Talk: Data-Science-Infrastruktur

Optimal aufgestellt: Die passende IT-Infrastruktur für datengestützte Geschäftsprozesse

Data Science operativ: Wie schaffe ich die richtige IT-Infrastruktur für die Anforderungen im Big-Data-Zeitalter?

Um das Potenzial von Data Science nachhaltig zu erschließen, braucht es eine nahtlose Implementierung von Analytik-Lösungen in Ihre Geschäftsprozesse. In diesem Vortrag erhalten Sie wertvolle Einblicke in die technischen Anforderungen von Data Science, die wichtigsten Bausteine Ihrer IT-Landschaft und anhand von Referenzszenarien aus der Praxis ein tiefgehendes Verständnis für die richtigen Tool- und Technologieentscheidungen. 

Die Inhalte im Überblick:

  • Entwicklungsumgebung: Welche Umgebung ist für welchen Anwender die beste Wahl?
  • Quellcodeverwaltung: Wie kann eine Versionsverwaltung helfen, Quelltext nachvollziehbar und transparent zu machen?
  • Testing: Wie kann ich durch systematische Tests die Qualität der Analysen erhöhen?
  • Staging-Architektur: Wie schaffe ich passende Umgebungen für den unterschiedlichen Reifegrad der Analysen?
  • Dokumentation: Wie sieht eine Dokumentation aus, die Zusammenarbeit und Effizenz des Analyseteams fördert?
  • Zugriffsmanagement: Welche Anforderungen haben abteilungsübergreifende Workflows an das Berechtigungskonzept?
  • Sicherheit: Wie können Sie Analytik und IT-Sicherheit miteinander in Einklang bringen?
  • Sizing der Infrastruktur: Welche Rechenkapazitäten müssen Sie für die Realisierung von Data-Science-Projekten vorhalten?
  • Reporting: Ob statisches PDF, HTML-Dokumente oder interaktive Webapplikationen – wie implementiere ich das optimale Toolset für mein Reporting?
  • Paketmanagement: Welche Anforderungen gibt es an den Einsatz der Pakete hinsichtlich des Managements von Abhängigkeiten oder dem Deployment von Updates?

 

Ihre Referenten:

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