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Das Zeitalter der Digitalisierung hat zu einem beispiellosen Datenwachstum geführt und die strategische Bedeutung von Daten war noch nie so offensichtlich wie heute. Um diese immense Datenflut effizient zu verwalten und bestmöglich zu nutzen, sind Data Lakes von entscheidender Bedeutung. Warum das so ist, erkläre ich in diesem Blog-Beitrag.

Aus dem Leistungssport kann man einiges für sein Berufsleben lernen. Ich möchte in diesem Blog-Beitrag allerdings keine goldenen Regeln aufstellen, denn jeder Mensch „tickt“ anders. Ich möchte euch die Charaktereigenschaften vorstellen, die für mich persönlich gelten und mich weitergebracht haben – sowohl im Sport als auch in meinem Beruf.

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.

In diesem Blog-Beitrag werden wir die spezifischen Anforderungen an Data-Science-Projekte und die Auswahl des richtigen agilen Ansatzes betrachten. Dabei wird ein Blick auf den aktuellen Stand der Forschung geworfen.

„Green Coding“ allein genügt nicht, um Software signifikant nachhaltig zu machen. Denn der Wirkungsgrad von Entscheidungen auf der Ebene des Quellcodes ist beschränkt. Aus diesem Grund haben wir bei adesso Guidelines für nachhaltige Softwarearchitektur entwickelt, um Nachhaltigkeit bereits auf der strukturellen und konzeptionellen Ebene von Software zu verankern.

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.

Die moderne Geschäftswelt ist dynamisch und anspruchsvoll, aber mit der richtigen Herangehensweise können Unternehmen jeder Größe und Branche die Grundlage für nachhaltigen Erfolg legen. Ausschlaggebend sind vier Schritte. In meinem Blog-Beitrag werde ich jeden dieser Schritte im Detail erläutern und mit Beispielen aus realen Situationen untermauern, um zu veranschaulichen, wie diese Schritte in der Praxis angewendet werden können, um signifikante Veränderungen herbeizuführen.

Ein Data Lake, auch als Datenplattform bezeichnet, ist eine geniale und äußerst effektive Lösung zur Bewältigung der komplexen Herausforderungen im Zusammenhang mit der Speicherung, Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. Er stellt eine fortschrittliche Infrastruktur dar, die es Organisationen ermöglicht, Daten in ihrer nativen Form zu speichern und später flexibel zu verarbeiten. In meinem Blog-Beitrag stelle ich euch die Vorteile vor.

Python, eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen der Welt, bietet ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um Lösungen professionell und effizient umzusetzen. Um das volle Potenzial von Python auszuschöpfen, ist es jedoch unerlässlich, die Best Practices zu verstehen und in die Praxis umzusetzen. In diesem Blog-Beitrag möchten wir euch unsere Richtlinien für eine erfolgreiche Python-Entwicklung vorstellen.