#42 Wie sinnvoll sind Digitalisierung & Automatisierung in der Datenanalyse?

02/23/22 • 23 min

Irgendwas mit Daten - Datenanalyse in der Industrie

Wie aus unbegrenzten Möglichkeiten gezielte Aktionen werden

Wie sinnvoll sind Digitalisierung & Automatisierung in der Datenanalyse?

👉 Warum ist Digitalisierung & Automatisierung in der Datenanalyse wichtig?
👉 Wie sinnvoll ist die Digitalisierung von Daten?
👉 Wie hilfreich ist die Automatisierung bei der Datenauswertung?

Wir schreiben das Jahr 2022. Unendliche Möglichkeiten in der Digitalisierung liegen vor uns. Bei der Automatisierung in der Datenanalyse können wir (fast) alles realisieren. Bald wird jede Analyse auf Knopfdruck, oder noch besser einfach so voll automatisiert da sein. Wir müssen nur noch das auswählen und anschauen, was wir brauchen.

So weit sind wir noch lange nicht. (Zum Glück?) Aktuell muss präzise entschieden und ausgewählt werden, welche digitialisiert werden sollen und bei welchen Datenanalysen eine Automatisierung sinnvoll ist. Spoiler: Es kommt darauf an und wie immer gilt: alles gleichzeitig zu machen ist weder möglich noch sinnvoll.

Links

👉 Goldratt, Eliyahu M. und Jeff Cox (2013). Das Ziel: Ein Roman über Prozessoptimierung. Campus Verlag. ISBN 978-3593398532
👉 Seven Ways You Interact With AI Before Lunch
👉 Anwendungsfall-Canvas von Datentreiber
👉 Datenstrategie-Canvas von Datentreiber

Schreiben Sie mir!

Ich freue mich über Ihre Nachricht! Barbara Bredner, [email protected]

Wie aus unbegrenzten Möglichkeiten gezielte Aktionen werden

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#41 Signifikant gleich - geht das überhaupt?

Warum sich Gleichheit nicht beweisen lässt

signifikant gleich - geht das überhaupt?

👉 Warum können wir keine Gleichheit beweisen?
👉 Wie funktioniert der Äquivalenz-Nachweis?
👉 Wofür können wir Äquivalenz-Nachweise verwenden?

Sie wollen (oder müssen) zeigen, dass etwas gleich ist. Nichts leichter als das, oder? Wir nehmen einen statistischen Test und haben dann signifikante Gleichheit bewiesen. Das geht so aus mehreren Gründen nicht, die in dieser Folge erklärt werden. Außerdem erhalten Sie Hinweise darauf, wie Sie den Nachweis für "gleich genug" oder äquivalent machen können.

Literatur

👉 Wellek, Stefan (2010). Testing Statistical Hypotheses of Equivalence and Noninferiority.

ed. Chapman und Hall. ISBN 9781439808184. https://www.routledge.com/Testing-Statistical-Hypotheses-of-Equivalence-and-Noninferiority/Wellek/p/book/9781439808184#

Ich freue mich auf Ihre Nachricht

Barbara Bredner, [email protected]

Nächste Episode

#43 Datenvisualisierungen & Tools

Bunte Bildchen sind super - oder etwa nicht?

Datenvisualisierungen & Tools

👉 Warum verwenden wir Visualisierungen?
👉 Wie finde ich die "richtige" Visualisierung?
👉 Was ist das beste Tool für Datenvisualsierungen?

"1 Bild sagt mehr als 1000 Worte." Dieser Satz ist absolut abgegriffen und trifft trotzdem den Nagel auf den Kopf: Wir Menschen können Informationen aus Bildern deutlich schneller aufnehmen und länger behalten als Text-Informationen. Alle Informationen in Bilder zu packen ist trotzdem nicht sinnvoll und wie gut eine Daten-Visualisierung funktioniert, hängt von vielen Aspekten ab.

Diese Folge liefert Ihnen Informationen dazu, wie Sie die beste Visualisierung für eine bestimmte Situation finden können und wann Visualisierungen eine schlechte Wahl sind. Sie bekommen Kriterien an die Hand, mit denen Sie gezielt ein passendes Visualisierungs-Tool auswählen können. Zum Ausprobieren von Tools finden Sie Links zu Datensätzen und einer Datensatz-Suchmaschine in den Shownotes.