Mit Yuna Elements hat der Data-Science-Spezialist Eoda eine neue Software vorgestellt, die effektive Entwicklung, Verwaltung und Analyse von Datenprodukten ermöglicht. Zudem dient sie als Ausführungsschicht für Skripte in den Sprachen R, Python und Julia.

Die Corona-Krise hat unser Leben mit einer Radikalität verändert, wie wir es vor wenigen Wochen noch für unmöglich gehalten haben. Damit einhergehend hat der Virus auch unsere Wirtschaft in Teilen zum Erliegen gebracht. Wo Unternehmen bis Anfang März noch in komfortablen wirtschaftlichen Positionen waren, geht es wenige Wochen später um Existenzkampf und grundlegende Zukunftsfragen.

Ab sofort sind die Data-Science-Experten von Eoda autorisierter Partner der In-Memory-Datenbankspezialisten von Exasol. Ziel der Kooperation ist eine weitere Professionalisierung von Data Science im Unternehmenseinsatz.

Der Begriff DataOps steht für „Data Operations“. Als agiler Ansatz zielt er auf die Art und Weise ab, wie Daten bzw. deren Analysen genutzt, weiterentwickelt, optimiert und zielführend in neue Datenprodukte überführt werden. DataOps ist damit der nächste logische Schritt, der im Bereich Datenanalytik auf den DevOps-Ansatz folgt.

Der Data-Science-Spezialist Eoda startet eine neue Art von Workshops, die Führungskräfte und Fachanwender praxisorientiert an die Datenwissenschaft heranführen sollen.

Die Kasseler Eoda GmbH baut ihre Data-Science-Plattform YUNA um eine neue Funktion aus: Mithilfe von Result Rating sollen sich künftig Analyseergebnisse schneller auf ihre Plausibilität prüfen lassen.

Sie verbessern bestehende Produkte, sind die Informationsquelle für bessere Entscheidungen oder verändern ganze Geschäftsmodelle: Datenprodukte. Sie verwandeln Daten in echte Werttreiber und haben damit ein enormes Potenzial für Unternehmen. Doch wie kommen diese von der Idee für mögliche Anwendungsfälle von Daten und Algorithmen hin zu einem produktiven Data Product, welches kontinuierlich Mehrwerte für seine Nutzer liefert?

Wie physische Produkte auch, versprechen Datenprodukte (englisch: Data Product) ein Kundenbedürfnis zu erfüllen. Datenprodukte helfen bessere Entscheidungen zu treffen, optimieren interne Unternehmensprozesse und können Bausteine für neue digitale Geschäftsmodelle sein. Ihr zentraler Wertreiber: Daten und Algorithmen. Wichtige Erfolgsfaktoren neben der Qualität: Die nahtlose Integration in die relevanten Arbeitsabläufe und die bestehende IT-Infrastruktur.

Die Data-Science-Spezialisten von Eoda erweitern ihre Plattform YUNA um eine Komponente zur Verarbeitung von Geodaten. Das soll neue Einsatzmöglichkeiten ermöglichen.

Big Data, Künstliche Intelligenz und Machine Learning: Data Science kursiert derzeit unter vielen Begriffen. Ihnen gemeinsam ist die Extraktion von Wissen aus Daten – ein Thema, welches Unternehmen aller Branchen und den gesellschaftlichen Diskurs zunehmend beschäftigt. Doch wie lässt sich der Datenschatz heben? Wie verläuft der Weg von der Idee bis zur erfolgreichen Realisierung und Implementierung eines Data-Science-Projektes?