Webinar-Rückblick: So machen Sie Daten für alle in Ihrem Unternehmen nutzbarer

Das AtScale-Seminar zum Thema „Wie Sie Daten für alle in Ihrer Organisation nutzbarer machen“ bietet wertvolle Einblicke, wie Führungskräfte Daten zentralisieren und aus Silos entfernen können, um sie für alle in einer Organisation zugänglicher zu machen. 

Die vorgestellten Redner

Das Seminar besteht aus vier Referenten: 

• Chris Chapman: Chris Chapman, Senior Specialist Solution Architect bei AWS Amazon Web Services, arbeitet mit Kunden zusammen, um Best Practices für Automatisierung, Sicherheit und Governance mit nativen AWS-Services und Partnerprodukten zu implementieren. Als AWS Certified Solutions Architect verfügt er über Kenntnisse in den Bereichen Cloud Computing, Datenintegration und -architektur, SaaS-Computing sowie Softwaredesign und -entwicklung. 

 

• Brian Prascsk: Brian Prascak, Advanced Analytics, Platform and Data Services bei Wawa, ist ein Vordenker mit über 15 Jahren Erfahrung in den Bereichen Marketinganalyse, Produktmanagement und Data Science. Bevor er bei Wawa arbeitete, war er in den Bereichen Forschung und Informationsdienste, Finanzdienstleistungen, Zahlungen, Einzelhandel, Konsumgüter, Reisen und Technologie tätig.

• Perry Spaziergang: Perry Stroll, Direktor für Technik und Dateninfrastruktur bei Facebook, arbeitet mit leistungsstarken, großen Datensystemen. Bevor er bei Facebook arbeitete, war er Leiter Datentechnologien bei Wayfair. Er verfügt über umfangreiche Erfahrung in den Bereichen Software- und Produktentwicklung, Dateninfrastrukturen und Teamentwicklung.

• Dave Mariani: Dave Mariani, Mitbegründer und Chief Technology Officer bei AtScale, hatte zuvor die Position des VP of Engineering bei Klout und bei Yahoo! inne. Er war verantwortlich für die Erstellung des weltweit größten mehrdimensionalen Würfels für BI auf Hadoop.

 

Die verschiedenen Teile eines erfolgreichen Datenprojekts

Das aufschlussreiche Seminar dieser vier Referenten deckt viele Bereiche ab, einschließlich der verschiedenen Teile, die für ein erfolgreiches Datenprojekt erforderlich sind. Viele Unternehmen scheitern, weil sie nicht einfach anfangen und im Laufe der Zeit ein komplexeres Projekt aufbauen, sondern direkt zu Letzterem übergehen. 

Innovation und Erkenntnisse werden durch den Zugriff auf Daten, Zeit und Computer für deren Verarbeitung sowie durch Experten vorangetrieben, die diese in aussagekräftige Berichte und Grafiken umwandeln können. Dieser Prozess ist für jedes Unternehmen immer einzigartig, aber darüber hinaus ist er innerhalb der internen Struktur jedes Unternehmens einzigartig. Beispielsweise kann jedes Team oder jeder Teil der Organisation unterschiedlich sein, und in jeder Phase gibt es spezielle Werkzeuge und Fähigkeiten. 

Vielen Unternehmen fällt es schwer, jeden Platz in jedem Data-Science-Team mit qualifizierten Experten zu besetzen. Daher ist es für sie von entscheidender Bedeutung, die Fortschritte eines Teams zu demokratisieren, damit alle Teams darauf zugreifen können. 

Eines der ersten Dinge, die Unternehmen tun sollten, ist die Entlastung der Data-Science-Teams durch schwere Arbeit. Dies kann beispielsweise durch die Automatisierung der Infrastruktur, die Bereitstellung von Self-Service für gängige Tools, die Durchsetzung von Compliance und die Sicherung von Daten mit Identity Access Management erreicht werden. 

Wenn es speziell um AWS geht, unterscheiden sich Datenprojekte in wichtigen Kennzahlen, z. B. wie viele Daten, wie schnell sie verarbeitet werden müssen und wie das Team den Prozess manuell verwaltet. Einige Tools bieten Verknüpfungen für Personen mit weniger Fachwissen. 

Vor diesem Hintergrund ist der Zugang zu Daten nur ein kleiner Teil einer größeren Herausforderung. Trotz des Zugriffs auf Daten haben viele Unternehmen Schwierigkeiten, Zugang zu den technischen Fähigkeiten zu erhalten, die zum Zusammenfügen aller Teile erforderlich sind. Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, diejenigen mit speziellen Fähigkeiten auf kleinere Teile des Flusses zu konzentrieren, und sie können sie alle zusammenführen, wenn das Unternehmen Muster mit vordefinierten Teilen für Datenprojekte standardisiert. Das Ziel hierbei ist es, Business-Intelligence-Mitarbeiter effizient mit den richtigen Tools zur richtigen Zeit auszustatten. 

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Daten und Analysen für alle in Ihrem Unternehmen nutzbar machen können, können Sie sich für das vollständige Seminar anmelden unter Auf einer Skala.