Analytik revolutioniert
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In der Welt der Datenwissenschaft und Analytik öffnet BKWIK neue Horizonte für Unternehmen, indem es leistungsstarke Datenanalyse, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzt. Unsere maßgeschneiderten Lösungen transformieren Rohdaten in strategische Einblicke, optimieren Betriebsabläufe und steigern die Effizienz. Entdecken Sie, wie wir Ihnen helfen können, vorausschauende Analysen zu nutzen, Kundenverhalten zu verstehen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Der SchlüsselPrinzip dahinter Unter „Data Science & Analytics“ versteht man die Nutzung verschiedener Tools und Methoden, um aus den Daten nützliche Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind einige der wichtigsten Untertitel oder Bereiche innerhalb dieses Bereichs, die ein Beratungsunternehmen wie Bkwik seinen Kunden anbieten könnte:Hier sind einige der wichtigsten Untertitel oder Bereiche innerhalb dieses Bereichs, die ein Beratungsunternehmen wie Bkwik seinen Kunden anbieten könnte:

1. Data Engineering: Stellt Tools und Frameworks zur Verfügung, in denen die Systeme und Prozesse zum Speichern, Erfassen und Verarbeiten von Daten entworfen, erstellt und verwaltet werden. Er ist dafür verantwortlich, Daten in Warehouses abzulegen, ETL-Skripte (Extrahieren, Transformieren, Laden) zu schreiben und Big-Data-Verarbeitungsverfahren auszuführen.

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden): Es stellt Daten zusammen, die aus verschiedenen Quellen stammen, konvertiert sie entsprechend den Anforderungen der Organisation und lädt sie auf eine Zielplattform hoch. Data Warehousing: Hierbei handelt es sich um das Verfahren zum Sammeln und Verarbeiten von Daten aus vielen Quellen, die für das Unternehmen aussagekräftige Informationen liefern. Datenarchitektur: Grenze für den Aufbau des Rahmens für den Umgang mit Datenressourcen in einer Organisation, wobei der Schwerpunkt auf Datenfluss, Speicherung und Zugänglichkeit liegt.

2. Data Mining und Predictive Analytics: Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem riesige Datenmengen mithilfe von Algorithmen gesichtet werden, um Muster, Trends und andere Informationen zu erstellen, die zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse verwendet werden. In diesem Bereich werden statistische Modelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und Data-Mining-Methoden behandelt.

Clusteranalyse: Identifizieren von Gruppen in Daten, die gemeinsame Eigenschaften haben, unter Berücksichtigung der vordefinierten Kategorien, die Teil des kognitiven Prozesses sind. Lernen von Assoziationsregeln: Verwendung von Computersystemen zur Verfolgung interessanter Verbindungen zwischen Variablen in großen Datensammlungen. Regressionsanalyse: Modellierung der künftigen kontinuierlichen Ergebnisvariablen unter Verwendung einer oder mehrerer Prädiktorvariablen, um die Vorhersage zu erstellen.

3. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz: Füllt die Lücke zwischen den Datensätzen und den Algorithmen durch die Implementierung von Algorithmen und statistischen Modellen, die die Computer verwenden und ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe verbessern können, ohne dass ihnen dazu ausdrücklich befohlen wird. Dazu gehören Module, die sich mit überwachtem und unüberwachtem Lernen, Reinforcement Learning und Deep Learning befassen.

Überwachtes Lernen: Ein Algorithmus erstellt eine fundierte Schätzung anhand gekennzeichneter Trainingsdaten, um eine Schätzung für unvorhergesehene Daten vorzunehmen. Unüberwachtes Lernen: Algorithmen entdecken und stellen Zusammenhänge zwischen Datenelementen her, ohne die Hilfe der vorab festgelegten, bereits gekennzeichneten Ergebnisse. Reinforcement Learning: Die Algorithmen werden erstellt, um Maßnahmen zu ergreifen, und es folgt eine Bewertung der Ergebnisse.

4. Statistische Analyse: Dazu gehört die Anwendung von Methoden zur Analyse und Übersetzung von Informationen, die Experimente und das Verständnis komplexer Beziehungen zwischen Variablen umfassen sollten. Zu diesen Methoden gehören Hypothesentests, lineare Regression und Varianzanalyse.

Deskriptive Statistik: Darstellung und Auslesen der Merkmale des Datensatzes. Inferenzstatistik: Interpretation zukünftiger oder Proto-Szenarien aus der Bevölkerung anhand einer Stichprobe der Daten. Hypothesentest: Testen der Bestätigungshypothesen mithilfe statistischer Methoden.

5. Business Intelligence (BI): Verlässt sich auf Softwaretools und -programme, um die in den Datenbanken gespeicherten Rohinformationen zu verarbeiten. BI bezieht sich im Allgemeinen nicht nur auf Datenvisualisierung, Dashboards und Reporting, sondern auch auf die Entscheidungen, die sich aus den Daten ergeben.

Dashboards und Berichte: Tools, mit denen Sie Metriken und Daten visualisieren können, die als Gesundheitskarte Ihres Unternehmens dienen. Datenermittlung: Der Zweck des Erfassens und Ziehens von Schlussfolgerungen aus verschiedenen Quellen bei der Durchführung des Analyseverfahrens. OLAP (Online Analytical Processing): Der Begriff beschreibt eine Sammlung von Softwaretools, die die Analyse von in einer Datenbank gespeicherten Daten ermöglichen.

6. Big Data Analytics: Behebt das Problem der Verarbeitung sehr großer, typischerweise komplexer Daten, die herkömmliche Datenverarbeitungssoftware nicht verarbeiten kann. Dies umfasst auch Technologien wie Hadoop, Spark und andere Hadoop-Kollegen, die auf der Grundlage einer verteilten Datenverarbeitungsarchitektur entwickelt wurden.

Hadoop-Ökosystem: Ein System, das die Verwendung einer großen Anzahl von Computern ermöglicht, von denen jeder seine Verarbeitungsfähigkeiten zur Datenanalyse kombiniert. Echtzeitanalysen: Weil das System den Lagerbestand in Echtzeit verfolgt, während er produziert wird oder gerade passiert. Data Lakes: Riesiges Repository mit Speicherdaten im nativen Rohformat, das zurückgehalten werden kann, bis der Betrieb erforderlich ist.

7. Datenvisualisierung: Bereitstellung von Daten in Form von visuellen Hilfsmitteln wie Diagrammen, Grafiken und Karten für die Empfänger der Daten; als solche das „Verdauliche“ und für die Benutzer verständliche. Interaktive Dashboards: Dynamische Berichte, die es den Benutzern ermöglichen, sich durchzuklicken und die Details für jeden Datenpunkt zu verstehen. Geodatenkartierung: Analyse der per Bild bereitgestellten Daten mit ihren geografischen oder räumlichen Aspekten. Diagramme und Grafiken: Die grafische Darstellung von Daten in verschiedenen Arrays, die es dem Publikum erleichtern, noch mehr zu verstehen.

8. Datenverwaltung und -qualität: Betont den Prozess/die Aktivität rund um die Speicherung, den Abruf, den Schutz und die Authentifizierung von Daten innerhalb einer Unternehmensorganisation. Dabei geht es um Datenrichtlinien, Datenqualitätskontrolle und alle notwendigen Datenschutzbestimmungen, die umgesetzt werden müssen.

Datenverwaltung: Die Steuerung und Überwachung der Geräteressourcen, bei denen es um die Datenqualität und -konsistenz geht. Datenkonformität: Nach der Umsetzung von Datenschutzgesetzen und -vorschriften. Datenqualitätsmanagement: Die Arbeitsmechanismen zur Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit, -vollständigkeit und -zuverlässigkeit.

9. Advanced Analytics: Ausgelöst durch alle Big-Data-Funktionen von Deep-Learning-Mechanismen sowie Advanced Analytics, die viel ausgefeilter sind als herkömmliche Business Intelligence.

Textanalyse: Die Analyse der unstrukturierten Daten ist eine einzigartige Fähigkeit, aufschlussreiche Muster und Trends zu erstellen. Stimmungsanalyse: Die Identifizierung der emotionalen, negativen, neutralen und positiven Stimmungen von Wörtern ermöglicht es, die Bedeutung des zugrunde liegenden Textes sowie die Einstellungen und Meinungen der Menschen zu interpretieren. Prädiktive Modellierung: Implementierung der Prognose zukünftiger Ergebnisse unter Verwendung vergangener historischer Daten und statistischer Methoden.

10. Cloud Analytics: Remote-Cloud-Computing-Plattformen werden verwendet, um die Speicherung und Analyse komprimierter Daten durchzuführen. Hier sind die weiteren Dienstleister über Clouds von Nutzen, die Prozesse bei der Datenanalyse einfacher und flexibler machen.

SaaS-BI-Tools: Einer der technischen Dienste, die als Service über die Cloud angeboten werden, sind Cloud-Business-Intelligence-Tools, die Datenanalysefunktionen bereitstellen. Cloud Data Warehousing: Ein auf einem Remote-Server bereitgestelltes Data Warehouse fungiert als zentraler Datenspeicher-Hub. Cloud-Native Analytics: Fortschrittliche Analysetools und -lösungen, die speziell für die digitale Umgebung der Cloud entwickelt wurden.

11. Datensicherheit und Datenschutz: Die Sicherheit sollte gewährleistet sein, da es wichtig ist, dass Daten nicht unbefugt in die Hände von Personen gelangen und dass die Datenschutzgesetze und -vorschriften eingehalten werden. Das Modell umfasst Fortschritte wie Verschlüsselung, Anonymisierung und sichere Datenverarbeitungsmethoden.

Verschlüsselung: Die Umwandlung von Daten in Programmierung, um Vertraulichkeit zu gewährleisten. Anonymisierung: Anonymisierung der Daten und Entfernung personenbezogener Daten zur Wahrung der Vertraulichkeit. Datenmaskierung: eine Technik, die es ermöglicht, die komplexe Struktur der Daten einer Organisation zu fälschen, indem sie durch die authentische ersetzt wird, um die sensiblen Informationen zu schützen.

Unter diesen Unterthemen impliziert jedes einen bestimmten Aspekt des Bereichs Datenwissenschaft und -analyse, kombiniert jedoch unterschiedliche, aber komplementäre Methoden für eine bessere datengesteuerte Entscheidungsfindung und Betriebsverbesserung.