im Unternehmen sowie Projektleiter aus dem BI- und Analytics-Bereich. Das Buch möchte die Anwenderinnen und Anwender in ihrem bestehenden Umfeld abholen, ihnen Schritt für Schritt die Welt der Data Science nahebringen und Möglichkeiten für die Nutzung von Data Science in ihrem Unternehmen aufzeigen. Dies soll über die Einteilung in einen Grundlagen- und einen praxisnahen Anwendungsteil geleistet werden. Dabei werden zunächst die verschiedenen Facetten der Data Science von der Herkunft über die Möglichkeiten der Nutzung und die dazu notwendigen Architekturen bis hin zu ethischen Aspekten und der Frage der Data Privacy diskutiert. Im Anschluss arbeiten Fallstudien aus der Praxis verschiedene Aspekte heraus, die es bei der Implementierung und beim Einsatz von Data Science im Zusammenspiel mit bestehenden BI-Systemen im Unternehmen zu beachten gilt. Die einzelnen Kapitel können dabei auch in einer anderen als der hier vorliegenden Reihenfolge oder auch selektiv gelesen werden.
Wir als Herausgeber sind sehr froh, dass uns der TDWI und der dpunkt.verlag bei diesem Projekt unterstützt und immer wieder auf unserem Weg bestärkt haben. In erster Linie gilt unser Dank natürlich den beteiligten Autorinnen und Autoren, ohne die uns die Umsetzung des Buches nicht gelungen wäre. Wir freuen uns, dass wir bemerkenswerte Spezialisten für die unterschiedlichen Aspekte von Data Science und ihrer Nutzung im Unternehmen gewinnen konnten, was zu einem ganzheitlichen und runden Bild geführt hat, in dem die Praxis nicht zu kurz kommt.
Beim dpunkt.verlag möchten wir uns speziell bei Christa Preisendanz bedanken, die uns mit ihrer Erfahrung stets auf die Fertigstellung des Buches fokussiert gehalten hat.
Wir hoffen, dass Ihnen, liebe Leserinnen und Leser, die Lektüre des vorliegenden Buches gefällt und Sie viel Nutzen daraus ziehen können, wenn Sie sich für den Einsatz von Data Science interessieren. Da sich der Prozess der Verknüpfung von Data Science und der bestehenden analytischen Landschaft erst am Anfang befindet, wird es spannend werden, zu beobachten, wie schnell und in welchem Umfang die Entwicklung in den Unternehmen voranschreiten wird und welche Transformationen sich daraus ergeben werden.
Uwe Haneke, Stephan Trahasch, Michael Zimmer, Carsten Felden Karlsruhe, Offenburg, Stuttgart, Freiberg im Januar 2019
Inhaltsübersicht
Uwe Haneke · Stephan Trahasch · Michael Zimmer · Carsten Felden
2(Advanced) Analytics is the new BI?
3Data Science und künstliche Intelligenz – der Schlüssel zum Erfolg?
Marc Beierschoder · Benjamin Diemann · Michael Zimmer
4Konzeption und Entwicklung von Data-driven Products/Datenprodukten
5Grundlegende Methoden der Data Science
Stephan Trahasch · Carsten Felden
8Von einer BI-Landschaft zum Data & Analytics-Ökosystem
Michael Zimmer · Benjamin Diemann · Andreas Holzhammer
9Self-Service und Governance im Data-Science-Umfeld: der emanzipierte Anwender
Victoria Kayser · Damir Zubovic
11Gespräch zur digitalen Ethik
12Customer Churn mit Keras/TensorFlow und H2O
16Scrum in Data-Science-Projekten
