Data Science Process Model (DASC-PM)
Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen.
In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, wurde von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte erstellt – das Data Science Process Model (DASC-PM).
Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern vielmehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren. Das Ergebnis ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Arbeitsgruppe zu verstehen.
Das erarbeitete Vorgehensmodell soll dazu dienen, allen Interessengruppen von Data-Science-Projekten ein Verständnis der notwendigen Aufgaben und Zusammenhänge zu vermitteln.
Das Ergebnis ist als eine solide Grundlage zur Durchführung von datengetriebenen Projekten zu verstehen. Es wurde auf die Erfahrungen aus verschiedenen Unternehmen und Forschungsgruppen zurückgegriffen. DASC-PM ist daher mehr als ein Best-Practice-Ansatz.
Es ist eine strukturierte, fundierte und umsetzbare Aufbereitung eines der relevantesten Themen der Wirtschaft und Wissenschaft, namentlich der planvollen und ergebnisorientierten Nutzbarmachung von Daten, der Data Science.
Die Beschreibung des Vorgehensmodells kann hier heruntergeladen werden: https://www.nordakademie.de/forschung/data-science-process-model
Prof. Dr. Michael Schulz, michael.schulz@nordakademie.de; 04121 4090-450
Uwe Neuhaus, uwe.neuhaus@nordakademie.de; 04121 4090-543
https://www.nordakademie.de/forschung/data-science-process-model
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