In unserem ersten Beitrag haben wir euch gezeigt, wie ihr mit der richtigen Lösung euren Arbeitsalltag erleichtern könnt. Die optimale Unterstützung von unterschiedlichen Data-Science-Sprachen, eine skalierbare Umgebung für die bestmögliche Performance, die Verwaltung von Analyseprojekten und relevanten Usern, sowie die Überwachung und Parametrisierung der Skriptausführung: Ihr habt eine Lösung kennengelernt, die euch Freiräume gibt und euch dabei hilft, nie die Freude an eurem Beruf zu verlieren.
Doch da war noch etwas: Die Erwartungen von Kollegen, Vorgesetzten und Kunden. Wäre es nicht schön, wenn es auch dafür etwas gäbe? Eine Lösung, die euch hilft, den täglichen Spagat zwischen komplexen Analysen und den ständig neuen Anforderungen eurer Umwelt zu meistern.
Ein Workflow wie für euch gemacht
Make Data Science, not bureaucracy: Eure Kollegen in den Fachabteilungen haben endlich erkannt, dass da mehr in den Daten steckt, als sie bislang immer vermutet haben. Das Positive: Eure Beliebtheit steigt stetig. Der Nachteil: euer Workload auch. Neue Anfragen, Nachfragen nach dem aktuellen Projektstand, Rückfragen zu Ergebnissen oder die interne Koordination im Data-Science-Team: Euer E-Mail-Postfach hat häufig mehr Traffic als eine Großstadt zur Rush Hour. Da wäre es doch schön eine Lösung zu haben, die allen Beteiligten hilft, den Überblick zu waren. Ein Workflow, der von der Use-Case-Definition, über die Entwicklung und Optimierung statistischer Modelle, bis zur Ergebnispräsentation und dem produktiven Einsatz der Algorithmen transparente Abläufe schafft und euch vom Overhead befreit. Zudem würde der Workflow die übergreifende Kollaboration zur Beantwortung datengetriebener Fragestellungen fördern.
Daten – Analyse – Ergebnisse: Alles konsistent in einem Tool ohne lästige Medienbrüche.
Visualisierungen sagen mehr als tausend Worte
Tue Gutes und zeige es – jedem, so oft und genau so wie er es will: Ein Data-Science-Workflow ist gefunden und es herrscht Klarheit über die Prozesse und den Status einer Anfrage. Aber da ist sie, diese Sehnsucht der Menschen, für die Python nur eine Schlangenart und R nur ein gewöhnlicher Buchstabe im Alphabet ist. Die Sehnsucht nach Visualisierungen – bunt, interaktiv und selbsterklärend. Es bräuchte also ein Tool, in dem Ihr eure Analyseergebnisse einfach zur Verfügung stellen könnt. Eine Lösung, in der jeder individuelle Berechtigungen hat und dadurch genau die Ergebnisse sieht, die er für seine Arbeit braucht. Eine Lösung, mit der Ergebnisse im Anschluss geteilt und bewertet werden können – direkt über Deeplinks für einen einfachen Zugang zu Sichten, Filtern und Daten. Ausgestattet mit intuitiv nutzbaren Filter- und Konfigurationsmöglichkeiten, damit jeder Nutzer den maximalen Informationsgewinn aus euren Analysen ziehen kann. Ihr würdet endlich entlastet von der Generierung ständig neuer Reports und eure Analyseergebnisse würden in den interaktiven Dashboards die bestmögliche Präsentation erfahren. Denn sowohl das Design als auch der Content wären frei konfigurierbar.
Spielend leicht selbst komplexeste Ergebnisse erfassen und die Möglichkeit selber Ad-hoc Analysen durchzuführen: Das weckt nicht nur den Entdecker, sondern auch die Begeisterung in euren Kollegen, Vorgesetzten und Kunden.
In der gewohnten Umgebung mehr erreichen
Nie ohne meine IDE: RStudio, Jupyter, PyCharm oder Spyder: Die integrierte Entwicklungsumgebung eurer Wahl gehört zu euch, wie das Datenmanagement zum Analyseprojekt. Wenn es also wirklich eine Lösung geben sollte, die all das Beschriebene kann, dann sollte sie euch auch über eine Schnittstelle die Arbeit in der gewohnten Entwicklungsumgebung ermöglichen. Mehr noch, die Schnittstelle sollte euch auch den Datenzugriff vereinfachen. Ihr braucht schließlich genau die Daten für eure Analysen, die ein Fachexperte als relevant definiert hat – schnell und unkompliziert.
eoda | data science portal: Eine Lösung von Data Scientists – genau für eure Bedürfnisse
Wenn ihr schon den ersten Teil gelesen habt, dann werdet ihr es vermuten: Auch dieses Mal werden eure Wünsche erhört.
Wir von eoda haben unsere Erfahrungen aus Analyseprojekten und unser Wissen über die alltäglichen Herausforderungen und Stolpersteine eurer Arbeit in einer Lösung für euch umgesetzt: YUNA. Daten auswerten, visuell darstellen und verknüpfen – das eoda | data science portal bringt Data Science in das Daily Business eures Unternehmens. Verbindet euer Analytik-Know-how mit dem firmeninternen Wissen und definiert dabei die Grenzen des Reportings neu. Das eoda | data science portal ist die kollaborative Plattform, die euch mit Menschen aus anderen Abteilungen zusammenbringt und euch damit hilft, noch lösungsorientierter und interaktiver arbeiten zu können.
Starke Prozesse basieren auf einer flexiblen Lösung
Als Data Scientists habt ihr alle ähnliche Aufgaben und ähnliche Anforderungen zu erfüllen, aber natürlich unterscheidet sich eure Arbeitsweise abhängig vom konkreten Use Case und den bei euch im Unternehmen vorherrschenden Prozessen teilweise deutlich. Das eoda | data science portal passt sich dem an. Das Baukastensystem mit über 30 flexibel kombinierbaren Widgets – zum Beispiel zum Anzeigen und Filtern der Daten – macht das Portal immer zur genau richtigen Lösung um euren Anwendungsfall dem Empfänger näher zu bringen.
Um das eoda | data science environment zu vervollständigen, wird das eoda | data science portal durch den eoda | data science core ergänzt. Wie euch der Core hilft Analyseprojekte flexibel, performant und sicher zu steuern, erfahrt ihr in unserem ersten Beitrag.
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