Feature-Engineering ist eines der wichtigsten Werkzeuge, um die Leistung von maschinellen Lernalgorithmen zu steigern. In der Praxis ist es eine der effektivsten Methoden, um neue unabhängie Merkmale (Featues) zu erzeugen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und bessere Vorhersagemodelle schneller zu erstellen.

Ein Artikel, den ich im vergangenen Jahr gelesen habe, prophezeite den Wandel in der Datenkonsolidierung und Automatisierung als einer der größten Trends dieses Jahres. Und tatsächlich: 1 Jahr später können wir das mit einem eindeutigen „JA“ bestätigen.

In der modernen, digitalisierten Welt sind wir es gewohnt, Informationen schnell und einfach über das World Wide Web abrufen zu können. Die Informationen werden benutzerfreundlich dargestellt und sind für eine Vielzahl an Endgeräte optimiert. Doch bietet das Web nicht nur Endanwendern und Privatpersonen neue Wege der Informationsgewinnung: Informationen, die noch vor wenigen Jahrzenten mühsam in Büchern, Katalogen oder Listen recherchiert werden mussten, sind heute mit wenigen Klicks nachschlagbar.

Daten zeigen – aber wie? Um wichtige Kennzahlen und Fakten bestimmten Usergroups zur Verfügung zu stellen, eignen sich besonders Web basierte Lösungen. Durch die Wahl der geeigneten Technologie und den Einsatz eines agilen Entwicklungsansatzes konnten sämtliche Anpassungen und Erweiterungen zeitnah implementiert werden, ohne dabei auf unüberwindliche Hürden zu stoßen oder auf kostenintensive Workarounds angewiesen zu sein.

Mit Redshift hat der Cloud Platzhirsch Amazon Web Service (AWS) eine gemanagte Data Warehouse Lösung in der Cloud im Angebot mit der deutliche Kostenersparnisse und höhere Flexibilität möglich sind als mit einer klassischen On-Premise Lösung im eigenen Datacenter. Außerdem ist es ein idealer Kandidat für Unternehmen für die erste Kontaktaufnahme mit der Cloud, ohne direkt kritische operative Systeme zu verlagern. managetopia unterstützt seine Kunden in der AWS Cloud mit seinen AWS zertifizierten Solution Architects.

Big Data, Cloud und Data Science sind in aller Munde und Data Scientists sind sehr gefragt. Auch bei managetopia sehen wir eine immer größere Nachfrage bei unseren Kunden zur Unterstützung bei Data Science Projekten. Kunden, die in der Vergangenheit mit einfachen Analysen auf Basis der Mittel von SQL-Datenbanken und Excel zufrieden waren, möchten heute oft mehr.

Unser Kunde plant die weltweite Einführung eines neuen Systems zur Finanzbuchhaltung, um den gestiegenen Anforderungen an Transparenz gegenüber staatlichen Institutionen gerecht zu werden. Der Rollout erfolgt in Wellen über einen Gesamtzeitraum von 18 bis 24 Monaten.