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Die nahtlose Integration von Data Science in Unternehmen ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und darauf basierend fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei adesso haben wir uns eingehend mit der Implementierung agiler Vorgehensweisen in Data-Science-Projekten beschäftigt. In diesem Blog-Beitrag fassen wir die zentralen Erkenntnisse aus Experteninterviews prägnant zusammen und ergänzen sie anhand aktueller Forschungsergebnisse.

Agilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden Blog-Beiträgen werden wir uns vor allem mit der Frage beschäftigen, ob und wie agile Ansätze in die Welt der Data Science integriert werden können. Zunächst jedoch ein Blick auf wichtige Grundlagen im Bereich Data Science und Agilität.

In den letzten Monaten haben sich auf dem Markt für Self-Service BI Tools viele Neuerungen ergeben. So ermöglichen innovative Softwareprodukte eine Ausweitung des Nutzerkreises von Analyseanwendungen. Diese Entwicklung wird auch von unseren Kunden wahrgenommen, sodass wir mit der Durchführung eines entsprechenden Tool-Vergleichs beauftragt wurden. In unserem Blog-Beitrag möchten wir kurz die Vorgehensweise dieser Tool-Evaluation beschreiben und anschließend die Data Preparation Tools aus der engeren Auswahl (Alteryx, Trifacta und Microsoft Power BI Dataflows) näher vorstellen.

Die digitale Transformation verändert unser Leben maßgeblich. IT-Abteilungen sowie verschiedene Querschnittsbereiche eines Unternehmens stehen vor einem Wandel, denn neue Geschäftsfelder kommen hinzu und bereits bestehende fallen unter Umständen weg. In meinem Blog-Beitrag zeige ich euch, mit welchen Herausforderungen das Controlling eines Unternehmens in Zukunft konfrontiert wird und was zu tun ist.