Projektmanagement und Big Data - Geht das?
- Tobias Mache
- 19. Apr. 2017
- 2 Min. Lesezeit
Im Zuge der Digitalisierung ist Big Data, Smart Data, Predictive Analytics und Data Science in aller Munde - im Gegensatz dazu "stolpert" man über den Begriff CRISP-DM nur selten.
Und obwohl spätestens nach dem Satz: "Daten sind das neue Öl" jedem klar sein sollte, dass das Thema Daten ein elementarer Bestandteil jeder Digitalisierungsstrategie ist stellt sich hier die zwangsläufige Frage:
Wie geht man mit Big Data um und wie sollte ein typisches Data-Mining-Projekt laufen?
Eine mögliche Antwort und mein persönlicher Favorit ist: CRISP-DM!
Bei CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) handelt es sich um eine Methode, die für das Themengebiet Data Mining von mehr als 200 Firmen und Instituten entwickelt wurde.
CRISP-DM stellt dabei weniger einen strikten Plan (im Sinne des Projektmanagements) als vielmehr einen Rahmen und ein Framework dar an dem man sich orientieren kann.
Was sind die Inhalte von CRISP-DM?
Das Framework von CRISP-DM liefert einen Leitfaden für die verschiedenen Phasen inklusive der durchzuführenden Steps und zu erwartenden Outpouts aus jeder Phase.
Gemäß des Frameworks sollte dabei jedes Data Mining Projekt 6 Phasen durchlaufen (Siehe Abb.).
Zusätzlich dazu ist jede Phase verknüpft mit verschiedenen Aufgaben und einem definierten Output der als Einstieg in die nächste Phase verwendet wird (Siehe Abb.).
Auf Basis des Frameworks und der definierten Aufgaben und Outputs kann man sich von Phase zu Phase bewegen und eine Data Mining Projekt zum Erfolg führen.
Was sind die Vorteile von CRISP-DM?
Sicherlich gibt es noch andere Möglichkeiten Data Mining Projekte zu steuern oder zu begleiten. Die Vorteile von CRISP-DM sind, dass es Plattform- und Herstellerunabhängig ist, das man es als Leitlinie nutzen kann und trotzdem Freiraum hat seine eigenen Ideen zu verankern und das es viele Analysetemplates mitbringt die in der Praxis bereits erprobt sind.
Abschließend kann ich aus meiner Erfahrung berichten, dass sich das Framework sehr gut eignet um das Ziel nicht zu verfehlen und man an den entsprechenden Stellen immer wieder gut einsteigen kann ohne das gesamte Projekt, bei Unterbrechungen wieder von vorn beginnen zu müssen.
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