Allgemeine Probleme in der Datenwissenschaft
Data Science ist ein absolutes Muss - und doch scheitern Projekte oft an den Herausforderungen der Datenqualität, der Interpretationsfähigkeit, der Erweiterbarkeit und der Abstimmung auf die Unternehmensziele.
Zugriff auf Daten und deren Aufbereitung
Die Lokalisierung der erforderlichen Quelldaten innerhalb von SAP und deren intelligente Verknüpfung kann zu einer Herausforderung werden.
01
Interpretationsfähigkeit
KI-Blackbox-Modelle erschweren die Entscheidungsfindung; die geringe Transparenz der Modelle beeinträchtigt das Nutzervertrauen.
02
Ungleichgewicht zwischen der IT und dem Geschäftsbereich
Es herrscht eine Diskrepanz zwischen eher technischen Erkenntnissen und dem erforderlichen geschäftlichen Verständnis.
03
Starten Sie Ihre Data Science-Projekte
Verbringen Sie Ihre Zeit lieber mit den Ergebnissen anstatt mit der Aufbereitung der Daten.