Datensysteme und KI
Daten sind nicht nur ein integraler Bestandteil der meisten digitalen Technologien und Produkte, sondern haben sich auch zu einem wichtigen Produktionsfaktor für Unternehmen entwickelt. Da Daten immer relevanter werden, verlassen sich Unternehmen zunehmend auf Technologien wie Datenbanken, ETL-Prozesse, maschinelle Lernmodelle, Big Data-Analyse, Simulationen, Visualisierungen oder automatisierte Berichtssysteme.
Mittelständische oder große Unternehmen nutzen oft standardisierte Software für ihr Datenmanagement, wie Oracle, SAP oder Kafka, was in der Regel das Problem mit sich bringt, dass diese Systeme nur Lösungen für relativ einfache Datenmanagement-Prozesse bieten. Was ich anbiete, sind hochwertige Datensysteme, die speziell für individuelle Bedürfnisse und Geschäftsanforderungen entwickelt wurden, die komplexer und anspruchsvoller sein können.
Für meine vergangenen Projekte habe ich eine Vielzahl von Datensystemen und -technologien entwickelt, die in verschiedene Arten von Anwendungen integriert und genutzt werden können.
Datenbanken und APIs
Datenbanken sind eine wichtige Technologie, die als Grundlage für digitale Anwendungen und Geschäftsprozesse dient. Datenbanken speichern Informationen strukturiert und bestehen in der Regel aus Zeilen und Spalten. Im Gegensatz zu Excel-Tabellen ermöglichen Datenbanken das Skalieren des Zugriffs, der Verwaltung, Bearbeitung und Organisation großer Datenmengen. In den meisten Fällen implementiere ich relationale Datenbanken mit SQL und baue darauf ein Datenmanagementsystem auf, habe aber auch Erfahrung mit Cloud-Datenbanken und NoSQL-Datenbanken gesammelt.
Daten-Crawling
Daten-Crawling ist der Prozess des Extrahierens von Daten aus einer bestimmten Datenquelle, meist von Websites, aber auch aus anderen Quellen wie PDFs. Daten-Crawling kann in verschiedenen Situationen nützlich sein. Beispielsweise ermöglicht es, Preise oder Produkte von Wettbewerbern zu überwachen, Informationen aus Nachrichtenquellen oder sozialen Medien zu extrahieren, Kontaktdaten von Websites zu sammeln, quantitative Datensätze für statistische Analysen zu erzeugen oder andere Daten zu verfolgen.
ETL-Prozesse
ETL steht für Extract, Transform und Load und beschreibt ein System, das Daten aus verschiedenen Quellen integriert, die Daten verarbeitet und organisiert und in einer zentralen Datenbank wie einem Data Warehouse speichert. Datenintegrationen sind oft eine Voraussetzung für Business Analytics, automatisierte Berichterstattung, maschinelle Lernpipelines oder andere automatisierte Geschäftsprozesse.
Maschinelles Lernen und KI
Maschinelles Lernen (ML) ist ein neues Rechenparadigma, wie Peter Norvig es formulierte, bei dem die Struktur der Software nicht vom Entwickler entworfen wird, sondern indem Muster aus empirischen Daten extrahiert werden. ML-Modelle können für verschiedene Arten von Anwendungen eingesetzt werden. Meine vergangenen Projekte umfassten Klassifikationsalgorithmen für ein Geschäftsdatenunternehmen, ein Empfehlungssystem für einen Streaming-Dienst oder einen WhatsApp-Chatbot für eine Headhunting-Agentur.
Big Data Analytics
Heute ist die Datenanalyse ein wichtiger Bestandteil der Messung und Überwachung der Unternehmensleistung sowie anderer Trends und Entwicklungen. Für meine Kunden baue ich häufig Software, die ihnen hilft, ihre Daten zu analysieren. Dies kann statistische Algorithmen, Ranking-Algorithmen, Cluster-Algorithmen, Data Mining, Ursachenanalyse, Visualisierung oder automatisierte Berichterstattung umfassen.
Datensysteme gehören zu meinen Lieblingstypen von Projekten, da sie mir die Möglichkeit bieten, meine Fähigkeiten und Erfahrungen aus meiner früheren Tätigkeit als Data Scientist und Statistiker einzusetzen. Zu den vergangenen Projekten gehörten Algorithmen für die Banken- und Versicherungsbranche, ETL-Prozesse für Marketing- oder Fertigungsunternehmen, Crawling-Bots, Empfehlungssysteme, Klassifikationssysteme, Chatbots, MS Azure-Anwendungen, API-Integrationen, Dashboards oder die Automatisierung von Datenberichterstattungsprozessen.