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Die Zukunft der Data Science

Die Zukunft der Data Science

Warum Data Scientists scheitern

Neue Strategien und Geräte für eine bessere Datenanalyse

Sprache: Deutsch
Größe: 6 Seiten
Erscheinungsjahr: 2021
Besonderheit: registrierungsfrei

Daten entscheiden zunehmend über den Geschäftserfolg eines Unternehmens. Nur wer die notwendigen Informationen findet, auswertet und die richtigen Schlüsse daraus zieht, kann im Wettbewerb bestehen. Dieses Whitepaper zeigt Ihnen, welche Ausrüstung Datenanalysten benötigen, um effizient und effektiv zum Unternehmenserfolg beitragen zu können.

Inhalt:

Warum kaufen Kunden ein bestimmtes Produkt? Wie lässt sich die Ausschussquote in der Produktion verringern? Welche Maschine wird voraussichtlich als nächste ausfallen? Das sind nur einige der Fragen, die Unternehmen nur mithilfe von Datenanalysen beantworten können. Auch in der Medizin, der Logistik oder bei Dienstleistern spielt die Verfügbarkeit von Informationen und deren intelligente Auswertung eine immer wichtigere Rolle.

Data Scientists und andere Datenanalysten sind daher gefragter denn je, ihre Gehälter entsprechend hoch. In vielen Unternehmen führt die Investition in die Datenexperten jedoch nicht zum gewünschten Erfolg. Dies liegt unter anderem daran, dass die Fachleute nicht mit dem richtigen Equipment ausgestattet sind und daher ihre wertvolle Zeit mit dem Warten auf Ergebnisse oder dem Finden von Workarounds verbringen.

Das vorliegende Whitepaper zeigt Ihnen, wie Sie diesen Knoten lösen und optimale Arbeitsbedingungen für Ihre Datenexperten schaffen. Sie erfahren:

Warum Datenanalysten neue Strategien und bessere Geräte benötigen.

Was erfolgreiche Data Scientists von weniger erfolgreichen unterscheidet.

Wie die innovativen Lösungen von Z by HP Data Scientists bei ihrer Arbeit unterstützen.

 

Originalauszug aus dem Dokument:

Datenwissenschaft im neuen Zeitalter

Die Datenwissenschaften durchlaufen als interdisziplinarisches Feld derzeit einen starken Wandel. Die Corona-Pandemie und die damit einhergehenden hybriden Arbeitsmodelle bestehend aus Büro und Home-Office verlangen ein angepasstes Arbeitsumfeld. Gefragt sind nun Geräte, die leistungsstark sind und in privaten Netzwerken den Sicherheitsstandards standhalten. Geräte wie Laptops oder PCs müssen in puncto Größe, Gewichte und Akkulaufzeit zudem auch den mobilen Anforderungen von Arbeitnehmern gerecht werden.

Ein anderes Hybridmodell im digitalisierten Arbeitsumfeld ist die Verbindung von Cloudinstanzen und Edge Computing, die Verarbeitung am Netzwerkrand. Nicht immer ist die Cloud die richtige Wahl für Unternehmen, zum Beispiel in Anbetracht von Down-Times oder des Datenschutzes. Für die Alternative, Edge Computing, sind hingegen stark belastbare Geräte notwendig, die eine dezentrale Datenverarbeitung von Milliarden Datensätzen bewältigen können. Auch die Trends des Maschinellen Lernens und Artificial Intelligence (AI) machen in den letzten Jahren die Runde und verlangen ebenfalls eine Anpassung des Arbeitsumfelds. Alle genannten Arbeitsmodelle können jedoch nur mittels Daten und Analysen entsprechend aufgesetzt und profitabel ausgeführt werden.

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Warum Data Scientists scheitern

Neue Strategien und Geräte für eine bessere Datenanalyse

Inhaltstyp: Whitepaper

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