{"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":"Datenabteilung. Jahr 2013. R\u00fcckblick","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Im Jahr 2013 IBS<\/b>, die damals anscheinend Division f\u00fcr Daten<\/b>, baten mich, einen solchen Brain Dump (ausschlie\u00dflich basierend auf meinen Erfahrungen mit Unternehmens-Kunden im \u00d6l- und Gasbereich) \u00fcber das Problemfeld von Big Data und Daten im Allgemeinen zu erstellen. Ich bin nach 7 Jahren darauf gesto\u00dfen und fand es lustig. Einige Dinge sind offensichtlich. Einige erwiesen sich als nicht ganz korrekt, aber... 7 Jahre sind vergangen. <\/p>\n

Ich schrieb auf Englisch und dachte, ich k\u00f6nnte es ins Deutsche \u00fcbersetzen. Vielleicht ist etwas immer noch relevant? (Ich werde die Bullet Points \u00fcbersetzen, die Tabellen lasse ich wegen Faulheit auf Englisch. Gr\u00fcn \u2013 gut, Rot \u2013 gef\u00e4hrlich, Blau \u2013 Traum). <\/p>\n

Ich werde minimale Kommentare aus \u201eheute\u201c hinzuf\u00fcgen kursiv<\/i>, damit es verst\u00e4ndlich und unterscheidbar ist.<\/p>\n

Also, DATEN! Wir brauchen Daten\u2026
\n<\/a><\/noindex>
\nDie Division f\u00fcr Daten ist wie das Blut des Unternehmens, denn Daten k\u00f6nnen mit Blut verglichen werden, das durch die Venen und Arterien des Unternehmens flie\u00dft. Doch obwohl das Blut gleich ist, sind die Organismen unterschiedlich, und deshalb Produktisierung<\/b> ist sehr erschwert, aber sie stellt auch eine M\u00f6glichkeit zur Weiterentwicklung dar. <\/p>\n

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

\"Datenabteilung.
\n
\nAlso, Gesch\u00e4ftsgrunds\u00e4tze...<\/b><\/p>\n

    \n
  1. Wir verkaufen an Unternehmen<\/b>, und nicht IT<\/b> (m\u00f6gen mir alle ITler sofort verzeihen) denn wir l\u00f6sen globale Probleme, und verdienen dabei auch ein bisschen mehr Geld.<\/li>\n
  2. Alle Gesch\u00e4ftsprobleme konzentrieren sich auf branchenspezifische Themen und erfordern eine ad\u00e4quate Spezialisierung.<\/b>.<\/li>\n
  3. Versuche, den Wert der \u201eDaten\u201c<\/b> oder, was noch schwieriger ist, den Wert des \u201eDatenmanagements\u201c f\u00fcr Unternehmen zu beweisen, sind ewige Qualen und Schmerzen. Im Grunde ist es wie zu einem Menschen zu kommen, der sich gut f\u00fchlt, und zu sagen: \u201eKumpel, wir werden dir jetzt das Blut behandeln, und, Kumpel, das ist teuer!\u201c<\/li>\n
  4. Mein ganz pers\u00f6nlicher \u201efeuchter Traum\u201c ist es, im Rahmen eines SaaS-Modells \u201eDatenextraktion\u201c und \u201eAnalyse\u201c f\u00fcr kleine und mittlere Unternehmen anzubieten<\/b>, die sich in 123 Cloud-Dienste mit coolen Schnittstellen gewagt haben: Projektmanagement, Helpdesk, Buchhaltung, CRM, Lohnabrechnung, Zeiterfassung, Marketing, ... alles M\u00f6gliche, und sich in den Daten verloren haben. Youcalc und Successfactors (solche gibt es wahrscheinlich nicht mehr<\/i>) ist doch gut!<\/li>\n
  5. Sucht nach Menschen, die gerne daran arbeiten \u201ecrunchen\u201c <\/b>mit Daten. Sie sind selten und seltsam (wie Kaffeesatzleser), aber entscheidend f\u00fcr das Gesch\u00e4ft. Ein Poet kann beispielsweise sehr gut die Korrelation verstehen.<\/li>\n
  6. Ingenieure<\/b> werden ben\u00f6tigt! Sie sind notwendig, um die Probleme, die die Cruncher aus den Daten herausgefiltert haben, in L\u00f6sungen zu verwandeln. Der Erfolg oder Misserfolg der L\u00f6sungen h\u00e4ngt vollst\u00e4ndig von ihnen ab. <\/li>\n
  7. Entwicklung opensource<\/b> Projekte haben einen enormen Wert und erm\u00f6glichen es, komplexe L\u00f6sungen praktisch von Grund auf zu \u201ebauen\u201c.<\/li>\n
  8. Aber\u2026 man darf nicht vergessen, dass Hadoop eine Bibliothek ist und Lucene ebenfalls eine Bibliothek ist, und der Abstand zwischen Bibliothek und industriellem Produkt<\/b> ist erheblich!<\/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. Agilit\u00e4t (so Gott will<\/i>) ist eine Schl\u00fcsseltechnik in der Zusammenarbeit mit dem Kunden und der \u00dcberpr\u00fcfung von Hypothesen<\/b>, von denen es viele geben wird. <\/li>\n
  11. Das Outsourcen jeglicher Programmierung und UI ist besonders sinnvoll und notwendig. Alle Gesch\u00e4ftsanalysen und Spezifikationen des Backends<\/b> sollten beibehalten innerhalb<\/b> und als Schl\u00fcsselkompetenz betrachtet werden. <\/li>\n
  12. Die Entscheidungen tragenden Personen im Gesch\u00e4ft m\u00fcssen st\u00e4ndig \u00fcber die Notwendigkeit ordnungsgem\u00e4\u00dfer Datenverarbeitung informiert werden. <\/b>und einer st\u00e4ndigen Suche nach neuen Analyseans\u00e4tzen. 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 ist eine endlose Inspirationsquelle (da gab es damals noch nicht so viele Katzen<\/i>) in Bezug auf Ans\u00e4tze im Corporate Data Management, obwohl die Aufgaben und der Umfang erheblich variieren. <\/li>\n<\/ol>\n

    \"Datenabteilung.
    \n
    \nTechnologische Pr\u00e4missen\u2026<\/b><\/p>\n

      \n
    1. Es gibt ein enormes Entwicklungspotenzial in der Vereinfachung<\/b> der Art und Weise, wie Daten den Menschen pr\u00e4sentiert werden. Man k\u00f6nnte es mit dem Begriff \u201eIphonisierung\u201c beschreiben.<\/li>\n
    2. Obwohl BI-Anbieter behaupten, dass sie direkt Analysen f\u00fcr Endbenutzer bringen<\/b>, (und sie bewegen sich nat\u00fcrlich in diese Richtung) \u2013 ein Durchbruch hat immer noch nicht stattgefunden. Die Menschen verstehen einfach schlecht multidimensionale<\/b> Daten.<\/li>\n
    3. Das Benutzerinterface, das mehr oder weniger komplexe schwach strukturierte Daten in facettierten<\/b> Darstellungen pr\u00e4sentiert \u2013 ist ebenfalls eine unendliche Quelle von Problemen. Fazit: je flacher \u2013 desto besser. <\/li>\n
    4. Die Plattform, die auf der automatischen Datenerfassung aus Quellen basiert (die nicht immer f\u00fcr eine solche Erfassung gedacht sind), ist stark von den Quellen, der Stabilit\u00e4t der Connectoren und der Infrastruktur abh\u00e4ngig. In der Unf\u00e4higkeit, Ergebnisse zu liefern, wird immer die Plattform (der Bote) beschuldigt. 70% der Kunden bleiben l\u00e4nger als 2 Jahre bei uns<\/b> \u2013 das 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 wie 2x2 Zahlen M\u00f6glichkeiten im Wert von Millionen Dollar. Ein gutes Beispiel sind die Daten \u00fcber das Ende der Lebensdauer von Infrastrukturelementen auf dem norwegischen Shelf. Als alle zuk\u00fcnftigen Termine f\u00fcr Kapitalreparaturen aller Ger\u00e4te auf einer Achse dargestellt wurden und klar wurde, dass in N Jahren ein wahrer Shelfs-Apokalypse bevorsteht, stand ein sehr wohlhabender Mensch auf, verneigte sich hastig und sagte: \u201eEntschuldigen Sie, ich habe wenig Zeit, ich muss die Flotte vorbereiten\u2026\u201c<\/li>\n
    6. Excel, und im Grunde genommen stellt eine klare und einfache tabellarische Darstellung von Daten eine enorme Kraft und eine gro\u00dfe Zukunft dar. Ich glaube an sch\u00f6ne Tabellen.<\/b> (und immer noch<\/i>)und das war's!<\/li>\n
    7. Das Hauptaugenmerk all dieser \u201eAnalytik\u201c ist die Automatisierung von Entscheidungsprozessen<\/b>. Dort liegen die gr\u00f6\u00dften M\u00f6glichkeiten, aber auch die h\u00f6chsten Risiken. Deshalb sind die M\u00f6glichkeiten gro\u00df, und die Risiken ebenso. Zum Beispiel das Management der Bohrungen...<\/li>\n
    8. Wenn \u201eIntegrationsf\u00e4higkeit\u201c das Hauptmerkmal ist, m\u00fcssen die Daten de facto als Dienst bereitgestellt werden. REST<\/b> ist wichtig, darf aber nicht auf die Optimierung verzichten Leistung.<\/b>, die heutzutage oft der Integrationsf\u00e4higkeit geopfert wird, da die Rechenleistung weiter steigt. <\/li>\n
    9. Masterdaten<\/b> sind das, was lokalisiert, extrahiert und standardisiert werden muss, bevor gesch\u00e4ftliche Fragen angegangen werden. Masterdaten sind klein, die Probleme damit sind jedoch gro\u00df! Wie die Semantik-Br\u00fcder sagen \u2013 50 % aller weltweiten Probleme entstehen dadurch, dass Menschen dieselben Dinge unterschiedlich benennen, und die anderen 50 % entstehen, weil sie verschiedene Dinge mit einem Namen benennen.<\/li>\n
    10. Beliebig Kapselung<\/b> auf der Speicherungsebene schr\u00e4nkt die Offenheit der L\u00f6sung ein und f\u00fchrt zur SILO-ifizierung. Gut, wenn Sie ein gro\u00dfer Anbieter sind, ansonsten ist es eher suboptimal. (Hier geht es nicht um den Block-Level und nicht um AWS S3, das damals schon 6 Jahre alt war, sondern um Dateien.<\/i>). <\/li>\n
    11. Relationale Modellierung<\/b> ist uns nicht mehr der Freund. RDF und key-value \u2013 gro\u00dfartig! Wir haben die magischen Transformationen relationaler Datenbanken von 2000 Tabellen auf 15 Tabellen gesehen, und kein Nutzer hat etwas verloren. <\/li>\n
    12. Das Internet funktioniert, weil es URL<\/b> eine einheitliche Adressierungsmethode gibt. Die Bedeutung der URL oder besser gesagt URI<\/b> l\u00e4sst sich f\u00fcr die Informationsressourcen eines Unternehmens nur schwer \u00fcbersch\u00e4tzen. <\/li>\n
    13. Text Mining und NLP sind popul\u00e4r<\/b>. Im Internet. Aber auch im Unternehmenssektor k\u00f6nnen enorme Erfolge erzielt werden, indem strukturierte Daten aus unstrukturierten Unternehmensdaten extrahiert werden. <\/li>\n
    14. Synergie<\/b> zwischen strukturierten Daten und Informationen, die aus unstrukturierten Daten, d.h. Dateien, extrahiert werden \u2013 ein analytischer Klondike. <\/li>\n
    15. Bei der Datenauswertung \u2013 die Rechte und Urheberrechte nicht vergessen.<\/b>. <\/li>\n
    16. Ein Unternehmen, das Daten extrahiert, sollte einHackertum bilden<\/b>, im besten Sinne des Wortes. Inspiriert von dem harten Kampf gegen die Schutzsysteme der Gelben Seiten gegen Suchbots. <\/li>\n
    17. Bevor man mit Daten arbeitet, muss man sie \u00bbsehen\u00ab.<\/b> in vollem Umfang. Das ist schwer zu erkl\u00e4ren. Mir kommen Tabellenformen in den Sinn. Jemandem k\u00f6nnten graphische Darstellungen einfallen, aber jedes Diagramm ist bereits eine Interpretation. So oder so... \"sehen\"!<\/li>\n
    18. wiederholt die Frage nach dem \u201eVertrauen\u201c der Nutzer in das Frontend. 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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