SHE-Blogpicks

BI-Organisation: Wie geht das?

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Wie stellt man eine Business-Intelligence-Abteilung auf? Kein Patentrezept, aber immerhin drei Alternativen beschreibt Benjamin Aunkofer (Bild) im Data Science Blog. Am anspruchsvollsten im Aufbau, dafür unkompliziert im Betrieb sei ein zentrales Data Lab, das alle Funktionen – Business-Analysten, Business-Intelligence-Berater, Data Engineers und Data Scientists – als Shared Service Center abbildet, so der Data Scientist. Beim Stakeholder-Fokus-Ansatz werde dagegen die Verantwortung für Governance, Verwendung und Analyse der Daten an die betroffenen Fachabteilungen übertragen; nur unternehmensweit relevante Projekte verblieben beim BI-Department. Im dezentralen Ansatz schließlich, so Aunkofer, reduziere sich dessen Aufgabe auf technische Services im Umfeld von Data Warehouse und Data Lake.

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Design Thinking: Prinzip mit Schwächen

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Prozesse gestalten und Lösungen finden durch Kooperation von kreativen Menschen unterschiedlicher Disziplinen: Der Ansatz des Design Thinking (Symbolbild) gilt vielen als Königsweg kundenorientierten Arbeitens. Braden Kelley und Adam Radziszewski sind jedoch skeptisch: Die Oracle-Innovationsmanager beschreiben in einem Beitrag auf Customer Think acht Fehler des Konzepts – verbunden mit Lösungsvorschlägen. So werde Design Thinking oft fälschlich als linearer Entwicklungsprozess gesehen; tatsächlich müsse es ständige Rückkoppelungsschleifen geben, um Irrtümer auszumerzen. Zudem herrsche gerade unter Führungskräften – sofern sie die Idee überhaupt ernst nähmen – der Irrtum vor, man könne Design Thinking mittels eines 2- bis 3-tägigen Workshops in einer Organisation etablieren; in Wahrheit sei von vier bis acht Wochen und häufigen Irritationen auszugehen. Denn, so die Oracle-Manager, Verhalten und Kommunikation von Menschen seien nun mal oft mehrdeutig und unklar.

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Facebook-Historie in 15 Schritten

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15 Jahre Facebook, heute ist der Jahrestag. Und Wired hat die Geschichte seit der Gründung von TheFacebook.com als Harvard-interne Studentenplattform durch den 19jährigen Marc Zuckerberg chronologisch aufgearbeitet. Anhand von 15 Punkten, beginnend mit einer Klage gegen Zuckerberg wegen Ideendiebstahls über  den Start des News Feed, den Beginn der Werbeaktivitäten, den Start der eigenen Plattform für alle Arten von Apps und die Einführung des Like-Buttons bis hin zum Eingeständnis russischer Troll-Aktivitäten, den Cambridge-Analytica-Skandal und den Auftritt des Gründers vor dem US-Kongress.

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MIT: Big Data für Laien

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Forscher am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein Werkzeug entwickelt, mit dem auch statistische Laien komplexe Datenanalysen vornehmen können sollen. Wie Eurekalert berichtet, generiert das Tool automatisch Modelle, die Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen gewinnen. Das Tool  nutzt die „Bayes’sche Modellierung“, eine statistische Methode, die die Wahrscheinlichkeit einer Variablen kontinuierlich aktualisiert, wenn mehr Informationen darüber verfügbar werden. Es läuft gegenwärtig auf dem Open-Source-Web-Framework Jupyter Notebook, das es Benutzern ermöglicht, Programme interaktiv im Browser auszuführen.

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Kann KI Symbole verstehen?

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Neuronalen Netzen fehle die Fähigkeit, so Lukas Molzberger (Bild) im Data Science Blog, „symbolische Bezüge zu Entitäten in der realen Welt herzustellen“, also die Realität symbolisch abzubilden. In seinem Beitrag fragt der Machine-Learning-Experte, ob es eine Möglichkeit gibt, tiefe neuronale Netze (Deep Learning) diese Fähigkeit beizubringen. Im Prinzip ja, meint er, warnt aber, dass angesichts der Komplexität des (als Vorbild dienenden) menschlichen Hirns dazu „vereinfachende Annahmen“ getroffen werden müssten. Und solche Vereinfachungen seien eine Risikoquelle.

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