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Implementierung von R im Mittelstand

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Daten sind für Unternehmen aller Branchen zu einer maßgeblichen Ressource geworden und Data Science zur Schlüsselqualifikation, um das Potenzial darin zu erschließen. Die freie Programmiersprache R ist dabei weltweit eine der populärsten Lösungen für die Analyse und Visualisierung von Daten. Die Präsentation beschreibt die verschiedenen Wege um Data Science und R im Unternehmen einzuführen und gibt Hinweise, wie Sie den Weg zur Operationalisierung von Data Science meistern.

Veröffentlicht in: Daten & Analysen
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Implementierung von R im Mittelstand

  1. 1. © 2010 – 2016 eoda GmbH R im Mittelstand: Wie Sie die Implementierung von R meistern Oliver Bracht | Chief Data Scientist
  2. 2. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Über eoda Interdisziplinäres Team Statistiker | Ingenieure | Ökonomen | Soziologen | … Sitz in Kassel - Deutschland Data Science Beratung, Training, Support, Software und Analytic Services mit einem Fokus auf R
  3. 3. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Core Pionier Anforderungs- orientiert Data Science Lab Einführung von R
  4. 4. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Data Science Lab Guerilla Requirement • Treiber: • Ursprung: • Datenquellen: • Motivation: • Mindset: • Time-to-production: Core Bereits erfolgt Gründer und Top-Management Aus dem Zentrum Alle verfügbaren Unternehmenszweck Selbstverständlichkeit Einführung von R
  5. 5. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Core Data Science Lab Requirement • Treiber: • Ursprung: • Datenquellen: • Motivation: • Mindset: • Time-to-production: Requirement oriented Data Science Labor“Ready when ready” Management Von oben Sandbox Forschung Experimentieren / Ausprobieren Einführung von R
  6. 6. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Core Data Science Lab Requirement • Treiber: • Ursprung: • Datenquellen: • Motivation: • Denkweise: • Time-to-production: Anforderungs- orientiert Kurz Fachbereiche Von Oben Produktionsdaten Lösen aktueller Geschäftsprobleme Risiko reduzieren; ROI Einführung von R
  7. 7. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Core Data Science Lab Requirement • Führung: • Ursprung: • Datenquellen: • Motivation: • Denkweise: • Time-to-production: Core Business Pionier Lang Einzelne Fachbereiche Von unten .csv Extrakte Überzeugung der Pioniere “Yes, we can” Einführung von R
  8. 8. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Kern Data Science Labor Pionier Anforderungsorientiert New Economy Einführung von R Mittelstand Konzerne
  9. 9. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Der Weg zur Produktion der Pioniere Level 1: Guerilla Stake-Holder: Data Science Level 2: Proof of Concept Stake-Holder: Data Science + Fachanwender Level 3: Produktion Stake-Holder: Data Science + Fachanwender + IT
  10. 10. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv • Das Unternehmen nutzt bisher keine Data Science Tools – abgesehen von Excel • Eine einzelne Person oder eine kleine Gruppe beginnt mit der Nutzung von R für bestimmte Aufgaben • Häufig Praktikanten oder Berufsanfänger • Software Entscheidungen fallen unabhängig von der IT-Abteilung • Keine strategischen Entscheidungen • Kollegen, Vorgesetzte und das Management sind von den Ergebnissen begeistert Level 1: Guerilla
  11. 11. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Erfolgsfaktoren • Die IT-Abteilung so früh wie möglich involvieren • Das interne Data Science Team möglichst bald vergrößern • durch Training (intern, vor Ort, online) • durch Einstellungen • So bald wie möglich in das nächste Level aufsteigen Level 1: Guerilla
  12. 12. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Risiken • IT-Abteilung bereitet Schwierigkeiten • Sich in ad-hoc Anfragen verlieren • Der Problemlöser für jedermann werden Level 1: Guerilla
  13. 13. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv • Use Case-Evaluierung • Datenverfügbarkeit • Analytische Komplexität • Business Value • Wählen Sie die vielversprechendsten Use Cases zur Umsetzung • Planen Sie mehr als einen Use Case zu verwirklichen Level 2: Proof of Concept
  14. 14. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Level 2: Proof of Concept Erfolgsfaktoren • Stellen Sie sicher, dass die Implementierung prinzipiell möglich ist • Behalten Sie ihr Ziel im Auge und verlieren Sie sich nicht in Details • Beteiligen Sie die Fachabteilung so weit wie möglich • Überfordern Sie die Fachabteilung nicht mit statistischen Fachtermini • Halten Sie das analytische Vorgehen und die Geschäftsanforderungen im Einklang
  15. 15. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Level 2: Proof of Concept Risiken • Einen bestimmten Erfolg versprechen • An der ursprünglichen Idee festhalten, obwohl diese nicht mehr passt • Fachanwendern vorläufige Ergebnisse zeigen • Zu viel Energie in die Optimierung und Performance investieren • Kommunikation zwischen Data Science und Fachabteilung
  16. 16. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Level 3: Produktiv • Proof-of-Concept Ansätze in die Produktion implementieren • Übergang vom Labor zur Automatisierung • Übergang von Hacking zu Programmierung wechseln
  17. 17. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Input Level 3: Produktiv Businessimplementierung Analyse Output
  18. 18. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Input Businessimplementierung Output Technische Implementierung Analyse Level 3: Produktiv
  19. 19. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Mensch / Maschine Businessimplementierung Technische Implementierung Analyse Mensch / Maschine Level 3: Produktiv
  20. 20. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Erfolgsfaktoren • Fokus auf Softwareentwickler-Kompetenzen • Fokus auf Performance • Zunächst stabile Version in der Produktivumgebung veröffentlichen, bevor weitere Features hinzugefügt werden • Richten Sie ein Backlog für neue Features und Verbesserungsvorschläge ein Level 3: Produktiv
  21. 21. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Versionierung Fehlerkontrolle Dependency Management Dokumentation Paketerstellung Staging Testing Deployment Profiling Erfolgsfaktoren Level 3: Produktiv
  22. 22. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Output Technical Implementation Analytic Level 3: Produktion Risiken • Unterschätzung des Aufwandes für die Instandhaltung und Fehlerbehebung • Fehlerbeseitigung ist auf Produktivsystemen schwieriger • Codeänderungen veröffetnlichen ohne vorherigem Test auf Staging Systemen • „Unbekannte“ Eingangsdaten
  23. 23. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktion Fazit
  24. 24. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktion Statistiken, Methoden Fachwissen Data Science Software- Entwicklung
  25. 25. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktion Guerilla & Proof-of-Concept Phase Statistiken, Methoden Software- Entwicklung Fach- wissen
  26. 26. © 2010 – 2016 eoda GmbHwww.eoda.de Einleitung | Guerilla | Proof of Concept | Produktiv Produktiv Phase Software- Entwicklung Statistiken, Methoden Fach- wissen
  27. 27. © 2010 – 2016 eoda GmbH @eodaGmbH @eodaGmbH eodaGmbH blog.eoda.de eoda GmbH Universitätsplatz 12 34127 Kassel www.eoda.de info@eoda.de +49 561 202724-40 Die Data Science Spezialisten.

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