Einführung

Wenn Sie zu den vielen Führungskräften gehören, die darüber nachdenken, wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder prädiktive Analysen Ihrem Unternehmen im Jahr 2021 zu einem Wettbewerbsvorteil verhelfen können, lesen Sie weiter, denn wir untersuchen eine häufige Gefahr, mit der viele ältere Unternehmen konfrontiert sind Vorteil ihrer Berge historischer Daten.

Die Fallstricke bei der Einstellung für maschinelles Lernen zu früh

Viele Führungskräfte werden (zu Recht) für maschinelles Lernen verkauft, erkennen jedoch möglicherweise nicht den tatsächlichen Status ihrer Daten, bevor sie sich entscheiden, ein maschinelles Lernprojekt zu starten.

Die traurige Realität ist, dass, um maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und prädiktive Analysen in Ihrem Unternehmen in großem Umfang einzusetzen, im Bereich Data Engineering viel Arbeit geleistet werden muss, bevor Sie sich mit den fortgeschrittenen Initiativen befassen, die Sie angehen möchten , wer muss involviert sein und wie es gemacht wird.

Bei Aptude definieren wir Data Engineering als die Fähigkeit, Daten für Datenanalysten und Datenwissenschaftler bereit zu stellen.

Presse ein anderer Beitrag, Data Engineering beinhaltet:

  • Strategie und Erstellung von „Datenwörterbüchern“, die als Referenz für die Bedeutung von Daten, ihre Beziehung zu anderen Daten, ihre Verwendung und ihr Format dienen können
  • Bereinigen Sie Daten, damit sie datenquellenübergreifend standardisiert und vertrauenswürdig sind, wenn sie in Visualisierungen und Algorithmen verwendet werden
  • Umwandlung von Data Lakes in Data Warehouses
  • Importieren von Daten aus unstrukturierten Quellen und Umwandeln der Daten in ein strukturiertes, standardisiertes Format
  • Erstellen von „Datenpipelines“, die Daten aus mehreren Quellen konsolidieren und für die Datenanalyse und -visualisierung verfügbar machen

Die Gefahr einer zu frühen Einstellung besteht darin, dass Ihr Datenwissenschaftler bestenfalls enttäuscht und im schlimmsten Fall nicht ausgelastet ist. Oder Sie erledigen einen Job, der besser für einen Dateningenieur oder Datenarchitekten geeignet ist.

Zeichen 1: Sie haben Ihre Datensilos adressiert

Das erste Anzeichen dafür, dass Sie auf dem richtigen Weg sind, um für ein maschinelles Lernprojekt bereit zu sein, ist, dass Sie Ihre vielen Datensilos und Datenseen angesprochen haben. Sie haben ermittelt, wem welche Daten gehören, wer für deren Wartung verantwortlich ist und wie Datenpipelines erstellt werden können, damit die Daten analysiert und verwendet werden können.

Zeichen 2: Ihre Daten befinden sich in einfach zu konsumierenden Data Warehouses oder Data Marts

Das zweite Zeichen, dass Sie bereit sind, ist, dass Sie einen weiteren Schritt unternommen haben, um Ihre Daten zu strukturieren und verschiedene Datenquellen zu benutzerfreundlichen Data Marts zusammenzufügen. Ihr Team kann wahrscheinlich problemlos einfache Berichte abrufen und Visualisierungen erstellen, auch wenn diese nicht perfekt sind.

Zeichen 3: Teams in verschiedenen Organisationen teilen Daten in gewissem Umfang

Das dritte Zeichen, das Sie für erweiterte Datenprojekte auf dem Weg sind, ist, dass Ihre Teams Daten gemeinsam nutzen. Diese Kultur des Datenaustauschs - anstatt sie zu horten - ist eine natürliche Folge einer effektiven Datenverwaltung, Lagerhaltung und Führung.

Zeichen 4: Sie haben große Mengen an sauberen Daten

Ein viertes Zeichen, dass Sie in Ihrem Unternehmen für ML bereit sein könnten, ist, dass Sie über große Datenmengen verfügen… vorzugsweise über saubere Daten. Dies bedeutet, dass Ihre Daten Ihren Datenwörterbüchern entsprechen und vertrauenswürdig sind, um in Visualisierungen, Analysen und letztendlich in Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet zu werden. Eine große Datenmenge ist entscheidend, damit maschinelles Lernen funktioniert.

Zeichen 5: Sie haben eindeutige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen.

Ein fünftes Zeichen dafür, dass Sie für maschinelles Lernen bereit sind, ist, dass Sie einen klaren Anwendungsfall für Ihr erstes (oder nächstes) maschinelles Lernprojekt haben. Dieser Anwendungsfall kann ein Problem sein, das Sie lösen möchten, oder eine Frage (oder Fragen), die Sie auf eine Weise beantworten möchten, die Sie derzeit nicht können.

Im Idealfall wissen Sie, was Sie tun möchten, nur nicht, wie Sie es tun werden.

Die Vorteile eines Mikroprojekts für maschinelles Lernen

Wenn Sie alle diese Elemente an Ort und Stelle haben, dann großartig. Sie sind auf dem besten Weg, eine robuste, datengesteuerte Organisation mit Wettbewerbsvorteilen aufzubauen. Aber wenn Sie diese nicht haben, gibt es immer noch Hoffnung.

Der beste Ausgangspunkt, wenn Sie nicht alle Ihre Daten adressieren können, ist, klein mit einem Mikroprojekt zu beginnen. Mit einem Mikroprojekt können Sie sich auf einen kleineren Datensatz konzentrieren, den Sie steuern, bereinigen und dann auf der Grundlage dieser Daten eine kleinere maschinell lernbasierte Lösung erstellen.

Vielleicht beinhaltet Ihre Lösung zum Beispiel nur den Verkauf. Oder Marketingdaten. Oder historische Transportprotokolle. Was auch immer es ist, die Frage ist klein, auf eine einzelne Frage beschränkt und hat einen klaren ROI.

So können Sie jetzt in Datenprojekte investieren und den ROI früher erzielen, anstatt jahrelang darauf zu warten, dass alle Ihre Datenenten hintereinander stehen.

Wie Aptude helfen kann

Wenn Sie möchten, dass ein Experte Ihnen hilft, herauszufinden, wo Sie anfangen sollen und was Sie in Bezug auf Daten, Personal, Tools und Budget benötigen, können wir Ihnen helfen. Viele unserer Projekte beinhalten datenbezogene Initiativen, zumal wir jetzt ein Python Center of Excellence in Mexiko-Stadt haben. Unsere Hilfe zu erhalten ist so einfach wie uns per E-Mail, Formular oder Telefon zu kontaktieren.

Wir können maschinelles Lernen auch in einem kleinen Mikroprojekt ausprobieren, bei dem wir nach einem sofortigen ROI mit einer kleineren Frage suchen, die beantwortet oder ein Problem gelöst werden muss. Oder wir können Ihnen bei einigen der vorläufigen Schritte zur Datenbereinigung helfen, damit Sie bereit sind, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Kontaktieren Sie uns, um das Gespräch zu beginnen.

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Aptude ist Ihr persönliches IT-Dienstleistungsunternehmen. Wir stellen unseren Kunden erstklassige Ressourcen auf kontinuierliche und kostengünstige Weise zur Verfügung.

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