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Warum Ideen vor Daten Vorrang haben : Teebeutel für Top-Use-Cases

Die Sammlung möglichst vieler Daten ist der Schlüssel zum Erfolg in der datengetriebenen Gegenwart und Zukunft. Tatsächlich ist es technisch leicht umsetzbar, Daten zu erheben und zu sammeln: Juristische und datenschutzrechtliche Fragen sind häufig bereits im Rahmen eines Data Warehouse geklärt, dort oder in Vorsystemen existiert eine lange Datenhistorie, und im World Wide Web sind zahlreiche Fremddaten frei verfügbar. Doch häufig stellt sich erst mit Blick auf den gesammelten (Daten-)See voller Öl die Frage, was damit anzufangen ist. Was folgt, ist oft die Erkenntnis, dass diese Überlegung wohl besser vor dem Sammeln angestellt worden wäre. Der Artikel beleuchtet verschiedene Herangehensweisen an einen solchen Ideationsprozess sowie deren Vor- und Nachteile.

In der Praxis zeigt sich, dass Data Science in seinem Hype Cycle (vgl. [GAR21]), also in der grafischen Darstellung der Reife und Akzeptanz von Technologien und Anwendungen, ganz unterschiedlich verortet wird. Viele Unternehmen stehen am Anfang, haben zwar schon mal was davon gehört, das Thema aber noch nicht weiterverfolgt. Data Science scheint in diesen Fällen nicht greifbar genug, oder der Nutzen wird nicht gesehen. Andere Unternehmen haben bereits erste Erfahrungen gemacht, jedoch festgeste…

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