Der Data Scientists

Die Aufgaben eines Data Scientists umfassen im Großen und Ganzen die Ausarbeitung von Vorhersagemodellen, um Daten für das Top-Management des Unternehmens verständlich und nutzbar zu machen, sowie die Erstellung von ML-Algorithmen.

Diese Gruppe von Datennutzern muss bestimmen können, welche Daten verfügbar sind und welche Daten sie wirklich benötigen. Außerdem müssen sie die Daten verstehen (Kontext und Qualität) und wissen, wie sie sie abrufen können!

Leider deuten Umfragen darauf hin, dass etwa 80 % der Zeit eines Data Scientists damit verbracht wird, Daten zu finden, zu verstehen und zu bereinigen, anstatt sie zu analysieren…

Data Discovery für Data Scientists vereinfachen

Um den Daten Bedeutung und Kontext zu verleihen, ist ein Data Catalog unerlässlich.

Mit Zeenea können Data Scientists Daten über eine intuitive Benutzeroberfläche finden, identifizieren und verstehen.

Eine intelligente Suchmaschine

Datenbestände innerhalb von Minuten aufspüren

Unser Data Catalog verzeichnet und aktualisiert automatisch den Inhalt aller Datasets, die sich in den mit Zeenea verbunden Speichersystemen befinden.

Nach dem Vorbild von Google profitieren Data Scientists von einer leistungsfähigen Suchmaschine zur schnellen und einfachen Entdeckung relevanter Datenbestände für die verschiedenen Use Cases.

Geben Sie dafür einfach ein Stichwort ein, wählen Sie ein paar Filter aus und klicken Sie auf „Suchen“, um die benötigten Datasets zu finden.

Geben Sie Ihren Daten Kontext

Mit den richtigen Informationen arbeiten

 

Mit Zeenea können Data Scientists den Kontext ihrer Datasets problemlos verstehen.Metadaten, die automatisch importiert oder manuell vom Data Steward in unseren Data Catalog eingegeben werden, ermöglichen es jedem, die Relevanz oder die Qualität eines Datasets für einen spezifischen Use Case zu beurteilen.

Durch unser Data-Lineage-Feature kann der Data Scientist außerdem alle mit einem Daten-Asset verbundenen Prozesse einsehen, in Form einer visuellen Darstellung des Datenlebenszyklus.

Use Cases erkunden

Gemeinsame Arbeit an Data-Science-Projekten

Wir geben den Data Scientists einen kollaborativen Data Catalog an die Hand, um ihr Wissen über Datenbestände und deren Verwendung zu teilen.

Alle unterschiedlichen Daten-Profile (CDOs, Data Stewards oder auch Datenanalysten) sind am Aufbau und der Verbesserung des Wissens über die Datenbestände des Unternehmens beteiligt.

Der Austausch von Informationen und Feedback in unserem Data Catalog befähigt Data Scientists, die beste Auswahl der zu verwendenden Datasets zu treffen.

Mehr über Data Scientists erfahren

Data science: accelerate your data lake initiatives with metadata

Data lakes offer an unlimited storage for data and present lots of potential benefits for data scientists in the exploration and creation of new analytical models. However, this structured, unstructured and semi-structured data are mashed together and the business insights they contain are often overlooked or misunderstood by data users.

The reason for this is that many technologies used to implement data lakes lack the necessary information capabilities that organizations usually take for granted. It is therefore necessary for these enterprises to manage their data lakes by putting in place effective metadata management which considers metadata discovery, data cataloguing, and overall enterprise metadata management applied to the company’s data lake.

How a business glossary empowers your data scientists

In the data world, a business glossary is a sacred text that represents long hours of hard work and collaboration between the IT & business departments. In metadata management, it is a crucial part of delivering business value from data. According to Gartner, It is one of the most important solutions to put in place in an enterprise to support business objectives.

To help your data scientists with their machine learning algorithms and their data initiatives, a business glossary provides clear meanings and context to any data or business term in the company.

Data Discovery through the Eyes of Tech Giants

Through automated capabilities, data discovery allows data & analytics teams to discover patterns and trends to harness and exploit data for quicker and better decision making. Knowing this, enterprises all over the world, both big and small, have started adopting data discovery solutions within their organizations.

Whether they are developed internally, or bought from Data Discovery vendors, it is no secret that this challenge isn’t just a new data buzzword, but an essential way for companies to become data driven.

LOS GEHT’S!

Geben Sie Ihren Daten einen Sinn