Daten-Teams

Erfahren Sie, wie Sie erfolgreiche Big-Data-Projekte durchführen, wie Sie Ihre Teams mit Ressourcen ausstatten und wie die Teams miteinander arbeiten sollten, um kosteneffizient zu sein. In diesem Buch werden die drei Teams vorgestellt, die für erfolgreiche Projekte erforderlich sind, und es wird erläutert, welche Aufgaben die einzelnen Teams haben. Die meisten Unternehmen scheitern mit Big-Data-Projekten, und der Misserfolg wird fast immer auf die verwendeten Technologien geschoben. Um erfolgreich zu sein, müssen sich Unternehmen sowohl auf die Technologie als auch auf das Management konzentrieren. Die Nutzung von Daten ist ein Teamsport. Es bedarf verschiedener Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten, die alle zusammenarbeiten müssen, um etwas zu erreichen. Bei allen Projekten, mit Ausnahme der kleinsten, sollten die Mitarbeiter in mehreren Teams organisiert werden, um das Scheitern von Projekten und unzureichende Leistungen zu vermeiden. Dieses Buch konzentriert sich auf das Management. Vor einigen Jahren wurde wenig bis gar nicht über das Management von Big-Data-Projekten oder -Teams geschrieben oder gesprochen. Data Teams zeigt, warum Managementfehler die Ursache für so viele Projektmisserfolge sind und wie Sie solche Misserfolge in Ihrem Projekt proaktiv verhindern können. Was Sie lernen werden - Entdecken Sie die drei Teams, die Sie brauchen, um mit Big Data erfolgreich zu sein - Verstehen, was ein Datenwissenschaftler ist und was ein Datenwissenschaftsteam tut - Verstehen, was ein Data Engineer ist und was ein Data Engineering Team macht - Verstehen, was ein Betriebsingenieur ist und was ein Betriebsteam tut - Wissen, wie sich die Teams und Titel unterscheiden und warum Sie alle drei Teams brauchen - Erkennen, welche Rolle das Unternehmen bei der Zusammenarbeit mit Datenteams spielt und wie der Rest der Organisation zu erfolgreichen Datenprojekten beiträgt Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt. Eine anschließende menschliche Überarbeitung erfolgte vor allem in Bezug auf den Inhalt.