{"id":78146,"date":"2020-04-17T01:42:21","date_gmt":"2020-04-16T23:42:21","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/divizion-dannyh-2013-god-retrospektiva"},"modified":"2020-04-17T01:42:21","modified_gmt":"2020-04-16T23:42:21","slug":"divizion-dannyh-2013-god-retrospektiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/divizion-dannyh-2013-god-retrospektiva","title":{"rendered":"Division Daten. 2013. R\u00fcckblick","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Im Jahr 2013 IBS<\/b>, die damals zu sein schienen, wurden Datendivision<\/b>, und baten mich, ein solches Brain Dump (ausschlie\u00dflich basierend auf Erfahrungen mit Unternehmens-Kunden aus der \u00d6l- und Gasbranche) \u00fcber das Problembereich der Big Data und Daten im Allgemeinen zu erstellen. Ich bin nach 7 Jahren wieder darauf gesto\u00dfen und fand es am\u00fcsant. Einige Dinge sind offensichtlich. Einige waren nicht ganz richtig, aber\u2026 7 Jahre sind vergangen. <\/p>\n

Ich schrieb auf Englisch und dachte, ich \u00fcbersetze es ins Russische. Vielleicht ist etwas davon auch jetzt noch relevant? (Ich werde die Bullet-Points \u00fcbersetzen, aber die Tabellen lasse ich aus Faulheit auf Englisch. Gr\u00fcn \u2013 gut, rot \u2013 gef\u00e4hrlich, blau \u2013 Traum). <\/p>\n

Minimale Kommentare aus \u201eheute\u201c werde ich kursiv<\/i>, damit es verst\u00e4ndlich und erkennbar ist.<\/p>\n

Also, DATEN! Wir brauchen Daten\u2026
\n<\/a><\/noindex>
\nDie Datendivision \u2013 das ist die Blutdivision, denn Daten lassen sich zum Beispiel mit Blut vergleichen, das durch die Venen und Arterien des Gesch\u00e4ftsk\u00f6rpers flie\u00dft. Obwohl das Blut eine Einheit ist \u2013 die Organismen sind unterschiedlich und deshalb Produktifizierung<\/b> ist sehr erschwert, aber sie ist auch eine Chance f\u00fcr Wachstum. <\/p>\n

Es gibt Menschen, denen Daten sofort ins Auge springen \u2013 das sind Wir<\/b>.
\nUnd es gibt Menschen, die Daten leider direkt nicht sehen. Das sind, leider, unsere Kunden<\/b>!<\/p>\n

\"Division
\n
\nAlso, gesch\u00e4ftliche Postulate\u2026<\/b><\/p>\n

    \n
  1. Wir verkaufen an Unternehmen<\/b>, nicht IT<\/b> (m\u00f6gen mir alle ITler sofort verzeihen), denn wir l\u00f6sen weltweite Probleme und verdienen dabei mehr Geld.<\/li>\n
  2. Alle gesch\u00e4ftlichen Probleme konzentrieren sich auf thematische Branchenvertikalen und erfordern eine angemessene Spezialisierung<\/b>.<\/li>\n
  3. Versuche, den Wert von \u201eDaten\u201c<\/b> oder noch schwieriger, den Wert von \u201eDatenmanagement\u201c f\u00fcr Unternehmen nachzuweisen \u2013 das sind ewige Qualen und Schmerzen. Im Grunde ist es, als w\u00fcrde man zu einem Menschen kommen, der sich ganz gut f\u00fchlt und sagen: \u201eAlter, wir werden dein Blut behandeln, und das wird teuer!\u201c<\/li>\n
  4. Mein ganz pers\u00f6nlicher \u201efeuchter Traum\u201c ist es, im Rahmen eines SaaS-Modells \u201eDatenausz\u00fcge\u201c und \u201eAnalysen\u201c f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen<\/b>, die in 123 Cloud-Services mit coolen Schnittstellen eingestiegen sind: Projektmanagement, Helpdesk, Buchhaltung, CRM, Gehaltsabrechnung, Zeiterfassung, Marketing, \u2026 nennen Sie es, und sich in Daten vergraben. Youcalc und Successfactors (wahrscheinlich gibt es die nicht mehr<\/i>) ist gut!<\/li>\n
  5. Suchen Sie Menschen, die gerne mit \u201ecrunchen\u201c <\/b>mit Daten. Sie sind selten und seltsam (wie Kaffeebohnenleser), aber sie sind entscheidend f\u00fcr das Gesch\u00e4ft. Ein Poetik kann zum Beispiel sehr gut in Korrelationsfragen sein.<\/li>\n
  6. Ingenieure<\/b> Sie sind notwendig! Notwendig, um die Probleme, die Cruncher aus den Daten extrahiert haben, in L\u00f6sungen zu verwandeln. Der Erfolg oder Misserfolg der L\u00f6sungen h\u00e4ngt vollst\u00e4ndig von ihnen ab. <\/li>\n
  7. Entwicklung open-source<\/b> Projekte haben einen enormen Wert und erm\u00f6glichen es, komplexe L\u00f6sungen praktisch \"von Grund auf\" zu \"bauen\".<\/li>\n
  8. Aber... man darf nicht vergessen, dass Hadoop eine Bibliothek ist und Lucene ebenfalls eine Bibliothek ist, und dass der Abstand zwischen einer Bibliothek und einem Industrieprodukt<\/b> deutlich!<\/li>\n
  9. Die entwickelten L\u00f6sungen m\u00fcssen erheblich angepasst werden, weil Modularit\u00e4t<\/b> und Integrationsf\u00e4higkeit<\/b> sind entscheidende Punkte. <\/li>\n
  10. Agile (verzeih es Gott<\/i>) ist eine Schl\u00fcsseltechnik im Umgang mit dem Kunden und der \u00dcberpr\u00fcfung von Hypothesen<\/b>, von denen es viele geben wird. <\/li>\n
  11. Es ist besonders m\u00f6glich und notwendig, jegliche Codierung und UI auszulagern. Alle Gesch\u00e4ftsanalysen und Spezifikationen des Backends<\/b> sollten verbleiben innerhalb<\/b> und als Schl\u00fcsselkompetenz betrachtet werden. <\/li>\n
  12. Die Entscheidungstr\u00e4ger aus dem Gesch\u00e4ft sollten st\u00e4ndig \u00fcber die Notwendigkeit einer korrekten Datenverarbeitung <\/b>und die st\u00e4ndige Suche nach neuen Analyseans\u00e4tzen informiert sein. Die Kombination aus technischen und gesch\u00e4ftlichen Kompetenzen unserer Mitarbeiter wird dazu beitragen, den Status der gesamten Organisation zu erh\u00f6hen. <\/li>\n
  13. Internet<\/b> \u2013 es gibt eine unendliche Inspirationsquelle (damals gab es noch nicht so viele Katzen<\/i>) hinsichtlich der Ans\u00e4tze zur Unternehmensf\u00fchrung von Daten, obwohl die Aufgaben und der Umfang erheblich variieren. <\/li>\n<\/ol>\n

    \"Division
    \n
    \nTechnologische Grunds\u00e4tze\u2026<\/b><\/p>\n

      \n
    1. Es gibt ein enormes Entwicklungspotenzial in der Vereinfachung<\/b> dar\u00fcber, wie Daten den Menschen pr\u00e4sentiert werden. Man k\u00f6nnte es \"iPhoneisierung\" nennen.<\/li>\n
    2. Obwohl BI-Anbieter behaupten, dass sie direkt Analytik den Endbenutzern bringen,<\/b>(und sie bewegen sich nat\u00fcrlich in diese Richtung) \u2013 ein Durchbruch hat noch nicht stattgefunden. Die Menschen verstehen einfach nicht mehrdimensionale<\/b> Daten.<\/li>\n
    3. Die Benutzeroberfl\u00e4che, die mehr oder weniger komplexe schwach strukturierte Daten in facettierter<\/b> Form darstellt \u2013 bringt ebenfalls eine unendliche Anzahl von Problemen mit sich. Fazit: Je flacher \u2013 desto besser. <\/li>\n
    4. Die Plattform, die auf der automatischen Datenextraktion aus Quellen basiert (die nicht immer daf\u00fcr vorgesehen sind), ist stark von den Quellen, der Robustheit der Konnektoren und der Infrastruktur abh\u00e4ngig. Bei der Unf\u00e4higkeit, Ergebnisse zu liefern, wird immer die Plattform (der Bote) verantwortlich gemacht. Vertrauen<\/b> \u2013 Kapital solcher Plattformen. Kapital, das schwer zu verdienen und leicht zu verlieren ist. <\/li>\n
    5. Aus gesch\u00e4ftlicher Sicht gibt es keinen Unterschied zwischen der Analyse von Big Data und einfachen Daten.<\/b>. Oft verbergen sich hinter einfachen Zahlen wie 2x2 M\u00f6glichkeiten im Wert von Millionen Dollar. Ein gutes Beispiel sind die Daten \u00fcber das Ende der Lebensdauer von Infrastrukturelementen auf dem Norwegischen Schelf. Als alle zuk\u00fcnftigen Termine f\u00fcr Kapitalreparaturen der gesamten Ausr\u00fcstung auf eine Achse gelegt wurden, stellte sich heraus, dass in N Jahren ein richtiges Schelf-Armaggeddon bevorsteht \u2013 eine sehr wohlhabende Person stand von ihrem Stuhl auf, verbeugte sich hastig und verlie\u00df den Raum mit den Worten: \u201eEntschuldigung, ich habe wenig Zeit, ich muss die Flotte vorbereiten...\u201c<\/li>\n
    6. Excel, und im Grunde genommen eine klare und pr\u00e4zise tabellarische Darstellung von Daten, hat immense Kraft und eine gro\u00dfe Zukunft. Ich glaube an sch\u00f6ne Tabellen<\/b> (und immer noch<\/i>) und das ist alles!<\/li>\n
    7. Das Hauptaugenmerk dieser ganzen \u201eAnalytik\u201c liegt auf der Automatisierung von Entscheidungsprozessen.<\/b>Hier liegen die gr\u00f6\u00dften M\u00f6glichkeiten, aber auch die h\u00f6chsten Risiken, weshalb die M\u00f6glichkeiten gro\u00df sind, und deshalb die Risiken gro\u00df sind, und deshalb die M\u00f6glichkeiten, und deshalb die Risiken\u2026 \ud83d\ude42 Beispiel: Die Verwaltung von Bohrungen.<\/li>\n
    8. Wenn \u201eIntegrationsf\u00e4higkeit\u201c das Schl\u00fcsselmerkmal ist, dann m\u00fcssen die Daten de facto als Dienst bereitgestellt werden. REST<\/b> Es ist wichtig, aber man darf die Optimierung nicht vergessen der Leistung<\/b>, die heutzutage oft auf dem Altar der Integrationsf\u00e4higkeit geopfert wird, da die Rechenleistung weiter w\u00e4chst. <\/li>\n
    9. Stammdaten<\/b> sind das, was lokalisiert, extrahiert und standardisiert werden muss, bevor man gesch\u00e4ftliche Fragen anspricht. Stammdaten sind klein, aber die Probleme damit sind gro\u00df! Wie die Br\u00fcder der Semantik sagen \u2013 50 % aller Weltprobleme kommen daher, dass die Leute dieselben Dinge unterschiedlich benennen, und die anderen 50 % davon, dass sie unterschiedliche Dinge gleich benennen.<\/li>\n
    10. Jede Die Kapselung<\/b> auf der Speicherebene schr\u00e4nkt die Offenheit der L\u00f6sung ein und f\u00fchrt zu SILO-ifizierung. Gut, wenn man ein gro\u00dfer Anbieter ist, ansonsten ist das eher suboptimal.Hier geht es nat\u00fcrlich nicht um Blocklevel und nicht um AWS S3, das damals bereits 6 Jahre alt war, sondern um Dateien.<\/i>). <\/li>\n
    11. Relationales Modellieren<\/b> von Daten ist uns kein Freund mehr. RDF und Schl\u00fcssel-Wert \u2013 gro\u00dfartig! Wir haben magische Transformationen relationaler Datenbanken gesehen, von Modellen mit 2000 Tabellen auf 15 Tabellen, und keiner der Nutzer hat etwas verloren. <\/li>\n
    12. Das Internet funktioniert, weil es URL<\/b> eine einheitliche Adressierung gibt. Die Bedeutung von URLs oder vielmehr URI<\/b> f\u00fcr die Informationsressourcen eines Unternehmens ist schwer zu \u00fcbersch\u00e4tzen. <\/li>\n
    13. Text Mining und NLP sind popul\u00e4r<\/b>. Im Internet. Aber auch im Unternehmenssektor k\u00f6nnen gro\u00dfe Erfolge erzielt werden, indem strukturierte Daten aus unstrukturierten Unternehmensdaten extrahiert werden. <\/li>\n
    14. Synergie<\/b> zwischen strukturierten Daten und aus unstrukturierten Daten extrahierter Information, d.h. Dateien \u2013 ein analytischer Klondike. <\/li>\n
    15. Beim Extrahieren von Daten \u2013 vergessen wir nicht die Rechte und Urheberrechte.<\/b>. <\/li>\n
    16. Ein Unternehmen, das sich mit der Datenextraktion besch\u00e4ftigt, sollte einHackerteam<\/b>, im positiven Sinne des Wortes, aufstellen. Inspiriert von dem harten Kampf gegen die Sicherheitssysteme der Gelben Seiten gegen Suchbots. <\/li>\n
    17. Bevor man mit Daten arbeitet \u2013 muss man sie sehen<\/b> in ihrer Gesamtheit. Es ist schwierig zu erkl\u00e4ren. Mir kommen Tabellenformen in den Sinn. Anderen vielleicht grafische Darstellungen, aber jede Grafik ist bereits eine Interpretation. So oder so\u2026 \u201esehen\u201c!<\/li>\n
    18. Sich im Thema des \u201eVertrauens\u201c der Nutzer in das Frontend wiederholen. Vertrauen in die Connectoren\/Datenentstehungsprozesse, Vertrauen in die Daten, Vertrauen in die getroffenen Entscheidungen.<\/b>.<\/li>\n<\/ol>\n

      Quelle: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

      \u0412 2013 \u0433\u043e\u0434\u0443 IBS, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430, \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0414\u0438\u0432\u0438\u0437\u0438\u043e\u043d \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0431\u0440\u0435\u0439\u043d\u0434\u0430\u043c\u043f (\u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0444\u0442\u0435\u0433\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438) \u043f\u043e \u043f\u043e\u0432\u043e\u0434\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0434\u0430 \u0438 \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435. \u0412\u043e\u0442 \u044f \u043d\u0430\u0442\u043a\u043d\u0443\u043b\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0441\u043f\u0443\u0441\u0442\u044f 7 \u043b\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0437\u0430\u0431\u0430\u0432\u043d\u043e. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0449\u0438 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0432\u0435\u0440\u043d\u044b \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c, \u043d\u043e\u2026 7 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":78147,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-78146","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Datenabteilung. 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