Human-Machine Interaction in DataScience-Projekten

Die Rolle des Menschen in Analytics bei fortschreitender Automatisierung des Machine Learning

Eine neue Studie des Business Application Research Center (BARC) mit dem Titel „Human-Machine Interaction In Data Science Projects“ (Mensch-Maschine-Interaktion in datenwissenschaftlichen Projekten) untersucht die Rolle, die der Mensch auch in Zukunft im Rahmen maschineller Lernprozesse spielen wird.
Es beschreibt, wo Automatisierung in Ihren eigenen spezifischen datenwissenschaftlichen Projektabläufen implementiert werden kann und welche Schritte auch in unmittelbarer Zukunft noch vom menschlichen Input abhängig sein werden. Dazu gehören unter anderem folgende Faktoren:

* Menschliche Erkenntnisse und fundierte Erfahrungen sind erforderlich, um Anwendungsfälle je nach den spezifischen Bedürfnissen Ihres Unternehmens zu ermitteln. Zudem sind diese Faktoren für die Erstellung ethischer Bewertungen entscheidend.

* Auch wenn Datenprofile teilweise automatisiert werden können, werden Datenwissenschaftler weiterhin benötigt, um Daten aus verschiedenen Quellen zu identifizieren, zu sortieren und zu vereinheitlichen und um sicherzustellen, dass alle Anpassungen der Datensätze für die Endnutzer transparent sind.

* Bestimmte Schritte, wie z. B. Feature Engineering, die Modellierung sowie die Modellvalidierung, können besser automatisiert werden als andere.

Lesen Sie diesen wichtigen Bericht, um mehr darüber zu erfahren, wo Ihre besten Möglichkeiten für eine erfolgreiche Automatisierung zu finden sind.

BARC ist ein Analysten- und Beratungsunternehmen im Bereich Unternehmenssoftware, das jährlich mehr als 1.000 Kunden mit Informationen versorgt. Das Analystenteam von BARC kombiniert Markt-, Produkt- und Implementierungsexpertise, um Unternehmen zu beraten und BI-, Datenmanagement-, ECM-, CRM- und ERP-Produkte zu evaluieren.

BARC: Human-Machine Interaction In Data Science Projects (Mensch-Maschine-Interaktion in datenwissenschaftlichen Projekten), Dr. Sebastian Derwisch, Oktober 2019