Mit dem Begriff Data Science werden oft langwierige Projekte verbunden, die am Ende keinen Profit generieren. Dabei lässt sich auch mit wenig Zeit und geringem Budget überprüfen, ob die geplante Vorgehensweise einen Mehrwert generieren kann und Investitionen sich am Ende rentieren. Das Minimal Viable Product eignet sich hervorragend als Einstieg in ein Data-Science-Projekt.
Das MVP ermöglicht zum einen eine erste Version eines einsetzbaren Tools oder Produkts. Zum anderen werden während des Entwicklungsprozesses wichtige Erkenntnisse über die Daten und möglichen Herausforderungen bei Erweiterungen gesammelt. Die Planung für weitere Data-Science-Projekte kann somit deutlich genauer erfolgen. Zudem wird der Fokus gezielt auf festgestellte Probleme, zum Beispiel bei ungenügender Datengrundlage, gerichtet.
Zu Beginn eines MVP-Projekts steht ein ausführliches Brainstorming für einen Use Case. Wir konzentrieren uns auf das Wesentliche: Was ist der wichtigste Mehrwert, der im Projekt erzielt werden soll? Vor diesem Hintergrund werden Ideen inhaltlich und technisch bewertet, um dann den erfolgversprechendsten Use Case auszuwählen. Innerhalb weniger Tage werden Modelle in den Bereichen Machine Learning oder Deep Learning ausprobiert. Die beste Lösung wird am Ende umgesetzt. Durch die Visualisierung des Ergebnisses, beispielsweise in einem Dashboard, kann das MVP bereits produktiv genutzt werden. Dabei stehen wir dir gerne weiter zur Seite.
Big Data beschreibt eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, welche zum Beispiel in IoT-Projekten entstehen können. Big Data stellt hinsichtlich Speicherung und Verfügbarkeit besondere Anforderungen an das Data Management. Auf Basis von Big Data lassen sich, beispielsweise mit Data-Science-Projekten, Entscheidungen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen treffen.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Beim Deep Learning werden meist unstrukturierte Daten verarbeitet. Die Komplexität ist höher als bei anderen Formen des Machine Learning und der Weg der Ergebnisfindung durch den Algorithmus ist, im Gegensatz zu anderen Machine Learning Modellen, meist nicht nachzuvollziehen.
Das Ziel von Low-Code-/No-Code-Plattformen ist es, das Schreiben von Code durch grafische Benutzeroberflächen so weit wie möglich zu ersetzen. Somit werden kaum oder keine Kenntnisse in Programmiersprachen benötigt, um Datenbank, Machine Learning-Modelle oder Software zu entwickeln. Beispielsweise sind bei der Verwendung von Azure ML Studio Kenntnisse in den Programmiersprachen Python oder R nicht zwangsläufig notwendig.
Das Minimal Viable Product bezeichnet ein minimal überlebensfähiges Produkt. Damit ist die einfachste Version eines Produkt gemeint, das funktionsfähig umgesetzt werden kann.
