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Vorgehensmodell zur Realisierung von Big Data Projekten

Verfasst am 29.05.2013 von The unbelievable Machine Company

O'Reilly Deutschland hat heute auf seinem Blog das "Data Science Process Model" veröffentlicht, ein von unserem Data Scientist Klaas Bollhoefer entwickelter Leitfaden zur Planung & Realisierung eigener Big Data Produkte.

"Das Data Science Process Model ist ein Vorgehensmodell, das den Prozess zur Entwicklung von Big Data Produkten in sechs definierte Phasen organisiert und die einzelnen Akteure und ihr Zusammenspiel je Phase darstellt. Kern des Modells ist das harmonische Wechselspiel der Akteure Data Scientist und Machine Intelligence, die nahtlose Verknüpfung menschlicher und maschineller Intelligenz im Rahmen explorativer und automatisierter Big Data Analysen."



(Mit einem Klick auf die Grafik vergrößert sich das Bild.)

Die einzelnen Phasen & Akteure sind im Detail im Beitrag von O'Reilly beschrieben. Wir freuen uns auf Feedback & Ideen zum hier vorgestellten Leitfaden. Es handelt sich international um eines der ersten Vorgehensmodelle zum Thema und soll somit einen Beitrag zur weiteren "Standardisierung" leisten.

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