Datenanalyse und Business Intelligence: Schlüsselfragen
Business Intelligence vs Data Analytics
Business Intelligence (BI) konzentriert sich darauf, Strategien und Technologien zur Analyse von Geschäftsdaten einzusetzen und handlungsorientierte Erkenntnisse für Entscheidungsfindungen zu präsentieren. Data Analytics hingegen ist ein breiteres Feld, das sich mit der Inspektion, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten befasst, um nützliche Informationen zu extrahieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.
Datenmanagement vs. Datenverwaltung
Das Datenmanagement umfasst die Prozesse und Tools, die zur Speicherung, Organisation und Pflege von Daten verwendet werden und gewährleistet deren Zugänglichkeit und Qualität. Die Datenverwaltung umfasst die Richtlinien, Prozesse und Standards, die festlegen, wie Daten erfasst, gespeichert und verwendet werden sollen und sicherstellen, dass Daten genau, sicher und konform sind.
Was ist ein Data Dashboard?
Ein Data Dashboard ist eine visuelle Benutzeroberfläche, die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs), Metriken und Datentrends in zentralisierter und leicht verständlicher Form darstellt. Dashboards verwenden oft Diagramme, Graphen und Tabellen, um schnelle Entscheidungen und Überwachung der Geschäftsleistung zu erleichtern.
Was ist ein Machine Learning-Modell?
Ein Machine Learning-Modell ist eine mathematische Darstellung eines realen Prozesses, die mithilfe von Algorithmen erstellt wird, die aus Daten lernen. Diese Modelle können Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Eingabedaten treffen und ihre Genauigkeit und Leistung verbessern, indem sie mehr Daten verarbeiten.
Was ist eine Wurzelursache?
Eine Wurzelursache ist der grundlegende Grund oder der zugrunde liegende Faktor, der zu einem Problem oder einer Frage führt. Die Identifizierung der Wurzelursachen in der Datenanalyse ermöglicht es Organisationen, Probleme an ihrer Quelle zu behandeln und ein erneutes Auftreten zu verhindern.
Was ist ein Tensor?
Ein Tensor ist ein mehrdimensionales Array numerischer Werte, das skalare, Vektor- oder Matrixdaten darstellen kann. In maschinellem Lernen und Deep Learning werden Tensoren als primäre Datenstruktur für die Verarbeitung und Manipulation von Daten verwendet.
Was ist AI-Datenintelligenz?
AI-Datenintelligenz bezieht sich auf die Anwendung von künstlicher Intelligenz (AI)-Techniken zur Analyse, Interpretation und Ableitung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen. Dies kann die Verarbeitung natürlicher Sprache, die computergestützte Bildverarbeitung oder das maschinelle Lernen umfassen, um Muster und Beziehungen in den Daten aufzudecken.
Was ist AI-gesteuerte Analytik?
AI-gesteuerte Analytik nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um den Prozess der Datenanalyse zu automatisieren und Erkenntnisse zu generieren. Dies kann helfen, Trends, Muster und Anomalien in Daten effizienter und genauer zu identifizieren als traditionelle manuelle Methoden.
Wofür wird Alteryx verwendet?
Alteryx ist eine Datenanalyseplattform, die Tools für die Datenvorbereitung, -verknüpfung und -analyse bietet. Es ermöglicht Benutzern die Erstellung benutzerdefinierter Workflows, die Automatisierung von Prozessen und die Integration mit verschiedenen Datenquellen und Visualisierungstools wie Tableau.
Was ist ein Flächendiagramm?
Ein Flächendiagramm ist eine Art der Datenvisualisierung, bei der quantitative Daten im Laufe der Zeit dargestellt werden. Es ähnelt einem Liniendiagramm, füllt jedoch den Bereich zwischen der Linie und der x-Achse aus und betont so die Größenordnung der Änderungen und die kumulative Wirkung der Datenpunkte.
Was ist Anomalieerkennung?
Die Anomalieerkennung ist der Prozess der Identifizierung von Datenpunkten, Ereignissen oder Beobachtungen, die signifikant von der Norm oder dem erwarteten Verhalten abweichen. Diese Technik wird in verschiedenen Bereichen wie der Betrugsbekämpfung, Netzwerksicherheit und Qualitätskontrolle eingesetzt.
Was ist Augmented Analytics?
Augmented Analytics beinhaltet den Einsatz von KI, maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung zur Verbesserung des Datenanalyseprozesses durch Automatisierung der Datenvorbereitung, Erzeugung von Erkenntnissen und Visualisierung. Dies ermöglicht es Benutzern, sich auf strategische Entscheidungsfindung zu konzentrieren und die Abhängigkeit von Datenanalysten zu verringern.
Was ist BI-Berichterstattung?
BI-Berichterstattung ist der Prozess der Erstellung und Präsentation von Berichten, Dashboards und Visualisierungen, die Erkenntnisse und Trends aus Unternehmensdaten vermitteln. Diese Berichte helfen Entscheidungsträgern bei der Überwachung der Leistung, der Identifizierung von Problemen und der treffenden Entscheidungsfindung.
Was bedeutet Datenbereinigung?
Datenbereinigung ist der Prozess der Identifizierung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Datensätzen zur Verbesserung der Datenqualität. Dies kann das Entfernen von Duplikaten, das Ausfüllen von fehlenden Werten und das Korrigieren von Fehlern bei der Dateneingabe umfassen.
Was ist kundenorientierte Analytik?
Kundenorientierte Analytik bezieht sich auf die Verwendung von Datenanalyse- und Visualisierungstools, um Kunden relevante Daten und Erkenntnisse direkt zu präsentieren. Dies kann Kunden bei der Informationsbeschaffung helfen, ihre Nutzungsverhalten verstehen und eine effektivere Interaktion mit einem Produkt oder einer Dienstleistung ermöglichen.
Was ist Datenaufbereitung: Ein umfassender Leitfaden
Die Datenaufbereitung umfasst den Prozess, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren, um einen vereinheitlichten Datensatz für die Analyse zu erstellen. Dies beinhaltet oft die Transformation und Aggregierung von Daten, um Kompatibilität und Konsistenz sicherzustellen und zu umfassenderen Erkenntnissen und verbesserter Entscheidungsfindung zu führen.
Was ist ein Datenspeicher?
Ein Datenspeicher ist ein Teil eines Datenlagers, der sich auf eine bestimmte Geschäftsfunktion oder ein bestimmtes Fachgebiet konzentriert. Datenspeicher speichern und verwalten Daten, die sich auf eine bestimmte Abteilung oder Geschäftseinheit beziehen, und erleichtern so den Zugriff und die Analyse relevanter Informationen für Benutzer.
Was ist ein Datenerzeugnis?
Ein Datenerzeugnis ist ein Tool oder eine Anwendung, die Daten verarbeitet, analysiert und präsentiert, um Benutzern wertvolle Erkenntnisse, Vorhersagen oder Empfehlungen zu bieten. Datenerzeugnisse können von einfachen Berichten und Dashboards bis hin zu komplexen, auf KI basierenden Analysetools reichen.
Was ist eine Datenbeziehung?
Eine Datenbeziehung ist die Verbindung oder Korrelation zwischen zwei oder mehr Variablen innerhalb eines Datensatzes. Das Verständnis von Datenbeziehungen kann helfen, Muster, Trends und Abhängigkeiten zu identifizieren und so eine effektivere Analyse und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Was ist Datensäuberung?
Datenbereinigung
Datenaufbereitung, auch als Datenbereinigung bezeichnet, ist der Prozess der Erkennung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Datensätzen, um die Datenqualität zu verbessern. Dies kann verschiedene Techniken beinhalten, wie z.B. die Entfernung von Duplikaten, das Ausfüllen fehlender Werte und die Korrektur von Eingabefehlern.
Was ist df merge in pandas?
df.merge() ist eine Funktion in der Python-Bibliothek pandas, mit der Benutzer zwei Datenframes basierend auf einer gemeinsamen Spalte oder einem Index zusammenführen können. Dies kann verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren oder eine konsolidierte Ansicht von verwandten Daten zu erstellen.
Was ist Enterprise Business Intelligence?
Enterprise Business Intelligence (BI) bezieht sich auf die Anwendung von BI-Strategien und -Technologien in einer gesamten Organisation, um Entscheidungsfindung zu unterstützen, die Leistung zu verbessern und das Wachstum des Unternehmens voranzutreiben. Dies umfasst oft die Integration mehrerer Datenquellen, fortschrittliche Analytik und Visualisierungstools.
Was ist Enterprise Data Management?
Enterprise Data Management (EDM) ist der Prozess der Sammlung, Speicherung, Verwaltung und Aufrechterhaltung von Daten in einer Organisation, um deren Qualität, Zugänglichkeit und Sicherheit zu gewährleisten. EDM umfasst Datenverwaltung, Datenintegration und Technologien zum Datenmanagement, um eine effektive Entscheidungsfindung und Compliance zu unterstützen.
Was ist die entscheidungsorientierte Entscheidungsfindung?
Entscheidungsorientierte Entscheidungsfindung ist der Prozess der Verwendung von Daten, Beweisen und Analysen zur Informationsbildung von Entscheidungen, anstatt sich auf Intuition, Meinungen oder Annahmen zu verlassen. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, genauere, objektivere und informiertere Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Ergebnissen führen.
Was ist JupyterHub?
JupyterHub ist ein Multi-User-Server, der es Benutzern ermöglicht, Jupyter-Notebooks auszuführen und zu teilen. Jupyter-Notebooks sind interaktive Dokumente, die Code, Text und Visualisierungen kombinieren. JupyterHub ermöglicht Zusammenarbeit, Versionskontrolle und Remote-Zugriff und ist daher ein beliebtes Tool für Data Science- und Machine Learning-Teams.
Was ist KNN Sklearn?
KNN (K-Nearest Neighbors) ist ein überwachter Machine Learning-Algorithmus, der für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben verwendet wird. In der Scikit-learn (sklearn)-Bibliothek für Python wird KNN als KNeighborsClassifier- und KNeighborsRegressor-Klassen implementiert, die eine einfache Schnittstelle zum Trainieren und Verwenden von KNN-Modellen bereitstellen.
Was ist eine ML-Pipeline?
Eine Machine Learning (ML)-Pipeline ist eine Reihe sequenzieller Schritte, die den Prozess des Trainierens, Bewertens und Bereitstellens von Machine Learning-Modellen automatisieren. Dies kann die Vorverarbeitung von Daten, die Merkmalsextraktion, das Modelltraining und die Modellbewertung umfassen und den End-to-End-Machine-Learning-Workflow optimieren.
Was ist MLOps?
MLOps, kurz für Machine Learning Operations, ist die Praxis, DevOps-Prinzipien auf den Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen anzuwenden. MLOps zielt darauf ab, die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen zu vereinfachen, um schnellere Experimente, verbesserte Zusammenarbeit und zuverlässigere Produktionssysteme zu ermöglichen.
Was ist MQL?
MQL, oder Model Query Language, ist eine domänenspezifische Sprache, die zum Abfragen, Manipulieren und Verwalten von Machine Learning-Modellen verwendet wird. MQL ermöglicht es Benutzern, mit Modellen zu interagieren, Modellauswahl durchzuführen und die Versionsverwaltung von Modellen zu verwalten, um ein effizienteres und flexibleres Modellmanagement zu ermöglichen.
Was ist Parquet?
Parquet ist ein spaltenorientiertes Dateiformat, das für die Verarbeitung von Big Data mit Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark optimiert ist. Parquet wurde entwickelt, um sowohl Lese- als auch Schreibvorgänge besonders effizient zu gestalten und unterstützt verschiedene Kompressions- und Kodierungstechniken, um Speicherplatz zu reduzieren und Abfrageleistung zu verbessern.
Was ist Scikit-Learn Imputer?
Scikit-Learn Imputer bezieht sich auf eine Reihe von Klassen in der Scikit-Learn-Bibliothek für Python, die den Umgang mit fehlenden Daten in Datensätzen ermöglichen. Imputers wie SimpleImputer und KNNImputer werden verwendet, um fehlende Werte durch sinnvolle Substitutionen wie den Durchschnitt, Median oder den häufigsten Wert zu ersetzen, oder indem der k-nächste Nachbaralgorithmus verwendet wird.
Was ist der Unterschied zwischen Spark und PySpark?
Spark ist ein Open-Source-Verteilungssystem für die Datenverarbeitung, das Aufgaben zur Verarbeitung großer Datenmengen bewältigen kann. PySpark ist die Python-Bibliothek für Spark und ermöglicht es Python-Entwicklern, Spark-Anwendungen in einer vertrauten Python-Syntax zu schreiben und von den leistungsstarken Funktionen von Spark für Datenverarbeitung und Machine Learning zu profitieren.
Was ist der Zweck der Datenzuordnung?
Datenzuordnung ist der Prozess der Herstellung von Beziehungen zwischen Datenelementen aus verschiedenen Quellen, oft als Teil eines Datenintegrations- oder Migrationsprojekts. Der Zweck der Datenzuordnung besteht darin, sicherzustellen, dass Daten genau und konsistent transformiert werden, so dass Benutzer Daten aus verschiedenen Systemen auf einheitliche Weise analysieren und bearbeiten können.
Was ist Vega-Lite?
Vega-Lite ist eine auf hoher Ebene definierte Visualisierungsgrammatik, mit der Benutzer interaktive Datenvisualisierungen mit einer einfachen JSON-Syntax erstellen können. Aufbauend auf dem Vega-Visualisierungsframework bietet Vega-Lite eine präzise und ausdrucksstarke Sprache zur Definition von Visualisierungen, die in webbasierten Anwendungen mit Canvas oder SVG dargestellt werden können.
