Entwicklung Agile

Warum Data Science Projektmanagement entscheidend für die Zukunftssicherung Ihres Unternehmens ist

In der heutigen Geschäftswelt besteht eine zunehmende Nachfrage nach Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren. Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, von der Fertigung über den Einzelhandel bis hin zum Gesundheitswesen, zur Finanzierung und in vielen anderen Branchen. Diese Ansätze werden jedoch durch die Anwendung ungeeigneter Projektmanagementmethoden wie bekannte Ansätze aus der Softwareentwicklung (z. B. die agile Methode Scrum) und die damit verbundenen Erwartungen behindert.

Agiles Projektmanagement hat sich in den letzten Jahrzehnten zum Standardansatz für die iterative Entwicklung und Bereitstellung von Software während der gesamten Projektlaufzeit entwickelt. Bei jeder Lieferung wird die Software aktualisiert, um Feedback zu reflektieren, meistens von Kunden.

Leider ist diese Methodik für datenwissenschaftliche Projekte nicht optimal. Die agilen Methoden werden von Zeit und Erwartung bestimmt, und dies kann in den Data Science-Projekten, die Wahrscheinlichkeiten sowie dem Volumen und der Geschwindigkeit von Big Data ausgesetzt sind, nicht bequem angewendet werden. Angesichts der wachsenden Nachfrage nach der Integration künstlicher Intelligenz in eine Vielzahl von Geschäftsprozessen ist es unerlässlich, spezialisiertere Projektmanagement-Ansätze zu verwenden. Schauen wir uns zwei Modelle an, die den traditionellen agilen Ansatz schnell ersetzen.

CRISP-DM und ASUM-DM

CRISP-DM steht für “cross-industry standard process for data mining” und wurde in den 1990er Jahren als Methode zur Gewinnung von Daten mit dem Ziel entwickelt, geschäftliche Erkenntnisse zu generieren. Es bietet sechs Stufen für die Anwendung von Data Science zur Lösung von Geschäftsproblemen:

  1. Verstehen der Unternehmung, seine Herausforderungen und seine Datenbedürfnisse
  2. Verstehen der Daten, einschließlich der Datentypen und der darin enthaltenen Informationen
  3. Aufbereitung der Daten, damit ein Modell sie verarbeiten und analysieren kann
  4. Entwicklung eines Modells, das die Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt
  5. Bewertung des Modell auf Genauigkeit
  6. Testen des Modell anhand neuer Daten

Diese Herangehensweise an das Projektmanagement scheint ziemlich unkompliziert, kann jedoch für heutige komplexe Datensätze sogar ein wenig rudimentär sein.

ASUM-DM, das aus CRISP-DM hervorgegangen ist, wurde von IBM entwickelt, um einen “vollständigeren Implementierungslebenszyklus” bereitzustellen. Die „Analytics Solutions Unified Method [for Data Mining]“ führt die Schritte in CRISP-DM ein wenig weiter aus und bietet zusätzliche Möglichkeiten und auch parallele Zyklen, die mehr Test und Versionierung enthalten, ähnlich wie bei dem agilen Modell.

Der große Vorteil der Datenwissenschaft

Agiles Projektmanagement ist hervorragend geeignet, um Tests durchzuführen, Feedback zu erhalten und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. In der heutigen Data Science-Welt skaliert es einfach nicht. Data Science kann jedoch weitaus vielfältigere Datensätze berücksichtigen und diese analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Mit anderen Worten, eine riesige Datenbank mit Kundeninteraktionen reicht nicht aus. Oft ist es auch notwendig, die von Prozessen erzeugten Daten sowie Daten von z. externe Quellen oder andere Echtzeitdaten, die beide nicht in einen agilen Projektmanagementprozess passen würden. Es ist für Unternehmen immer wichtiger, eine umfassendere Sichtweise einzunehmen, die den Kontext umfasst, der mit den Kundenaktionen verbunden ist.

Ist es an der Zeit, Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen?

In der heutigen hypervernetzten Welt sind Daten das neue Lebenselixier für Unternehmen, die jeden Vorteil benötigen, den sie erzielen können. Künstliche Intelligenz kann, wenn sie auf einen bestimmten Prozess oder ein bestimmtes Geschäftsproblem angewendet wird, neue Effizienzgewinne schaffen, die Unternehmen nutzen können, um sowohl langfristige Nachhaltigkeit als auch Rentabilität zu gewährleisten. Um an diesen Punkt zu gelangen, müssen Unternehmen jedoch ältere Modelle zur Problemlösung aus dem Weg räumen und sich auf verfeinerte und komplexe Modelle konzentrieren, wie sie beispielsweise in der Datenwissenschaft angeboten werden.

Wenn Sie bereit sind, Wege zu finden, um Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen, kontaktieren Sie uns. Mit All.in Data können Sie Bereiche identifizieren, in denen künstliche Intelligenz die größten Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben kann, und eine kundenspezifische Lösung entwickeln, um selbst schwierigste Herausforderungen zu meistern.

Mit besten Grüßen,
Florian Horn

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