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Glossar zu Data Science und Data Analytics

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Datenvorbereitung und -analyse

Business Analytics

Business Analytics ist der Prozess der Datenanalyse mithilfe statistischer und quantitativer Methoden, um Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

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Business Intelligence

Business Intelligence ist das Gesamtergebnis der Daten, Software, Infrastruktur, Geschäftsprozesse und menschlichen Intuition einer Organisation, das umsetzbare Erkenntnisse liefert.

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Data Analytics

Data Analytics bezeichnet den Prozess der Exploration, Transformation und Analyse von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse und Effizienzsteigerungen zu ermitteln und so die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

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Data Blending

Bei der Datenzusammenführung werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen in einem nützlichen Dataset zusammengebracht, um tiefergehende, komplexere Analysen durchzuführen.

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Data Governance

Erfahren Sie, was Data Governance ist, welche Tools und welches Framework zur Implementierung verwendet werden und wie Sie damit einen echten Mehrwert erzielen können.

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Data Lineage

Verfolgen Sie, woher die Daten eines Unternehmens stammen und welchen Weg sie im System durchlaufen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Geschäftsdaten jederzeit compliant und korrekt sind.

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Data Preparation

Bei der Datenvorbereitung werden Rohdaten bereinigt und konsolidiert, bevor sie für Geschäftsanalysen verwendet werden. Erfahren Sie, warum dies wichtig ist und wie es funktioniert.

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Data Wrangling

Data Wrangling, oft auch vereinfacht Datenaufbereitung genannt, ist der Vorgang der Umwandlung, Bereinigung und Anreicherung von Daten, um sie anwendbarer, brauchbarer und praktischer zu machen. Das hilft dabei, intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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Datenbereinigung

Die Datenbereinigung, auch als Data Cleansing, Data Cleaning oder Data Scrubbing bezeichnet, identifiziert Fehler, Duplikate sowie irrelevante Daten und behebt bzw. entfernt diese aus einem aus Rohdaten bestehenden Dataset.

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Datenexploration

Datenexploration ist eine Möglichkeit, Daten kennenzulernen, bevor man mit ihnen arbeitet. Durch Prüfungen und Untersuchungen werden große Datasets für tiefere, strukturiertere Analysen vorbereitet.

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Datenkatalog

Wie ein Datenkatalog zur optimalen Nutzung von Datenressourcen beiträgt

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Datenprofilierung

Datenprofilierung, oder auch: Data Profiling, hilft bei der Ermittlung, dem Verständnis und der Organisation von Daten, indem die Eigenschaften der Daten identifiziert und ihre Qualität bewertet werden.

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Datenstandardisierung

Bei der Datenstandardisierung wird die komplexe Semantik abstrahiert, also wie Daten erfasst, standardisiert und zusammengefügt werden, um Unternehmen schnellere und genauere Analysen zu bieten.

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Descriptive Analytics

Mithilfe von Descriptive Analytics wird die Frage „Was ist bisher passiert?“ anhand von Informationen beantwortet, die sich aus großen, unbearbeiteten Datasets entnehmen lassen. Die Ergebnisse werden in zugänglichen Linien-, Torten- und Balkendiagrammen, in Tabellen und als Bericht visualisiert.

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ETL

Bei ETL – Extract, Transform, Load – handelt es sich um den Prozess, der für das Kopieren, Kombinieren und Konvertieren von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten und das Laden in ein neues Ziel, wie z. B. ein Data Warehouse oder einen Data Lake, verantwortlich ist.

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Nachfrageprognose

Genaue Nachfrageprognosen (oder auch: Demand Forecasting) helfen Ihnen bei der Bestandsverwaltung, Kapazitätsplanung, Produktnachfrage und Ressourcenzuweisung.

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Spatial Analytics

Bei der Geoanalyse – oder auch: Spatial Analysis – werden Probleme geografisch modelliert, sodass ein Unternehmen Standorte, Beziehungen, Attribute und Näherungswerte von Geodaten analysieren kann, um Fragen zu beantworten und Erkenntnisse zu gewinnen.

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Data Science und Machine Learning

Advanced Analytics

Advanced Analytics, oder auch: die erweiterte Datenanalyse, nutzt modernste Methoden, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Empfehlungen zu generieren.

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AutoML

Durch automatisiertes Machine Learning, kurz: AutoML, wird Machine Learning auch für Laien zugänglich, indem es ihnen durch ein automatisiertes Benutzererlebnis ermöglicht, ML-Modelle zu erstellen, zu validieren, zu iterieren und zu untersuchen.

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Data Science

Data Science ist eine Form angewandter Statistik, die Elemente der Informatik und Mathematik einbezieht, um Erkenntnisse sowohl aus quantitativen als auch qualitativen Daten zu gewinnen.

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Data Science versus Machine Learning

Data Science und Machine Learning sind Schlagworte der Technologiewelt. Beide verbessern KI-Operationen über sämtliche Geschäftszweige und Branchen hinweg. Doch was ist am besten?

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Feature Engineering

Mit Feature Engineering können Unternehmen ihre Daten verstehen und einen Nutzen daraus ziehen.

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Machine Learning

Machine Learning ist der iterative Prozess, der an einem Computer ausgeführt wird, um unter Berücksichtigung spezifischer Einschränkungen Muster in einem Dataset zu erkennen.

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Machine Learning Operations (MLOps)

MLOps ist ein funktionsübergreifender, kooperativer und iterativer Prozess, der Data Science operationalisiert, indem Machine Learning (ML) und andere Modelltypen wie wiederverwendbare Software-Artefakte verwendet werden, die mithilfe eines wiederholbaren Prozesses bereitgestellt und kontinuierlich überwacht werden können.

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Predictive Analytics

Predictive Analytics ist eine Art von Datenanalyse, die Machine Learning, statistische Algorithmen und andere Methoden verwendet, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

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Prescriptive Analytics

Prescriptive Analytics, oder auch: präskriptive Analysen, beantwortet die Frage „Was sollte/kann getan werden?“ mithilfe von Machine Learning, Diagrammanalysen, Simulationen, Heuristik und anderen Methoden.

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Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen

Überwachte und unüberwachte Lernmodelle funktionieren auf einzigartige Weise, um Unternehmen dabei zu unterstützen, besser mit ihren Verbraucherinnen und Verbrauchern zu interagieren.

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Transformieren Sie Ihre Analysen

Decken Sie verborgene Erkenntnisse in Ihren Daten auf.