Folgen
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Bei der Finanzdatenanalyse geht es darum, Zusammenhänge in Finanzdaten zu erkennen und zu erforschen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Dazu werden häufig ausgefeilte statistische Techniken wie Regressionsanalysen und Zeitreihenanalysen eingesetzt. Sie kann aber auch mit einfachen Tools wie Excel durchgeführt werden. Die Datenanalyse kann zur Verbesserung einer Vielzahl von Entscheidungen in Finanzabteilungen eingesetzt werden, von der Preisgestaltung bis zum Risikomanagement. In vielen Fällen kann sie dazu beitragen, Probleme zu erkennen, die sonst unentdeckt bleiben würden. So kann die Datenanalyse beispielsweise aufzeigen, dass eine Finanzabteilung bei einer bestimmten Art von Ausgaben, wie z.B. Reisen, zu viel Geld ausgibt. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, wo die Kosten gesenkt werden sollen. Die Datenanalyse kann auch zur Verbesserung von Prognosemodellen verwendet werden. Wenn die Verkäufe eines Unternehmens beispielsweise saisonabhängig sind, kann die Datenanalyse dazu verwendet werden, die Muster in den Daten zu identifizieren und ein Modell zu entwickeln, das zukünftige Verkäufe vorhersagt. Diese Art der Analyse ist besonders in Finanzabteilungen wichtig, da genaue Prognosen für solide finanzielle Entscheidungen unerlässlich sind.
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Praktiker der Organisationsentwicklung haben die Bedeutung von Daten und Analysen für das Verständnis der Unternehmensleistung schon lange erkannt. In den letzten Jahren haben sich die Instrumente und Techniken, die den Praktikern zur Verfügung stehen, jedoch erheblich weiterentwickelt, so dass sich neue Möglichkeiten für die Nutzung von Daten zur Förderung des organisatorischen Wandels ergeben haben. Mit Hilfe von Daten und Analysen lassen sich nun potenzielle Verbesserungsbereiche ermitteln, die Ursachen von Organisationsproblemen verstehen und die Auswirkungen der vorgeschlagenen Änderungen messen. Infolgedessen wird die datengesteuerte Organisationsentwicklung als Mittel zur Leistungssteigerung immer beliebter. Durch die Nutzung von Daten und Analysen können Praktiker ihrer Arbeit ein neues Maß an Strenge und Objektivität verleihen, was letztlich zu einer besseren Entscheidungsfindung und einem höheren Erfolgsniveau führt.
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Fehlende Folgen?
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Die Sorge wächst, dass die Systeme der künstlichen Intelligenz (KI), auf die immer häufiger zurückgegriffen wird, bestimmte Gruppen benachteiligen. Das liegt daran, dass die Daten, aus denen diese Systeme lernen, oft selbst voreingenommen sind, zum Beispiel aufgrund von Diskriminierungsmustern in der Vergangenheit. Wenn maschinelle Lernsysteme nicht sorgfältig überwacht werden, könnten sie diese Voreingenommenheit verstärken und sogar noch verschlimmern. Ein Gesichtserkennungssystem beispielsweise, das auf einem Datensatz mit überwiegend weißen Gesichtern trainiert wurde, wird schwarze Gesichter wahrscheinlich weniger genau erkennen. Dies könnte schwerwiegende Auswirkungen auf Bereiche wie die Strafverfolgung haben, wo KI-Systeme eingesetzt werden, um Entscheidungen darüber zu treffen, wer angehalten und durchsucht werden soll. Es besteht die Gefahr, dass diese Systeme bestehende soziale Ungleichheiten verschärfen, wenn sie nicht stärker zur Rechenschaft gezogen werden.
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Der Framing-Prozess ist ein wichtiger Teil der Unternehmensanalyse. Er umfasst das Verstehen des Problems oder der Gelegenheit, die Definition der Ziele und Zielsetzungen und die Entwicklung eines Plans, um diese zu erreichen. Dieser Prozess trägt dazu bei, dass alle Beteiligten auf derselben Seite stehen und dass jeder den Projektumfang und den Zeitplan versteht. Ohne einen klaren Bezugsrahmen kann es schwierig sein, Entscheidungen zu treffen oder Maßnahmen zu ergreifen. Der Framing-Prozess ist daher ein wesentliches Instrument für Unternehmensanalysten.
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Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilgebiet der Linguistik, der Informatik, der Informationstechnik und der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlichen (natürlichen) Sprachen befasst.
NLP dient der Anwendung linguistischer Analyse und Wissensdarstellung auf Textdaten, um Aufgaben wie automatische Zusammenfassung, Übersetzung, Dialogmanagement, Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten, Themenmodellierung, Beziehungsextraktion und maschinelles Lesen durchzuführen. NLP kann für Anwendungen wie Chatbots, intelligente persönliche Assistenten (IPAs), die automatische Generierung von Untertiteln für Videos oder Bilder und die maschinelle Übersetzung verwendet werden.
NLP-Algorithmen lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: regelbasierte Methoden und statistische Methoden. Regelbasierte Methoden basieren auf handgeschriebenen Regeln, die von Entwicklern oder Linguisten verfasst werden, während statistische Methoden auf Trainingsdaten beruhen, die mit linguistischen Informationen versehen sind. Beide Ansätze haben ihre eigenen Vor- und Nachteile; regelbasierte Methoden sind genauer, erfordern aber mehr Zeit und Aufwand bei der Entwicklung, während statistische Methoden weniger genau, aber einfacher zu entwickeln sind.
NLU und NLG sind verwandte, aber unterschiedliche Teilbereiche des NLP. NLU befasst sich mit der Interpretation natürlichsprachlicher Eingaben, während NLG sich mit der Erzeugung natürlichsprachlicher Ausgaben befasst. NLU-Systeme nehmen unstrukturierte Eingaben wie freien Text auf und analysieren sie in strukturierte Darstellungen wie logische Formen oder Parse-Bäume. NLG-Systeme nehmen strukturierte Eingaben wie logische Formen oder Parse-Bäume entgegen und erzeugen entsprechende natürlichsprachliche Ausgaben. Sowohl NLU- als auch NLG-Systeme können entweder regelbasiert oder statistisch sein.
Morphologie, Syntax, Semantik und Pragmatik sind die wichtigsten linguistischen Aspekte im NLP. Die Morphologie ist die Lehre von der Wortbildung, einschließlich der Flexion (das Hinzufügen von Endungen zu Wortstämmen, um die grammatische Funktion anzuzeigen) und der Derivation (die Bildung neuer Wörter aus bestehenden). Syntax ist die Lehre von der Satzstruktur, einschließlich der Reihenfolge der Wörter innerhalb eines Satzes. Semantik ist die Lehre von der Bedeutung, einschließlich der Wortbedeutung (lexikalische Semantik) und der Satzbedeutung (kompositorische Semantik). Die Pragmatik befasst sich mit der Frage, wie der Kontext die Bedeutung beeinflusst.
Die NLP-Forschung wurde durch eine Reihe verschiedener Ziele motiviert, darunter die Entwicklung besserer Methoden zur Verarbeitung natürlichsprachlicher Daten, die Entwicklung von Systemen, die automatisch natürlichsprachliche Texte verstehen oder erzeugen können, die Verbesserung der Kommunikation zwischen Mensch und Computer, die Unterstützung bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz und die Modellierung von Aspekten der menschlichen Kognition.
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Die Diskriminanzanalyse ist eine Klassifizierungsmethode, bei der eine lineare Kombination von Merkmalen verwendet wird, um eine Entscheidungsgrenze zu finden, die zur Klassifizierung neuer Datenpunkte verwendet werden kann. Die Koeffizienten der Linearkombination werden so bestimmt, dass die Grenze den Abstand zwischen den Mittelwerten der beiden Klassen maximiert und gleichzeitig die klasseninterne Varianz minimiert. Dies führt zu einer Grenze, die so nah wie möglich an beiden Klassen liegt und gleichzeitig so weit wie möglich von jedem Klassenmittelwert entfernt ist. Die aus der Diskriminanzanalyse gewonnene Entscheidungsgrenze kann verwendet werden, um Schätzungen der Klassifizierungsgenauigkeit für neue Datensätze zu erhalten. Die Diskriminanzanalyse ist auch für die explorative Datenanalyse nützlich, da sie dabei helfen kann, herauszufinden, welche Merkmale für die Unterscheidung am wichtigsten sind.
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Daten waren schon immer ein wichtiger Bestandteil des Geschäftslebens, aber ihre Bedeutung nimmt weiter zu. In der Vergangenheit wurden Daten vor allem dazu verwendet, die betriebliche Leistung zu verfolgen und strategische Entscheidungen zu treffen. Heute jedoch werden Daten für alle Aspekte des Geschäfts genutzt, von der Produktentwicklung über das Marketing bis hin zum Kundendienst. Dieser Wandel wird durch die Fortschritte in der Datenanalyse vorangetrieben, die Unternehmen neue Einblicke in ihre Kunden und Abläufe verschafft. Infolgedessen werden Unternehmen immer datengesteuerter und nutzen Daten als Grundlage für alle Entscheidungen, die sie treffen. Diese Entwicklung wird sich in Zukunft fortsetzen, da Daten immer allgegenwärtiger und ausgefeilter werden. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die datengestützte Entscheidungen treffen und diese zu ihrem Vorteil nutzen.
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Die Definition von Anforderungen für eine Datenpipeline kann ein komplexes Unterfangen sein, da viele Faktoren zu berücksichtigen sind. Zunächst ist es wichtig, die Datenquellen zu ermitteln, die in der Pipeline verwendet werden sollen. Dazu können Datenbanken, Protokolldateien, Daten aus sozialen Medien usw. gehören. Sobald die Datenquellen identifiziert sind, muss im nächsten Schritt festgelegt werden, wie die Daten auf ihrem Weg durch die Pipeline umgewandelt und verarbeitet werden sollen. Dies kann verschiedene Schritte wie Bereinigung, Anreicherung, Aggregation usw. umfassen. Schließlich müssen auch die Anforderungen an die Ausgabe der Pipeline definiert werden. Dazu gehört die Festlegung des Formats der Daten, die von der Pipeline generiert werden (z. B. CSV, JSON, XML), sowie aller anderen Anforderungen wie Leistung, Sicherheit usw. Durch sorgfältige Planung und Definition im Vorfeld ist es möglich, eine robuste und skalierbare Datenpipeline zu erstellen, die alle erforderlichen Anforderungen erfüllt.
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Ein Big-Data-Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten: der logischen Komponente und der physischen Komponente.
Die logische Komponente ist die konzeptionelle Darstellung der Daten, die definiert, wie die Daten organisiert sind und in Beziehung zueinander stehen. Die physische Komponente ist die tatsächliche Implementierung des Datenmodells, die festlegt, wie die Daten gespeichert und auf sie zugegriffen wird.
Die logische Komponente wird in der Regel zuerst entworfen, gefolgt von der physischen Komponente. Die logische Komponente kann als die abstrakte Darstellung der Daten betrachtet werden, während die physische Komponente die konkrete Implementierung darstellt.
Die Beziehung zwischen diesen beiden Komponenten wird oft als "Impedanzmißverhältnis" bezeichnet, da sie unabhängig voneinander entwickelt werden und oft unterschiedliche Ziele verfolgen. Zum Beispiel kann eine ein logisches Modell kann für die Optimierung von Abfragen entwickelt werden, während ein physisches Modell auf Leistung oder Skalierbarkeit ausgelegt sein kann.
Die Impedanzabweichung kann oft zu Problemen führen, wenn Daten von einer Komponente in die andere verschoben werden. So sind beispielsweise Daten, die in der logischen Komponente für die Abfrageleistung optimiert wurden, in der physischen Komponente möglicherweise nicht optimal. Außerdem erfordern Änderungen an der logischen Komponente oft entsprechende Änderungen an der physischen Komponente, was schwierig und zeitaufwändig sein kann.
Trotz dieser Herausforderungen sind Big Data-Modelle für die effektive Verwaltung großer Datenmengen unerlässlich. Wenn Unternehmen die Beziehung zwischen den logischen und physischen Komponenten eines Big Data-Modells verstehen, können sie ihre Daten besser entwerfen, implementieren und verwalten.
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Der ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist normalerweise der erste Schritt bei Data-Warehousing- und Big-Data-Initiativen. Er extrahiert Daten aus Quellsystemen (in der Regel operative Datenbanken), wandelt sie in ein für die Analyse geeigneteres Format um (in der Regel eine denormalisierte Form) und lädt sie dann in ein Data Warehouse oder eine Big-Data-Plattform.
Der ETL-Prozess ist oft manuell und zeitaufwändig, aber es gibt eine Reihe von Tools und Plattformen, die ihn bis zu einem gewissen Grad automatisieren können. Ziel der Automatisierung des ETL-Prozesses ist es, den Zeit- und Arbeitsaufwand für das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in ein Data Warehouse oder eine Big-Data-Plattform zu reduzieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, mit ihren Big-Data-Initiativen zu beginnen
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Data Vision srsly???
Nein, aber im Ernst, Data Vision ist wichtig. Sie hilft uns, die Welt durch Daten zu sehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Daten lügen nie!
Bei der Datenvision geht es darum, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Es geht darum, Trends zu verstehen, Beziehungen zwischen verschiedenen Daten zu finden und schließlich einen Wert aus den Daten zu ziehen, der zur Verbesserung der Leistung genutzt werden kann
Die Datenvisualisierung ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen, indem sie uns hilft, Muster und Trends zu erkennen, die sonst in den Rohdaten verborgen wären. Die Datenvisualisierung ist jedoch nur ein Werkzeug im Arsenal der Datenvisualisierung - andere wichtige Techniken sind die kontextuelle Analyse, die prädiktive Modellierung und das maschinelle Lernen.
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Datenarchitektur ist der Prozess der Gestaltung der Datenstruktur in einer Datenbank oder einem Informationssystem. Ziel der Datenarchitektur ist es, Daten so zu organisieren, dass sie leicht zu finden, zu nutzen und zu verstehen sind.
Es gibt mehrere Gestaltungsprinzipien, die zur Erreichung dieses Ziels verwendet werden können, darunter:
Normalisierung: Aufteilung der Daten in kleinere, besser handhabbare Teile Hierarchie: Organisieren von Daten in einer logischen Hierarchie Entity-Relationship-Modellierung: Definition der Beziehungen zwischen EntitätenDie Datenarchitektur ist ein wichtiger Bestandteil des Entwurfs von Informationssystemen und sollte bereits in den ersten Phasen der Entwicklung berücksichtigt werden. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, eine gute Datenstruktur zu entwerfen, können Sie sich später eine Menge Kopfschmerzen ersparen.
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Sie fragen sich, was ein Dashboard ist und wie es Ihnen helfen kann?
Ein Dashboard ist ein wichtiges Instrument für die Überwachung Ihres Unternehmens. Es ermöglicht Ihnen, alle wichtigen Kennzahlen auf einen Blick zu sehen, so dass Sie schnell fundierte Entscheidungen treffen können. Es gibt drei Arten von Dashboards - operative, analytische und strategische. Jede Art dient einem anderen Zweck.
In diesem Beitrag werden wir die verschiedenen Arten von Dashboards besprechen und Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Art von Dashboard die richtige für Sie ist! So können Sie das perfekte Dashboard finden, das Ihnen hilft, besser zu arbeiten, zu denken oder zu entscheiden. Warten Sie also nicht länger und lesen Sie weiter!
Klicken Sie jetzt auf diesen Beitrag und erfahren Sie mehr über die verschiedenen Arten von Dashboards!
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Bayes'sche Methoden sind eine Form der Statistik, die es Ihnen ermöglicht, Ihre Vorannahmen über die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu berücksichtigen, wenn Sie eine Entscheidung treffen. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie nur über begrenzte Daten verfügen oder wenn die Daten verrauscht sind.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie versuchen zu entscheiden, ob Sie ein Lotterielos kaufen sollen oder nicht. Sie wissen vielleicht, dass die Gewinnchancen ziemlich gering sind, aber Sie wissen auch, dass die Auszahlung ziemlich hoch ist. In diesem Fall würden Sie davon ausgehen, dass die Gewinnchancen gering sind, die potenzielle Auszahlung jedoch hoch ist.
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Es war eine dunkle und stürmische Nacht. Na ja, nicht wirklich. Eigentlich war es ein eher milder Abend, aber das macht nicht so viel Spaß, darüber zu schreiben. Jedenfalls befand sich an diesem Abend eine Gruppe von Datenwissenschaftlern in ihrem Datenlager, um ihre Big-Data-Analysemaschine hochzufahren. Sie mussten die Daten für ihr nächstes Treffen mit dem CEO vorbereiten.
"Hey, Leute", sagte einer der Wissenschaftler, "ich glaube, wir brauchen mehr Treibstoff"
"Was meinst du?", fragte ein anderer Wissenschaftler.
"Wir brauchen mehr Analyseobjekte, um unsere Analysen durchzuführen", antwortete der erste Wissenschaftler. "Ich sehe eine Menge roter Balken auf unserem Leistungsmonitor"
"Rote Balken?", fragte ein anderer. "Was soll das bedeuten?"
Der erste Wissenschaftler seufzte und sagte: "Das bedeutet, dass uns die Analyseobjekte ausgehen und wir neue finden müssen."
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Es gibt eine Reihe von bahnbrechenden Technologien, die in der Zukunft des IoT eine große Rolle spielen werden. Zu diesen Technologien gehören 5G-Netzwerke, Edge Computing, künstliche Intelligenz und Blockchain.
5G-Netze werden für die Unterstützung der riesigen Datenmengen, die von IoT-Geräten erzeugt werden, unerlässlich sein. Edge Computing wird dazu beitragen, die Datenmenge zu reduzieren, die von zentralen Servern übertragen und verarbeitet werden muss, und künstliche Intelligenz wird es den Geräten ermöglichen, ohne menschliches Eingreifen eigenständig Entscheidungen zu treffen. Die Blockchain-Technologie wird dazu beitragen, die Sicherheit und Integrität der zwischen den Geräten übertragenen Daten zu gewährleisten.
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Sie fragen sich vielleicht, was Data Stewardship ist und wie es Ihrer Organisation helfen kann.
Data Stewardship ist die Praxis der Verwaltung und Kontrolle von Daten, damit diese effizient und effektiv genutzt werden können. Es gibt viele verschiedene Modelle für Data Stewardship, jedes mit seinen eigenen Vorteilen und Risiken. In diesem Beitrag werden wir fünf der gängigsten Modelle erörtern, damit Sie entscheiden können, welches Modell für Ihr Unternehmen das richtige ist.
Jedes Modell hat seine eigenen Vorteile, aber alle haben ein gemeinsames Ziel: sicherzustellen, dass die Daten effizient und effektiv zur Erreichung der Geschäftsziele genutzt werden. Wenn Sie die verschiedenen Modelle für die Datenverwaltung kennen, können Sie sicherstellen, dass Ihr Unternehmen über die richtigen Instrumente für eine effektive Datenverwaltung verfügt.
Hören Sie jetzt reinb, um mehr über die verschiedenen Modelle für die Datenverwaltung zu erfahren!
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Es gibt verschiedene Entwicklungsmethoden, die in einer Big-Data-Umgebung eingesetzt werden können. Einige davon sind Agile, Waterfall, Lean und DevOps. Die Wahl der am besten geeigneten Methodik hängt von Faktoren wie Projektgröße, Zeitrahmen, Budget und Unternehmenskultur ab...
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Das Thema Big Data ist in aller Munde, und das aus gutem Grund. Der potenzielle Wert, der aus der Analyse großer Datensätze gewonnen werden kann, ist atemberaubend. Aber was genau ist Big Data? Und, was noch wichtiger ist, was bedeutet es für Unternehmen?
Big Data sind einfach Daten, die zu groß sind, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet und analysiert zu werden. Das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Daten nehmen in einem noch nie dagewesenen Tempo zu, so dass es für Unternehmen unmöglich ist, sich auf altmodische Methoden wie manuelle Analysen und Excel-Tabellen zu verlassen. Um all diese Daten sinnvoll nutzen zu können, benötigen Unternehmen neue Tools und Technologien, die das Volumen und die Komplexität von Big Data bewältigen können.
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Beim Unternehmenscontrolling geht es darum, der Unternehmensleitung zeitnahe und genaue Informationen zur Verfügung zu stellen, damit sie fundierte Entscheidungen treffen und eine wirksame Kontrolle über ihre Tätigkeiten ausüben kann. Die Daten- und Analysefunktion spielt eine entscheidende Rolle im Unternehmenscontrolling, indem sie Daten sammelt, analysiert und präsentiert, die für strategische und finanzielle Entscheidungen verwendet werden.
Das Daten- und Analyseteam innerhalb des Unternehmenscontrollings ist für das Sammeln, Speichern und Analysieren von Finanz- und Betriebsdaten zuständig. Das Team nutzt diese Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Management helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, wie das Unternehmen wachsen und die Rentabilität verbessert werden kann. Darüber hinaus arbeitet das Daten- und Analyseteam eng mit anderen Funktionen innerhalb des Unternehmens zusammen, z. B. mit der Buchhaltung und dem Finanzwesen, um sicherzustellen, dass alle von der Geschäftsführung verwendeten Informationen korrekt und aktuell sind.
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