Learning-Algorithmen verfügen über selbstlernende Darstellungen und sind von ANNs (‎Artificial Neural Network) abhängig, die die Art und Weise widerspiegeln, wie das Gehirn Informationen berechnet. Während des Trainingsprozesses verwenden die Algorithmen unbekannte Elemente in der Eingabeverteilung, um Merkmale zu extrahieren, Objekte zu gruppieren und nützliche Datenmuster zu entdecken. Ähnlich wie beim Training von Maschinen für das Selbstlernen geschieht dies auf mehreren Ebenen, wobei die Algorithmen zur Erstellung der Modelle verwendet werden.

Bei Deep-Learning-Modellen kommen mehrere Algorithmen zum Einsatz. Es gibt zwar kein perfektes Netzwerk, aber einige Algorithmen eignen sich besser für die Ausführung bestimmter Aufgaben. Um die richtigen auszuwählen, ist es gut, ein solides Verständnis aller primären Algorithmen zu erlangen.

Arten von Algorithmen, die beim Deep Learning verwendet werden

Hier ist die Liste der 10 beliebtesten Deep-Learning-Algorithmen:

  1. Convolutional Neural Networks (CNNs) (Faltungsneuronale Netze )
  2. Long Short Term Memory Networks (LSTMs) (Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis)
  3. Recurrent Neural Networks (RNNs)
  4. Generative Adversarial Networks (GANs)
  5. Radial Basis Function Networks (RBFNs)
  6. Multilayer Perceptrons (MLPs)
  7. Self Organizing Maps (SOMs) (Selbstorganisierende Karten)
  8. Deep Belief Networks (DBNs)
  9. Restricted Boltzmann Machines( RBMs)
  10. Autoencoders

Deep-Learning-Algorithmen arbeiten mit fast allen Arten von Daten und benötigen große Mengen an Rechenleistung und Informationen, um komplizierte Probleme zu lösen. Lassen Sie uns nun tief in die Top 10 der Deep-Learning-Algorithmen eintauchen.

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)

CNNs, auch ConvNets genannt, bestehen aus mehreren Schichten und werden hauptsächlich für die Bildverarbeitung und Objekterkennung verwendet. Yann LeCun entwickelte das erste CNN im Jahr 1988 unter dem Namen LeNet. Es wurde für die Erkennung von Zeichen wie Postleitzahlen und Ziffern verwendet.

CNNs werden häufig zur Identifizierung von Satellitenbildern, zur Verarbeitung medizinischer Bilder, zur Vorhersage von Zeitreihen und zur Erkennung von Anomalien eingesetzt.

Struktur eines typischen CNNs zur Bildklassifikation. Subsampling entspricht Pooling. Dieses Netz besitzt pro Convolutional Layer mehrere Filterkernel, sodass Schichten an Feature Maps entstehen, die jeweils die gleiche Eingabe bekommen, jedoch aufgrund unterschiedlicher Gewichtsmatrizen unterschiedliche Features extrahieren. (Quelle: Wikipedia)

Wie funktionieren CNNs?

CNNs haben mehrere Schichten, die Daten verarbeiten und Merkmale aus ihnen extrahieren:

Convolution Layer

CNN verfügt über eine Faltungsschicht mit mehreren Filtern, die die Faltungsoperation durchführen.

Rectified Linear Unit (ReLU)

CNNs haben eine ReLU-Schicht, um Operationen an Elementen durchzuführen. Die Ausgabe ist eine entzerrte Merkmalskarte.

Pooling Layer

Die entzerrte Merkmalskarte wird anschließend in eine Pooling-Ebene eingespeist. Pooling ist ein Down-Sampling-Vorgang, der die Dimensionen der Merkmalskarte reduziert.

Die Pooling-Ebene konvertiert dann die resultierenden zweidimensionalen Arrays aus der gepoolten Feature-Map in einen einzigen, langen, kontinuierlichen, linearen Vektor, indem sie ihn abflacht.

Fully Connected Layer

Eine voll verknüpfte Schicht entsteht, wenn die abgeflachte Matrix aus der Pooling-Schicht als Eingabe eingegeben wird, die die Bilder klassifiziert und identifiziert.

2. Long Short Term Memory Networks (LSTMs) (Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis)

LSTMs sind eine Art rekurrentes neuronales Netz (RNN), das langfristige Abhängigkeiten lernen und speichern kann. Das Abrufen vergangener Informationen über lange Zeiträume ist das Standardverhalten.

LSTMs behalten Informationen über einen längeren Zeitraum. Sie sind nützlich für die Vorhersage von Zeitreihen, da sie sich an frühere Eingaben erinnern. LSTMs haben eine kettenartige Struktur, bei der vier interagierende Schichten auf einzigartige Weise kommunizieren. Neben Zeitreihenvorhersagen werden LSTMs typischerweise für Spracherkennung, Musikkomposition und pharmazeutische Entwicklung eingesetzt.

Zur Abbildung: Im ersten Schritt wird vorwärts ein Signal erzeugt (roter Pfeil). Dann wird (grün) als Fehlerjustierung rückwärts die Gewichtung korrigiert. (Quelle: Wikipedia)

Wie funktionieren LSTMs?

  • Zunächst vergessen sie irrelevante Teile des vorherigen Zustands.
  • Als Nächstes aktualisieren sie selektiv die Werte des Zellzustands
  • Schließlich wird die Ausgabe von bestimmten Teilen des Zellzustands

3. Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNNs haben Verbindungen, die gerichtete Zyklen bilden, die es ermöglichen, dass die Ausgaben des LSTM als Eingaben in die aktuelle Phase eingespeist werden.

Die Ausgabe des LSTM wird zu einer Eingabe für die aktuelle Phase und kann sich aufgrund seines internen Speichers an frühere Eingaben erinnern. RNNs werden häufig für Bildbeschriftungen, Zeitreihenanalysen, die Verarbeitung natürlicher Sprache, Handschrifterkennung und maschinelle Übersetzung verwendet.

Verschiedene Arten von Rückkopplungen: Die blaue Kante W(d) ist eine direkte, die grüne W(i) eine indirekte und die rote W(I) eine seitliche Rückkopplung. (Quelle: Wikipedia)

Wie funktionieren RNNs?

Die Ausgabe zum Zeitpunkt t-1 fließt in die Eingabe zum Zeitpunkt t ein.

  • In ähnlicher Weise fließt die Ausgabe zum Zeitpunkt t in die Eingabe zum Zeitpunkt t+1 ein.
  • RNNs können Eingaben von beliebiger Länge verarbeiten.
  • Bei der Berechnung werden historische Informationen berücksichtigt, und die Größe des Modells nimmt nicht mit der Größe der Eingabe zu.

4. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs sind generative Deep-Learning-Algorithmen, die neue Dateninstanzen erzeugen, die den Trainingsdaten ähneln. GANs haben zwei Komponenten: einen Generator, der lernt, gefälschte Daten zu erzeugen, und einen Diskriminator, der aus diesen falschen Informationen lernt.

Die Verwendung von GANs hat im Laufe der Zeit zugenommen. Sie können verwendet werden, um astronomische Bilder zu verbessern und Gravitationslinsen für die Erforschung dunkler Materie zu simulieren. Videospielentwickler verwenden GANs, um niedrig aufgelöste 2D-Texturen in alten Videospielen zu verbessern, indem sie sie durch Bildtraining in 4K oder höheren Auflösungen nachbilden.

GANs helfen dabei, realistische Bilder und Zeichentrickfiguren zu erzeugen, Fotos von menschlichen Gesichtern zu erstellen und 3D-Objekte zu rendern.

Wie funktionieren GANs?

  • Der Diskriminator lernt, zwischen den gefälschten Daten des Generators und den echten Beispieldaten zu unterscheiden.
  • Während des anfänglichen Trainings produziert der Generator gefälschte Daten, und der Diskriminator lernt schnell zu erkennen, dass es sich um falsche Daten handelt.
  • Das GAN sendet die Ergebnisse an den Generator und den Diskriminator, um das Modell zu aktualisieren.
Vergleich des Originalbildes (links) mit dem hochskalierten GAN-Bild (rechts)(Quelle: Wikipedia) / (Urheber: Von PantheraLeo1359531 – Eigenes Werk, CC-BY 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=108770715)

5. Radial Basis Function Networks (RBFNs)

RBFNs sind spezielle Typen von neuronalen Feedforward-Netzwerken, die radiale Basisfunktionen als Aktivierungsfunktionen verwenden. Sie haben eine Eingabeschicht, eine verborgene Schicht und eine Ausgabeschicht und werden hauptsächlich für Klassifizierung, Regression und Zeitreihenvorhersage verwendet.

Wie funktionieren RBFNs?

  • RBFNs führen eine Klassifizierung durch, indem sie die Ähnlichkeit der Eingabe mit Beispielen aus dem Trainingssatz messen.
  • RBFNs haben einen Eingabevektor, der in die Eingabeschicht eingespeist wird. Sie haben eine Schicht von RBF-Neuronen.
  • Die Funktion findet die gewichtete Summe der Eingaben, und die Ausgabeschicht hat einen Knoten pro Kategorie oder Klasse von Daten.
  • Die Neuronen in der verborgenen Schicht enthalten die Gaußschen Übertragungsfunktionen, deren Ausgänge umgekehrt proportional zum Abstand vom Zentrum des Neurons sind.
  • Die Ausgabe des Netzes ist eine lineare Kombination aus den Radialbasisfunktionen der Eingabe und den Parametern des Neurons.

6. Multilayer Perceptrons (MLPs)

MLPs sind ein hervorragender Ausgangspunkt für das Erlernen der Deep Learning-Technologie.

MLPs gehören zur Klasse der neuronalen Feedforward-Netzwerke mit mehreren Schichten von Perceptrons, die über Aktivierungsfunktionen verfügen. MLPs bestehen aus einer Eingabeschicht und einer Ausgabeschicht, die vollständig verbunden sind. Sie haben die gleiche Anzahl von Eingabe- und Ausgabeschichten, können aber mehrere verborgene Schichten haben und können zum Aufbau von Spracherkennungs-, Bilderkennungs- und Maschinenübersetzungssoftware verwendet werden.

Wie funktionieren MLPs?

  • MLPs speisen die Daten in die Eingabeschicht des Netzwerks ein. Die Neuronenschichten sind in einem Graphen miteinander verbunden, so dass das Signal nur in eine Richtung fließt.
  • MLPs berechnen die Eingabe mit den Gewichten, die zwischen der Eingabeschicht und den versteckten Schichten liegen.
  • MLPs verwenden Aktivierungsfunktionen, um zu bestimmen, welche Knoten zu aktivieren sind. Zu den Aktivierungsfunktionen gehören ReLUs, Sigmoid-Funktionen und tanh.
  • MLPs trainieren das Modell, um die Korrelation zu verstehen und die Abhängigkeiten zwischen den unabhängigen und den Zielvariablen aus einem Trainingsdatensatz zu lernen.

7. Self Organizing Maps (SOMs)

Ein Adaptionsschritt: Der Reiz 𝑣 zieht an dem Gewichtsvektor 𝑤 des am besten angepassten Neurons. Dieser Zug wird mit zunehmendem Abstand, gemessen im Competitive Layer vom besten Neuron, zunehmend schwächer. Einfach ausgedrückt, beult sich die Karte in Richtung des Reizes 𝑣 aus. (Quelle: Wikipedia)

Professor Teuvo Kohonen hat die SOMs erfunden, die es der Datenvisualisierung ermöglichen, die Dimensionen von Daten durch selbstorganisierende künstliche neuronale Netze zu reduzieren.

Mit der Datenvisualisierung wird versucht, das Problem zu lösen, dass Menschen hochdimensionale Daten nicht einfach visualisieren können. SOMs wurden entwickelt, um den Benutzern zu helfen, diese hochdimensionalen Informationen zu verstehen.

Wie funktionieren SOMs?

  • SOMs initialisieren die Gewichte für jeden Knoten und wählen einen Zufallsvektor aus den Trainingsdaten.
  • SOMs untersuchen jeden Knoten, um herauszufinden, welche Gewichte den wahrscheinlichsten Eingabevektor darstellen. Der siegreiche Knoten wird als Best Matching Unit (BMU) bezeichnet.
  • SOMs entdecken die Nachbarschaft der BMU, und die Anzahl der Nachbarn nimmt mit der Zeit ab.
  • SOMs weisen dem Beispielvektor ein Gewinnergewicht zu. Je näher ein Knoten an einer BMU liegt, desto mehr ändert sich sein Gewicht.
  • Je weiter der Nachbar von der BMU entfernt ist, desto weniger lernt er. SOMs wiederholen Schritt zwei für N Iterationen.

8. Deep Belief Networks (DBNs)

Schematischer Überblick über ein tiefes Glaubensnetz. Die Pfeile stellen gerichtete Verbindungen in dem grafischen Modell dar, das das Netz repräsentiert. (Quelle: Wikipedia)
Eine beschränkte Boltzmann-Maschine (RBM) mit vollständig verbundenen sichtbaren und verborgenen Einheiten. Es gibt keine Verbindungen zwischen versteckten und sichtbaren Einheiten oder zwischen sichtbaren und sichtbaren Einheiten. (Quelle: Wikipedia)

DBNs sind generative Modelle, die aus mehreren Schichten stochastischer, latenter Variablen bestehen. Die latenten Variablen haben binäre Werte und werden oft als versteckte Einheiten bezeichnet.

DBNs sind ein Stapel von Boltzmann-Maschinen mit Verbindungen zwischen den Schichten, und jede RBM-Schicht kommuniziert sowohl mit der vorherigen als auch mit der nachfolgenden Schicht. Deep Belief Networks (DBNs) werden für die Bilderkennung, die Videoerkennung und die Erfassung von Bewegungsdaten verwendet.

Wie funktionieren DBNs?

  • Greedy-Lernalgorithmen trainieren DBNs. Der Greedy-Lernalgorithmus verwendet einen schichtweisen Ansatz zum Lernen der generativen Gewichte von oben nach unten.
  • DBNs führen die Schritte des Gibbs-Samplings auf den oberen beiden verborgenen Schichten durch. In dieser Phase wird eine Stichprobe aus dem RBM gezogen, das von den oberen beiden verborgenen Schichten gebildet wird.
  • DBNs ziehen eine Stichprobe aus den sichtbaren Einheiten, indem sie einen einzigen Durchgang des Ahnensamplings durch den Rest des Modells durchführen.
  • DBNs lernen, dass die Werte der latenten Variablen in jeder Schicht durch einen einzigen Durchgang von unten nach oben abgeleitet werden können.

9. Restricted Boltzmann Machines (RBMs)

RBMs wurden von Geoffrey Hinton entwickelt und sind stochastische neuronale Netze, die aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung über eine Reihe von Eingaben lernen können.

Dieser Deep-Learning-Algorithmus wird für Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierung, Regression, kollaboratives Filtern, Merkmalslernen und Themenmodellierung verwendet. RBMs sind die Bausteine von DBNs.

RBMs bestehen aus zwei Schichten:

  • Sichtbare Einheiten
  • Versteckte Einheiten

Jede sichtbare Einheit ist mit allen verborgenen Einheiten verbunden. RBMs haben eine Bias-Einheit, die mit allen sichtbaren Einheiten und den versteckten Einheiten verbunden ist, und sie haben keine Ausgabeknoten.

Wie funktionieren RBMs?

  • RBMs haben zwei Phasen: Vorwärtspass und Rückwärtspass.

10. Autoencoders

Autoencoder sind ein spezieller Typ eines neuronalen Feedforward-Netzwerks, bei dem Eingabe und Ausgabe identisch sind. Geoffrey Hinton entwickelte Autoencoder in den 1980er Jahren, um Probleme des unüberwachten Lernens zu lösen. Es handelt sich um trainierte neuronale Netze, die die Daten von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht replizieren. Autoencoder werden u. a. bei der Entdeckung von Arzneimitteln, der Vorhersage von Beliebtheit und der Bildverarbeitung eingesetzt.

Wie funktionieren Autoencoder?

  • Ein Autoencoder besteht aus drei Hauptkomponenten: dem Encoder, dem Code und dem Decoder.
  • Autoencoder sind so aufgebaut, dass sie eine Eingabe erhalten und diese in eine andere Darstellung umwandeln. Anschließend versuchen sie, die ursprüngliche Eingabe so genau wie möglich zu rekonstruieren.
  • Wenn das Bild einer Ziffer nicht klar erkennbar ist, wird es in ein neuronales Netz des Autoencoders eingespeist.
  • Autoencoder kodieren zunächst das Bild und reduzieren dann die Größe der Eingabe in eine kleinere Darstellung.
  • Schließlich dekodiert der Autoencoder das Bild, um das rekonstruierte Bild zu erzeugen.
  • RBMs akzeptieren die Eingaben und übersetzen sie in eine Reihe von Zahlen, die die Eingaben im Vorwärtsdurchlauf kodieren.
  • RBMs kombinieren jede Eingabe mit einer individuellen Gewichtung und einer Gesamtverzerrung. Der Algorithmus leitet die Ausgabe an die versteckte Schicht weiter.
  • Im Rückwärtsdurchlauf nehmen RBMs diesen Satz von Zahlen und übersetzen sie, um die rekonstruierten Eingaben zu bilden.
  • RBMs kombinieren jede Aktivierung mit einer individuellen Gewichtung und einer Gesamtvorspannung und geben die Ausgabe zur Rekonstruktion an die sichtbare Schicht weiter.
  • In der sichtbaren Schicht vergleicht das RBM die Rekonstruktion mit der ursprünglichen Eingabe, um die Qualität des Ergebnisses zu analysieren.

Zusammenfassung

Deep Learning hat sich in den letzten fünf Jahren weiterentwickelt, und Deep-Learning-Algorithmen sind in vielen Branchen sehr beliebt geworden. Wenn Sie eine aufregende Karriere in der Datenwissenschaft anstreben und lernen möchten, wie man mit Deep-Learning-Algorithmen arbeitet, sollten Sie sich noch heute unsere KI- und ML-Kurse ansehen.

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Wenn Sie nach der Lektüre dieses Artikels noch Fragen zu Deep Learning Algorithmen haben, hinterlassen Sie diese bitte in den Kommentaren, und das Expertenteam von Simplilearn wird Ihnen in Kürze Antworten geben.

Warum Big Data – Vorteile und Bedeutung von Big Data

Big Data sind Daten, die eine größere Vielfalt aufweisen und in immer größeren Mengen und mit höherer Geschwindigkeit anfallen.

Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Big Data um größere, komplexere Datensätze, insbesondere aus neuen Datenquellen. Diese Datensätze sind so umfangreich, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie einfach nicht bewältigen kann. Aber diese riesigen Datenmengen können genutzt werden, um geschäftliche Probleme zu lösen, die Sie vorher nicht in Angriff nehmen konnten.

Inhalt

  1. Die 3 V´s von Big Data: Volume, Velocity, Variety
  2. Der Wert – und die Wahrheit – von Big Data
  3. Warum Big Data?
  4. Bedeutung von Big Data
  5. Vorteile von Big Data in Echtzeit
  6. Zusammenfassung

Die 3 V´s von Big Data: Volume, Velocity, Variety

Volume (Menge)
Die Menge der Daten ist entscheidend. Bei Big Data müssen Sie große Mengen an unstrukturierten Daten mit geringer Dichte verarbeiten. Dabei kann es sich um Daten von unbekanntem Wert handeln, z. B. Twitter-Datenfeeds, Clickstreams auf einer Webseite oder einer mobilen App oder sensorgesteuerte Geräte. Bei einigen Unternehmen kann es sich dabei um Dutzende von Terabytes an Daten handeln. Für andere können es Hunderte von Petabytes sein.

Velocity (Geschwindigkeit)

Die Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen und (möglicherweise) verarbeitet werden. Normalerweise fließen die Daten mit der höchsten Geschwindigkeit direkt in den Speicher und werden nicht auf die Festplatte geschrieben. Einige internetfähige intelligente Produkte arbeiten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und erfordern eine Bewertung und Reaktion in Echtzeit.

Variety (Vielfalt)

Vielfalt bezieht sich auf die vielen Arten von Daten, die verfügbar sind. Traditionelle Datentypen waren strukturiert und passten genau in eine relationale Datenbank. Mit dem Aufkommen von Big Data kommen neue, unstrukturierte Datentypen hinzu. Unstrukturierte und semistrukturierte Datentypen, wie Text, Audio und Video, erfordern eine zusätzliche Vorverarbeitung, um die Bedeutung abzuleiten und Metadaten zu unterstützen.

Der Wert – und die Wahrheit – von Big Data

In den letzten Jahren haben sich zwei weitere Vs herauskristallisiert: Value (Wert) und Veracity (Wahrhaftigkeit). Daten haben einen intrinsischen Wert. Aber sie sind erst dann von Nutzen, wenn dieser Wert entdeckt wird. Ebenso wichtig: Wie wahrheitsgetreu sind Ihre Daten – und wie sehr können Sie sich auf sie verlassen?

Heutzutage sind große Daten zum Kapital geworden. Denken Sie an einige der größten Technologieunternehmen der Welt. Ein großer Teil des Wertes, den sie bieten, stammt aus ihren Daten, die sie ständig analysieren, um effizienter zu arbeiten und neue Produkte zu entwickeln.

Jüngste technologische Durchbrüche haben die Kosten für die Datenspeicherung und -berechnung exponentiell gesenkt, so dass es einfacher und kostengünstiger ist, mehr Daten als je zuvor zu speichern. Mit einer größeren Menge an Big Data, die jetzt billiger und leichter zugänglich ist, können Sie genauere und präzisere Geschäftsentscheidungen treffen.

Warum Big Data?

Big-Data-Initiativen wurden von 93 % der Unternehmen als “äußerst wichtig” eingestuft. Der Einsatz einer Big-Data-Analyselösung hilft Unternehmen, die strategischen Werte freizusetzen und den vollen Nutzen aus ihren Ressourcen zu ziehen.

Bei der Suche nach dem Wert von Big Data geht es nicht nur um die Analyse der Daten (was ein ganz anderer Vorteil ist). Es ist ein ganzer Entdeckungsprozess, der aufmerksame Analysten, Geschäftsanwender und Führungskräfte erfordert, die die richtigen Fragen stellen, Muster erkennen, fundierte Annahmen treffen und Verhalten vorhersagen.

Es hilft Organisationen:

  • zu verstehen, wo, wann und warum ihre Kunden kaufen
  • den Kundenstamm des Unternehmens durch verbesserte Kundenbindungsprogramme zu schützen
  • Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten zu nutzen
  • gezielte Werbeinformationen bereitzustellen
  • Personalplanung und -einsatz zu optimieren
  • Ineffizienzen in der Lieferkette des Unternehmens zu verbessern
  • Vorhersage von Markttrends
  • Künftige Bedürfnisse vorhersagen
  • Unternehmen innovativer und wettbewerbsfähiger machen
  • Es hilft Unternehmen, neue Einnahmequellen zu erschließen

Unternehmen nutzen Big Data, um zu erfahren, was ihre Kunden wollen, wer ihre besten Kunden sind und warum sie sich für verschiedene Produkte entscheiden. Je mehr ein Unternehmen über seine Kunden weiß, desto wettbewerbsfähiger wird es.

Wir können sie mit maschinellem Lernen nutzen, um Marktstrategien auf der Grundlage von Vorhersagen über Kunden zu entwickeln. Die Nutzung von Big Data macht Unternehmen kundenorientiert.

Unternehmen können historische und Echtzeitdaten nutzen, um die sich entwickelnden Verbraucherpräferenzen zu bewerten. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu verbessern und zu aktualisieren, so dass sie besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen können.

Lassen Sie uns nun untersuchen, warum Big Data so wichtig ist.

Bedeutung von Big Data

Die Bedeutung von Big Data dreht sich nicht um die Menge der Daten, die ein Unternehmen hat. Die Bedeutung liegt in der Tatsache, wie das Unternehmen die gesammelten Daten nutzt.

Jedes Unternehmen nutzt seine gesammelten Daten auf seine eigene Weise. Je effektiver das Unternehmen seine Daten nutzt, desto schneller wächst es.

Die Unternehmen auf dem heutigen Markt müssen Daten sammeln und auswerten.

Kosteneinsparungen

Big-Data-Tools wie Apache Hadoop, Spark usw. bringen Unternehmen Kostenvorteile, wenn sie große Datenmengen speichern müssen. Diese Tools helfen Unternehmen bei der Ermittlung effektiverer Methoden für die Geschäftsabwicklung.

Zeitersparnis

In-Memory-Analysen in Echtzeit helfen Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Tools wie Hadoop helfen ihnen, Daten sofort zu analysieren und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse schnelle Entscheidungen zu treffen.

Verstehen Sie die Marktbedingungen

Big Data-Analysen helfen Unternehmen, die Marktsituation besser zu verstehen.

Beispielsweise hilft die Analyse des Kaufverhaltens der Kunden den Unternehmen, die am meisten verkauften Produkte zu identifizieren und diese entsprechend zu produzieren. Dies hilft den Unternehmen, ihren Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein.

Social Media Listening

Unternehmen können mithilfe von Big-Data-Tools Stimmungsanalysen durchführen. Diese ermöglichen es ihnen, Feedback über ihr Unternehmen zu erhalten, d. h. zu erfahren, wer was über das Unternehmen sagt.

Unternehmen können Big-Data-Tools nutzen, um ihre Online-Präsenz zu verbessern.

Kundenakquise und Kundenbindung verbessern

Kunden sind ein wichtiges Gut, auf das jedes Unternehmen angewiesen ist. Kein Unternehmen kann seinen Erfolg ohne einen soliden Kundenstamm erreichen. Aber auch mit einem soliden Kundenstamm können die Unternehmen den Wettbewerb auf dem Markt nicht ignorieren.

Wenn wir nicht wissen, was unsere Kunden wollen, wird dies den Erfolg des Unternehmens beeinträchtigen. Die Folge ist der Verlust von Kunden, was sich negativ auf das Unternehmenswachstum auswirkt.

Big-Data-Analysen helfen Unternehmen dabei, kundenbezogene Trends und Muster zu erkennen. Die Analyse des Kundenverhaltens führt zu einem profitablen Geschäft.

Lösen Sie Probleme von Werbetreibenden und bieten Sie Marketing-Insights

Big-Data-Analytik prägt alle Geschäftsabläufe. Sie ermöglicht es Unternehmen, Kundenerwartungen zu erfüllen. Big-Data-Analytik hilft bei der Veränderung der Produktpalette des Unternehmens. Sie gewährleistet leistungsstarke Marketingkampagnen.

Der Motor für Innovationen und Produktentwicklung

Dank Big Data sind Unternehmen in der Lage, ihre Produkte zu erneuern und neu zu entwickeln.

Vorteile von Big Data in Echtzeit

Die Big-Data-Analytik hat ihre Wurzeln in allen Bereichen erweitert. Dies führt dazu, dass Big Data in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt wird, z. B. im Finanz- und Bankwesen, im Gesundheitswesen, im Bildungswesen, in Behörden, im Einzelhandel, in der Fertigung und in vielen anderen Bereichen.

Es gibt viele Unternehmen wie Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, Swiggy usw., die Big Data-Analysen verwenden. Der Bankensektor setzt Big Data Analytics am häufigsten ein. Auch der Bildungssektor nutzt Datenanalysen, um die Leistungen der Schüler zu verbessern und den Unterricht für die Lehrkräfte zu erleichtern.

Big-Data-Analysen helfen Einzelhändlern, vom traditionellen bis zum elektronischen Handel, das Kundenverhalten zu verstehen und Produkte je nach Kundeninteresse zu empfehlen. Dies hilft ihnen bei der Entwicklung neuer und verbesserter Produkte, was für das Unternehmen von großem Nutzen ist.

Zusammenfassung

Wir können feststellen, dass Big Data den Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Wünsche ihrer Kunden zu verstehen.

Diese Analyse hilft Unternehmen, durch die Analyse von Echtzeitdaten ein schnelles Wachstum zu erzielen. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Konkurrenten zu besiegen und erfolgreich zu sein.

Big-Data-Technologien helfen uns, Ineffizienzen und Chancen in unserem Unternehmen zu erkennen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung des Unternehmenswachstums.

Wie Künstliche Intelligenz hilft mehr Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen

Wie kann künstliche Intelligenz (KI) – und ihre führende Disziplin, das maschinelle Lernen (ML) – dazu beitragen, bessere Geschäftseinblicke aus Big Data zu gewinnen? Sehen wir uns einige Möglichkeiten an – und werfen wir einen Blick auf die Zukunft von KI und die Analyse von Big Data.

Wie KI mit Big Data zusammenpasst

Heute wollen wir so viele Daten wie möglich – nicht nur, um bessere Einblicke in Geschäftsprobleme zu erhalten, die wir zu lösen versuchen, sondern auch, weil die maschinellen Lernmodelle umso besser werden, je mehr Daten wir ihnen zur Verfügung stellen. In dieser Hinsicht ist es ein positiver Zusammenhang.

Es besteht eine wechselseitige Beziehung zwischen Big Data und KI: Letztere ist für den Erfolg stark von ersterer abhängig und hilft Unternehmen gleichzeitig, das Potenzial ihrer Datenspeicher auf eine Weise zu erschließen, die früher mühsam oder unmöglich war.

KI schafft neue Methoden zur Datenanalyse

Eines der grundlegenden Geschäftsprobleme von Big Data lässt sich manchmal mit einer einfachen Frage zusammenfassen: Was nun? Im Sinne von: Wir haben all diese Daten und noch viel mehr davon – was machen wir also damit? In dem einst ohrenbetäubenden Trubel um Big Data war es nicht immer leicht, die Antworten auf diese Frage zu finden.

Außerdem erforderte die Beantwortung dieser Frage – oder die Ableitung von Erkenntnissen aus Ihren Daten – in der Regel viel manuellen Aufwand. KI schafft dafür neue Methoden. In gewissem Sinne sind KI und ML die neuen Methoden, ganz allgemein gesprochen.

Wenn es um die Analyse von Daten geht, mussten Ingenieure in der Vergangenheit eine in der Regel eine SQL-Abfrage verwenden. Aber da die Bedeutung von Daten immer weiter zunimmt, gibt es inzwischen eine Vielzahl von Möglichkeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. KI ist der nächste Schritt nach SQL. Was früher statistische Modelle waren, ist jetzt mit der Informatik konvergiert und zu KI und maschinellem Lernen geworden.

Die Datenanalyse wird immer weniger arbeitsintensiv

Infolgedessen ist die Verwaltung und Analyse von Daten weniger zeitaufwändig als in der Vergangenheit. Menschen spielen immer noch eine wichtige Rolle bei der Datenverwaltung und -analyse, aber Prozesse, die früher Tage oder Wochen (oder länger) gedauert haben, werden dank KI immer schneller.

KI und ML sind Werkzeuge, die einem Unternehmen helfen, seine Daten schneller und effizienter zu analysieren, als dies allein durch Mitarbeiter möglich wäre.

Es lässt sich mittlerweile ein Trend zu einer zweistufigen Strategie erkennen, wenn es um Big Data geht. Die Speicherebene und eine darüber liegende operative Analyseschicht. Die operative Analyseschicht ist diejenige, um die sich der CEO kümmert, auch wenn sie ohne die Speicherebene nicht funktionieren kann.

Für bestimmte Anwendungsfälle revolutioniert sie die Art und Weise, wie man Regeln, Entscheidungen und Vorhersagen trifft.

Dort werden Erkenntnisse aus den Daten gewonnen und datengesteuerte Entscheidungen getroffen. KI erweitert diese Analysewelt um völlig neue Möglichkeiten, halbautomatische Entscheidungen auf der Grundlage von Trainingsdaten zu treffen. Sie ist nicht für alle Datenfragen anwendbar, aber für bestimmte Anwendungsfälle revolutioniert sie die Art und Weise, wie man Regeln, Entscheidungen und Vorhersagen ohne komplexes menschliches Know-how treffen kann.

Mit anderen Worten: Erkenntnisse und Entscheidungen können schneller getroffen werden. Darüber hinaus kann die IT ähnliche Prinzipien – Einsatz von KI-Technologien zur Verringerung des manuellen, arbeitsintensiven Aufwands und zur Erhöhung der Geschwindigkeit – auf die Back-End-Aufgaben anwenden, von denen, seien wir ehrlich, nur wenige außerhalb der IT-Abteilung etwas wissen wollen.

“Die Echtzeit-Natur der Daten und die Tatsache, dass sie überall vorhanden sind – in verschiedenen Racks, Regionen und Clouds – bedeutet, dass Unternehmen sich von den traditionellen Methoden der Verwaltung und Analyse von Daten wegentwickeln müssen. Hier kommt KI ins Spiel. Vorbei sind die Zeiten, in denen Dateningenieure Daten immer wieder manuell kopierten und Datensätze erst Wochen nach der Anfrage eines Datenwissenschaftlers lieferten.

Der Mensch ist immer noch sehr wichtig

KI und maschinelles Lernen sind neben anderen aufstrebenden Technologien von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, Unternehmen einen ganzheitlicheren Blick auf all diese Daten zu ermöglichen und Verbindungen zwischen wichtigen Datensätzen herzustellen. Es geht jedoch nicht darum, die menschliche Intelligenz und Einsicht auszuschalten.

Unternehmen müssen die Kraft menschlicher Intuition mit maschineller Intelligenz kombinieren, um diese Technologien zu erweitern. Genauer gesagt, muss ein KI-System sowohl von Daten als auch von Menschen lernen, um seine Aufgabe erfüllen zu können.

Unternehmen, die die Leistung von Mensch und Technologie erfolgreich kombiniert haben, können den Kreis derjenigen, die Zugang zu wichtigen Erkenntnissen aus Analysen haben, über Datenwissenschaftler und Unternehmensanalysten hinaus erweitern und gleichzeitig Zeit sparen und potenzielle Verzerrungen reduzieren, die sich aus der Interpretation von Daten durch Geschäftsanwender ergeben können. Dies führt zu effizienteren Geschäftsabläufen, schnelleren Erkenntnissen aus Daten und letztlich zu einer höheren Unternehmensproduktivität.

KI/ML kann genutzt werden, um häufige Datenprobleme zu beheben

Eines hat sich nicht geändert: Der Wert Ihrer Daten ist untrennbar mit ihrer Qualität verbunden. Schlechte Qualität bedeutet geringen (oder gar keinen) Wert. Dies ist etwas, das die so genannten Big Data mit der KI gemeinsam haben.

Das ‘schmutzige’ Geheimnis von ML-Projekten ist, dass 80 Prozent der Zeit für die Bereinigung und Vorbereitung der Daten aufgewendet wird.

Jedes Gespräch über maschinelles Lernen kommt immer wieder auf die Qualität der Unternehmensdaten zurück. Wenn die Daten schmutzig sind, kann man den daraus gewonnenen Erkenntnissen nicht trauen.

ML-Algorithmen können Ausreißerwerte und fehlende Werte erkennen, doppelte Datensätze finden, die dieselbe Entität mit leicht unterschiedlicher Terminologie beschreiben, Daten auf eine gemeinsame Terminologie normalisieren usw.

Analysen werden prädiktiver und präskriptiver

Einem ML-Algorithmus kann beigebracht werden, auf der Grundlage einer vorausschauenden Erkenntnis eine Entscheidung zu treffen oder eine Maßnahme zu ergreifen.

In der Vergangenheit war die Datenanalyse eher postmortem: “Hier ist, was passiert ist.” Zukunftsprognosen waren im Wesentlichen immer noch historische Analysen. KI und ML helfen dabei, eine neue Front zu eröffnen: “Hier ist, was passieren wird”. (Außerdem kann einem ML-Algorithmus beigebracht werden, auf der Grundlage dieser vorausschauenden Erkenntnis eine Entscheidung zu treffen oder eine Maßnahme zu ergreifen.

Heutzutage verlagert KI Big-Data-Entscheidungen durch den Einsatz von prädiktiver Analytik auf Punkte, die weiter in der Zeitachse liegen, und zwar auf genauere Weise. Traditionell basierten Big-Data-Entscheidungen auf vergangenen und aktuellen Datenpunkten, was im Allgemeinen zu einem linearen ROI führte. Mit KI hat dies epische und exponentielle Ausmaße angenommen. Die präskriptive Analytik, die KI nutzt, hat das Potenzial, unternehmensweite, zukunftsorientierte strategische Erkenntnisse zu liefern, die das Unternehmen voranbringen.

“Der Wert für das Unternehmen steigt mit jeder Stufe des Reifegradmodells der Analytik: angefangen bei der Prozess- und Datenzuordnung über die deskriptive Analytik bis hin zur prädiktiven Analytik und schließlich zur präskriptiven Analytik.

Wie geht es weiter mit KI und Big Data?

Wenn die meisten Teams noch lernen zu kriechen (oder zu laufen), ist das vielleicht in Ordnung, denn die Kombination aus KI und Big Data beginnt gerade erst, ihre Möglichkeiten zu offenbaren.

Ich persönlich sehe eine große Zukunft in intelligenterer Unternehmenssoftware. Meiner Meinung nach sind viele Geschäftsanwendungen noch immer analog aufgebaut.

Die Benutzer verbringen immer noch unverhältnismäßig viel Zeit damit, sich durch endlose Berichte zu quälen.

Die meisten Unternehmensanwendungen sind immer noch in der Designsprache von Papierformularen und Büchern aufgebaut. Das bedeutet, dass die Benutzer trotz der vielen Daten, die von den Unternehmen erfasst und gespeichert werden, immer noch übermäßig viel Zeit damit verbringen, sich durch endlose Berichte zu quälen, um nützliche Informationen zu finden.

Die Zukunft liegt in intelligenter Software, die all diese Daten nutzt, um Probleme zu lösen und uns Arbeit abnimmt, indem sie Kontext und Antworten liefert, anstatt nur schönere Berichte zu erstellen. Aus technischer Sicht werden intelligente Unternehmensanwendungen erfordern, dass wir einzelne KI/ML-Systeme mit anderen Systemen verbinden, damit sie miteinander kommunizieren und voneinander lernen können. Die Unternehmen werden endlich einen signifikanten ROI aus all den Daten sehen, die sie gespeichert haben.

Business Intelligence vs Big Data

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence umfasst die Datenanalyse mit dem Ziel, Trends, Muster und Erkenntnisse aufzudecken. Auf Daten basierende Erkenntnisse liefern genaue, scharfsinnige Einblicke in die Prozesse Ihres Unternehmens und die Ergebnisse, die diese Prozesse hervorbringen. Neben den Standardkennzahlen, wie z. B. Finanzkennzahlen, zeigt eine detaillierte Business Intelligence die Auswirkungen der aktuellen Praktiken auf die Leistung der Mitarbeiter, die Gesamtzufriedenheit des Unternehmens, die Umsätze, die Medienreichweite und eine Reihe anderer Faktoren.

Die Nutzung von Business Intelligence gibt nicht nur Aufschluss über den aktuellen Zustand Ihres Unternehmens, sondern ermöglicht auch Prognosen für die künftige Leistung. Durch die Analyse vergangener und aktueller Daten verfolgen robuste BI-Systeme Trends und zeigen auf, wie sich diese Trends im Laufe der Zeit fortsetzen werden.

Business Intelligence umfasst mehr als nur Beobachtung. BI geht über die Analyse hinaus, wenn auf der Grundlage der Ergebnisse Maßnahmen ergriffen werden. Die Möglichkeit, die realen, quantifizierbaren Ergebnisse von Maßnahmen und die Auswirkungen auf die Zukunft Ihres Unternehmens zu sehen, ist ein mächtiges Entscheidungsinstrument.

Was ist Big Data?

Der Begriff “Big Data” kann einfach als große Datensätze definiert werden, die über einfache Datenbanken und Datenverarbeitungsarchitekturen hinausgehen. So können beispielsweise Daten, die sich nicht ohne weiteres in Excel-Tabellen verarbeiten lassen, als Big Data bezeichnet werden.

Big Data umfasst den Prozess der Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten. Es ist wichtig, die richtigen Tools zu finden, um eine optimale Umgebung zu schaffen, in der wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewonnen werden können.

Die Einrichtung einer effektiven Big-Data-Umgebung umfasst den Einsatz von Infrastrukturtechnologien, die die Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten erleichtern. Data Warehouses, Modellierungssprachenprogramme und OLAP-Würfel sind nur einige Beispiele dafür. Heutzutage verwenden Unternehmen oft mehr als eine Infrastruktur, um verschiedene Aspekte ihrer Daten zu verwalten.

Big Data liefert Unternehmen oft Antworten auf Fragen, von denen sie nicht wussten, dass sie sie stellen wollten: Wie hat sich die neue HR-Software auf die Leistung der Mitarbeiter ausgewirkt? Wie hängen die jüngsten Kundenrezensionen mit dem Umsatz zusammen? Die Analyse von Big Data-Quellen beleuchtet die Beziehungen zwischen allen Facetten Ihres Unternehmens.

Daher sind die in Big Data gesammelten Informationen von Natur aus nützlich. Unternehmen müssen relevante Ziele und Parameter festlegen, um wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen.

Big Data vs Business Intelligence

Der Begriff “Big Data” hat für verschiedene Menschen unterschiedliche Bedeutungen. Beim Vergleich von Big Data und Business Intelligence verwenden einige den Begriff Big Data in Bezug auf den Umfang der Daten, während andere den Begriff in Bezug auf spezifische Analyseansätze verwenden.

Wie hängen also Business Intelligence und Big Data zusammen und wie lassen sie sich vergleichen? Big Data kann Informationen liefern, die nicht aus den eigenen Datenquellen eines Unternehmens stammen, und stellt somit eine umfassende Ressource dar. Sie sind daher ein Bestandteil von Business Intelligence und bieten einen umfassenden Einblick in Ihre Prozesse. Big Data sind oft die Informationen, die zu Erkenntnissen der Business Intelligence führen.

Auch hier ist Big Data Teil von Business Intelligence. Das bedeutet, dass sich beide durch die Menge und die Art der Daten unterscheiden, die sie umfassen. Da Business Intelligence ein Oberbegriff ist, sind die Daten, die als Teil von BI betrachtet werden, viel umfassender als die, die unter Big Data fallen. Business Intelligence umfasst alle Daten, von Verkaufsberichten in Excel-Tabellen bis hin zu großen Online-Datenbanken. Big Data hingegen besteht nur aus diesen großen Datensätzen.

Auch die Werkzeuge, die bei der Verarbeitung von Big Data und Business Intelligence zum Einsatz kommen, unterscheiden sich. Einfache Business-Intelligence-Software ist in der Lage, Standarddatenquellen zu verarbeiten, ist aber möglicherweise nicht für die Verwaltung von Big Data geeignet. Andere, fortschrittlichere Systeme sind speziell für die Verarbeitung von Big Data konzipiert.