Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Bevor wir das Reifemodell von BI-Lösungen und die Leitlinien für die Entwicklung untersuchen, ist es notwendig, eine Analyse der Möglichkeiten von BI-Lösungen auszuführen, sowie der Markt für diese Lösungen.
Als Ausgangspunkt für diese Forschung nehmen wir Gartners „Magic Quadrants für BI-Plattformen“,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Darin definiert Gartner BI-Plattformen als Software-Plattformen bereitstellt 12 Fähigkeiten, eingeteilt in 3 Grundkategorien kategorien~~POS=HEADCOMP:
✓ Lieferung von Informationen;
✓ Integration;
✓ Analytics
Die Informationstechnologie ist ein sehr dynamisches Forschungsgebiet. Als Teil davon, Geschäft
Intelligence-Systeme (BIS) auch sehr schnell entwickeln. In diesem Beitrag werden wir einhalten
die folgende Definition von BIS: „BIS kombinieren, um die Aktivitäten des Data Mining und Daten
Verarbeitung und Wissensmanagement durch analytische Mittel, um zu präsentieren
komplexe Wettbewerbsinformationen für Verbraucher, die Pläne und Entscheidungen zu ziehen.“1
1. Die Analyse der heutigen Möglichkeiten von BI-Plattformen
Bevor wir das Reifemodell von BI-Lösungen untersuchen und die Leitlinien für ihre
Entwicklung, ist es notwendig, eine Analyse der Möglichkeiten von BI-Lösungen auszuführen,
sowie der Markt für diese Lösungen.
Als Ausgangspunkt für diese Forschung nehmen wir Gartners „Magic Quadrants für BI
Plattformen“, veröffentlicht in 2007 (Feige. 1). Darin definiert Gartner BI-Plattformen als Software
Plattformen bieten 12 Fähigkeiten, eingeteilt in 3 Grundkategorien kategorien~~POS=HEADCOMP:
✓ Lieferung von Informationen;
✓ Integration;
✓ Analytics.
1
Artikel
Zu der ersten Kategorie gehören die Kapazitäten für:
✓ Erstellen von Berichten;
✓ Navigation Scheiben;
✓ Ad-hoc-Abfragen;
✓ Integration mit MS Office.
Die zweite Gruppe umfasst:
✓ BI-Infrastruktur;
✓ Metadatenverwaltung;
✓ Entwicklungsumgebungen;
✓ Workflows;
✓ Zusammenarbeit.
Die dritte Kategorie umfasst die Funktionen für:
✓ Online Analytical Processing;
✓ Visualisierung;
✓ Lieferung von Wissen und Prognose;
✓ Karten der Ergebnisse.
Fünf Jahre später Gartner veröffentlicht einen neuen „Magic Quadrant für BI-Plattformen“,
das ist immer noch aktuell für 2012. In diesem Dokument weiter BI-Plattformen als zu betracht
Software-Plattformen, die Kapazitäten wirksam oben beschrieben. Aber zwei weitere Features
wurde auf die „Bereitstellung von Wissen“ Kategorie hinzugefügt, nämlich Suche-basierte BI
und Mobile BI.
Die grundlegenden Funktionen von BI-Plattformen wurden breit diskutiert und untersucht, so aus diesem Grunde werden sie nicht im Detail in dieser Arbeit betrachtet werden. Weitere Aufmerksamkeit wird
auf die beiden neuen Eigenschaften zu zahlen, angeboten von Gartner.
Die erste Möglichkeit ist die Suche-basierte BI. Im Wesentlichen ist es eine Anwendung eines
Suchindex in strukturierten und unstrukturierten Datenquellen und deren Teilung (Organisation)
in eine Klassifikationsstruktur der Maßnahmen und Dimensionen, die Verbraucher können leicht
navigieren und erkunden, mit einer Google-ähnlichen Oberfläche.
Der grundlegende Unterschied zwischen Suchmaschinen und Data Warehouse ist, dass die Suche
Motoren sind sehr flexibel und jede Art von Format und Art der Informationen unterstützen - sein
es strukturierte oder unstrukturierte. So Suchmaschinen können mit immer weiterentwickelt bewältigen
Datenstrukturen. Die Indexierung der bestehenden und neuen Daten (bisher unbekannt) nicht
erfordern die Modellierung zusätzlicher Daten. Herkömmliche Data-Warehousing-Architektur ist begrenzt
Funktionen für die mit unstrukturierten Daten handelt, die zur Erleichterung der Entscheidung notwendig sind,-
Herstellung und Suchmaschinen „füllen diese Lücke“. Im Vergleich, Data Warehouse benötigen
Zeit nicht nur für das Warehouse-Modell zu schaffen, sondern auch für das Hinzufügen neuer Daten. ein anderer
Positiv von Suchmaschinen ist ihre einfache „Navigation“ durch Inhalte. Beim
jeder Schritt der Navigations, Suchmaschinen bieten verschiedene Möglichkeiten für die Filterung
Die Ergebnisse nach Inhalt in die Vielzahl von Daten, die indiziert wurden, und
in nahezu Echtzeit analysiert. Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
keine Kapazität für die Datenanalyse haben, wenn sie einige Kenntnisse über verschiedene besitzen
Art der Daten. Das ist, eine Suchmaschine jedes Ereignis, ein leicht folgen kann geschehen
bestimmter Zeitpunkt, während herkömmliche RDBMS verwenden, kann eine Suche durchgeführt werden,
nur innerhalb streng definierten Datenfelder,

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service Pack 05 BOBJ

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service Pack 05 wird aufgrund am Ende 2o17 freigegeben werden.

SAP Businessobjects BI (auch als BO oder BOBJ bekannt) ist eine Suite von Front-End-Anwendungen, die Business-Anwender erlauben anzuzeigen, Art und Business-Intelligence-Daten analysieren. Die Suite umfasst die folgenden wichtigen Anwendungen:

  • crystal Reports — Ermöglicht Benutzern zu entwerfen und Erstellen von Berichten
  • Xcelsius / Armaturenbretter — Ermöglicht Benutzern interaktive Dashboards zu erstellen, die Diagramme und Grafiken enthalten zur Visualisierung von Daten
  • Web Intelligence — Bietet eine Self-Service-Umgebung für die Erstellung von Ad-hoc-Abfragen und Analyse von Daten sowohl online als auch offline
  • Forschungsreisende — Ermöglicht es Benutzern, durch BI-Datenquellen zu suchen, eine GUI-Schnittstelle. Benutzer müssen keine Abfragen erstellen, um die Daten und Ergebnisse zu suchen sind mit einem Diagramm dargestellt, die die besten Informationen Übereinstimmung anzeigt.

Diese Version wird erwartet, dass eine Reihe von Innovationen für die Nutzer und den Schlüssel Fokus bieten, diese Version ist um

  • Unternehmen - Skalierbarkeit, mehrere Benutzer
  • Beweglichkeit
  • Smart-Säule - nicht nur Blick auf vorformatierte Berichte, Integration mit einfachen prädiktiven Fähigkeiten
  • Big Data - HANA Vora
  • Cloud - die Investition in „alle in Daten“ in der Cloud
  • Hana Integration mit Hadoop

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service Pack 05

SAP Business Objects Business Intelligence 4.2 Service Pack 05

SAP S4 Hana BI Big Data Enterprise Cloud Architecture

SAP HANA-Plattform wird zur Verfügung seit 2010, und SAP-Anwendungen wie SAP ERP und SAP Business Suite in der Lage gewesen auf der SAP-HANA-Datenbank und / oder jede andere Datenbank seit dem Start läuft.

Die SAP S4 HANA-Plattform wurde im Februar veröffentlicht auf 2015 und SAP S4HANA wurde als SAP der größte Update seiner ERP-Strategie und Plattform in mehr als zwei Jahrzehnten in Rechnung gestellt.

Das Feedback von Analysten war, dass es als transformierende Verschiebung wahrgenommen wurde, aber Fragen über die Funktionalität erhöht, Verfügbarkeit, Preise und Migration im Umfeld von SAP HANA S4.

SAP HANA S4

Bis zum Ende der 2016, SAP kündigte an, dass 5,400 Kunden hatte SAP HANA S4 implementiert, sondern auch andere Analysten bestritten die viabiltiy einiger dieser Figuren gegeben, dass es viele Kunden enthalten, die tatsächlich Proof of Concept ausgeführt wurden, / Versuchsprojekte statt Kunden, die tatsächlich leben wurden.

Obwohl viele SAP-Kunden von HANA gehört haben, steht vor Herausforderungen SAP noch die Nutzerbasis immer zu verstehen, was die verschiedenen Optionen für die Migration und Implementierung.

SAP HANA S4 ist im Grunde SAP bekannte ERP in der Cloud und wird durch die HANA In-Memory-Datenbank und die Cloud-Version von S / 4Hana ist für hybride Szenarien kombinieren On-Premise und Cloud-Software entwickelt, mit Strom versorgt.

 

Neueste Versionen BI Barsch

Neueste Versionen BI Barsch

Neueste Versionen BI Barsch – Yellowfin BI ist ein Business-Intelligence-Software Anwendung, die eine Reihe von Business Intelligence Dashboard Reporting und Datenanalyse-Funktionalität bietet. Yellowfin BI ermöglicht von Berichtsdaten in relationalen Datenbanken gespeichert, mehrdimensionaler Würfel oder in-memory analytische Datenbanken.

Flussbarsch BI ist in seinem Hauptsitz in Melbourne basierend, Australien,

Die neueste Version von Yellowfin BI ist 7.3+Plus – bauen 20170608 – veröffentlicht am 30 Juni 2017

Yellowfin BI Neueste Versionen

BI Barsch Versionsgeschichte

Yellowfin BI Version 6.2
Yellowfin BI Version 6.3
Yellowfin BI Version 7.0
Yellowfin BI Version 7.1
Yellowfin BI Version 7.2
Yellowfin BI Version 7.3
Yellowfin BI Version 7.3 Plus

 

 

 

 

Tableau Hyper Motor Veröffentlichungsdatum Bewertung

Hyper Tabelle

Hyper Tabelle – Tableau erworben Hyper März 2016. Hyper war ein deutscher, akademisch Startup eine hohe Leistung zu entwickeln, im Speicher optimalen Datenbank-Engine.

Hyper Hochleistungs-Datenbanksystem wird integriert in die Produktangebote des Tableau und wird eine Reihe von neuen Funktionen zu Tableau Kundenbasis bringen. Hyper wird die Alterung ersetzen Tabelle Data Engine (TDE).

Tableau Hyper Data Engine

Diese neue Funktionalität wird bestehende Tableau Benutzer ermöglichen, verpflichten

  • Schnellere Analyse von Tableau Daten-Sets
  • Die Verbesserung von Tableau große Datenstrategie durch die Unterstützung für große unstrukturierte Datenmengen bereitstellt
  • Verbesserte Datenintegration, Datentransformation, Datenaggregation und Daten Blending
  • Richer Analytik, wie k-means Clustering und Fensterfunktionen
  • Tableau Hyper auch das Hybrid-Datenmodell erweitern.
  • Vereinheitlichung der Analyse- und Transaktionssysteme
  • Hyper werden auch Werkzeuge für die Harmonisierung bieten, Reinigung und Transformieren von komplexen und großen Datensätzen
  • Das Bestreben ist, dass Hyper bietet eine so genannte „Instant-Analytik“ -Fähigkeit, die automatisch verschiedene Kontextdetails angezeigt werden, wie Nutzer mit ihren Daten interagieren. Dies wird durch die in der Speicherverarbeitung Datenbank-Engine bedient werden.

Hyper wird auch die Verbindung zum behalten 50 oder so, dass Datenquellen Tableau unterstützt in Version 10 – Dies deckt unterschiedliche Datenquelle wie Amazon Rotverschiebung, Google BigQuery, Schneeflocke, und SQL 2017 Server.

Hyper Tabelle
Tableau Hyper dem Datum der Veröffentlichung

Die Beta für Hyper ist bereits im Gange (früh 2017) und das Tableau Hyper Erscheinungsdatum wird voraussichtlich Q4 sein 2017 und freigegeben werden mit Version Tabelle 11. Hyper das Tableau Data Engine ersetzen (TDE) nach Ende 2017.

QlikView Version 13 Veröffentlichungsdatum

Qlikview 13

Business auf der ganzen Welt in einem atemberaubenden Tempo entwickelt sich und die Notwendigkeit, Entscheidungen sofort zu machen hat auch mehrfach gewachsen. Entscheidung auf der Top-Executive-Ebene macht, ist nicht mehr ein intuitiver oder buck angetrieben Denkprozess. Es hat sich als mit gesicherten Daten und basierend auf Daten und ausführliche Informationen. Um schnell eine große Menge an Daten zu assimilieren, gibt es jetzt große Nachfrage nach Business Intelligence Tools, die die Top-Führungskräfte geben einen schnellen Überblick über das komplette Bild des Geschäfts helfen. Diese Tools sind heutzutage eine äußerst Notwendigkeit, da sie die Verwaltung ein Auge auf den Puls des Unternehmens helfen.

Es gibt eine große Bandbreite von BI-Tools, die es heute auf dem Markt sind, die das Geschäft in die eine oder andere Art und Weise helfen. Gartner Magic Quadrant hat Platz QlikView Version 13 in den Segmentführer in der BI-Produkte Kategorie und QlikView konnte seine Haltung in den letzten Quartalen halten, die genug von einer Reflexion von QlikView Popularität unter den wichtigsten CIOs der Welt aus fast allen Bereichen wie Finanzen ist, Bankwesen, Versicherung / Aktuare, Automobil, Pharma, FMCG, Retails, CPG, Herstellung, Dienstprogramme, etc.

 

Einfacher Learning QlikView Version 13

QlikView Version 13 Popularität kann die große Anzahl von Funktionen zugeschrieben werden, die es bietet. Nicht nur er hat eine geringe Einsatzzeit seine TCO (Eigentumsgesamtkosten) ist auch mit mehreren anderen BI-Tools im Vergleich niedriger. Es ist leicht, QlikView zu lernen, da es eine niedrige Lernkurve hat und auch sehr einfach für den Endverbraucher verfolgt und verstanden zu werden,. Da die meisten der Unternehmen / Organisationen QlikView bereitstellen ihre Datenvisualisierung zu dienen und Business Analysis braucht es große Lücke Nachfrage Angebot in Bezug auf die erforderlichen Arbeitskräfte mit dem gewünschten skillset. QlikView-Entwickler haben eine sehr Absorptionsrate in der Analytics-Industrie, die nicht mehr ist ein starker Halt der großen IT-Firmen, wie es früher der Fall war. Jede Art von Geschäft es klein, Medium oder ein großes Unternehmen ist auf der Suche nach Arbeitskräften, die Betreuung von QlikView Setup nehmen, Vorbereitung Dashboards, und bereiten Geschäftsberichten für sie. Zusamenfassend, die Nachfrage nach QlikView-Entwickler ist im Moment an seinem peek und ist ein vielversprechendes Feld für Menschen, die die Datenvisualisierung Arena heute eingeben möchten.

 

Predictive Analytics

Predictive Analytics wird Ihnen helfen, Ihre Organisation zu offenbaren und vorherzusagen, Trends, antizipieren geschäftliche Veränderungen, und Antriebs Moiré empirische strategische Entscheidungsfindung unter Verwendung einer Reihe von prädiktive Analyse Software.

Predictive Analytics kann verwendet werden, um jede Annäherung an Data Mining mit fünf Attribute beschreiben:

  1. Voraussage (anstatt Beschreibung, Klassifizierung oder Clustering),
  2. Agile und schnelle Analyse in Stunden oder Tagen gemessen
  3. Sehr zu geschäftsrelevanten z.B.. warum wir verkaufen x viele Widgets in New York (keine komplexe Elfenbeinturm-Analysen)
  4. Einfach zu gebrauchen
  5. Hochgradig visuelle Analyseergebnisse (keine komplexe Tabellen / Daten)

 

Predictive Analytics

Nach unserer Erfahrung zum Erfolg der Art und Weise mit Predictive Analysis ist, eine C-Level Bevollmächtigen Predictive Analytics Champion. Vor kurzem haben wir mit einem großen Einzelhandelsunternehmen mit einem CFO gearbeitet, die äußerst scharf auf prädiktive Analyse war, um das Antriebsunternehmenswachstum beitragen und neue Marktchancen vor Ort.

 

TIBCO Spotfire Kosten – Optionen und Preise

Spotfire Kosten – zusammen mit vielen anderen Software-Anwendungen kann es ziemlich schwierig sein, die Kosten der Spotfire Business Intelligence-Tool, um herauszufinden,.

TIBCO Spotfire Design, entwickelt und In-Memory Analytics-Software für den Einsatz in Business Intelligence und Analytics und bietet dem Anwender Dashboards verteilt, Datenanalyse, Datenvisualisierung, ..

TIBCO Spotfire Kosten Preis

Spotfire gibt es schon seit den frühen 90er Jahren, aber nicht wirklich ausziehen, bis 2007, wenn die Marke wurde von TIBCO Software erworben. Eine genaue Kundenzahl ist nicht verfügbar, und hat rund $1 Milliarden Euro Umsatz und einem wachsenden Marktanteil des Marktes BI-Tools.

Wenn Sie ein Unternehmensbenutzer sind, dann ist es wahrscheinlich, dass Sie in der Lage, eine maßgeschneiderte Preisplan zu verhandeln, abhängig von den pleothora verschiedener Optionen zur Auswahl.

Jedoch einen Geschmack für die Kosten von TIBCO Spotfire Kosten zu geben, gibt es zwei mögliche Optionen

1. Spotfire Wolke Persönlicher Service – ca.. $300/Jahr, 100GB Speicher, 1 Autor Sitz (leicht eingeschränkter Funktionalität dadurch, dass die Desktop-Software hat Verbindungen zu lokalen Daten beschränkt und kann nur lokale DXP Dateien hochladen).

2. Spotfire Cloud-Arbeitsgruppe ($2000/Jahr, 250GB Speicher, 1 Unternehmen Autor / 1 Analyst / 5 Verbrauchersitze) und gibt dem einzelnen Autor die Fähigkeit zu lesen 17 verschiedene Arten von lokalen Dateien (dxp, STDF, sbdf, SFS, xls, xlsx, xlsm, xlsb, csv, txt, CIS, mde, mdb, ACCDE, sas7bdat,UDL, Log, shp), Anbindung an Standard-Datenquellen (ODBC, OleDb, Oracle, Microsoft SQL Server Compact Data Provider 4.0, .NET-Datenanbieter für Teradata, ADS Verbund Information Server-Verbindung, Microsoft SQL Server (einschließlich Analysis Services), Teradata und TIBCO Spotfire Karten. Es ermöglicht auch Autor, um vorausschauende Analyse zu tun, Prognose, und Landessprache Scripting).

TTeil Spotfire® Wolke TIBCO Spotfire-Plattform
Preis $200/Monat oder $ 2000 / Jahr
Abo-Preise
Abonnement, Perpetual und Zeit Lizenzen
Lizenzen 1 Authoring Sitz (beinhaltet Online- und Offline-Authoring) Auf Wunsch des Kunden
Cloud-Datenspeicherung 250GB 0GB

TIBCO Spotfire-Version 6 Rezension

TIBCO Spotfireist eine Datenvisualisierung und anayltics Werkzeug, das Benutzern den Zugriff ermöglicht, analysieren und dynamische Berichte auf einer Vielzahl von Datenquellen.

Spotfire, Meiner Meinung nach ist ein Werkzeug am besten auf die Benutzer, die wahre Datenanalysten sind ausgerichtet oder mit dem neuen buzzord “Daten Wissenschaftler“.

Spotfire hält auch die Total Cost of Ownership niedrig, indem Benutzer auf einmal zu bauen und zu veröffentlichen, um viele (Nicht lizenziert) Anwender über Internet / Intranet, als PDF oder als MS Powerpoint-Berichte.

Wenn es richtig mit einer guten Rundum Verständnis der Dateninhalt Spotfire verwendete unmittelbaren Wert zu liefern, ob Sie ein Marktforscher sind, ein Vertriebsmitarbeiter, ein Wissenschaftler oder ein Prozessingenieur, indem Sie schnell Trends und Muster zu identifizieren in Ihrer geschäftskritischen Daten.

Spotfire können die Daten in einer Reihe von Orten wie auf Ihrem Desktop oder in einem Netzwerkdateisystem zugreifen. Es kann sogar auf Ihre Daten zugreifen, wenn sie in entfernte Datenbanken über die Information Link-Funktion entfernt, ohne dass Sie Ihre IT-Abteilung jedes Mal erforderlich, dass Sie eine neue Frage stellen möchten,. Jedoch für typische Business-Anwender die meisten werden Eingaben von ihren IT-Abteilungen benötigen, um die zugrunde liegenden Datenbanktabellen und Felder understanddable machen. Zum Beispiel macht Tabelle 123_xyx / Feld 4455gt zu sein “Verkaufsmenge”.

Spotfire können Sie Ihre Daten interaktiv zu filtern, und hilft dem Business-User in die Daten eintauchen, um sofort Antworten geben und in einem visuellen und unders Format – das alte Sprichwort von einem “ein Bild mehr als tausend Worte” und nirgends ist dies mehr zu als im Fall von Data-Analytik.

Während unseres Spotfire Bewertung wir waren in der Lage, eine Vielzahl von bunten Visualisierungen in Form zu erstellen Bewegungsdiagramme, Balkendiagramme, Kreuztische, Streudiagramme und viele mehr,

Spotfire hat auch eine Reihe von nette Features und Dashboards mit Street-Level-Mapping sehr similaur zu Google Maps.

In einer aktuellen Präsentation war ich in dem CFO eines globalen 100 Einzelhändler er erklärte, dass er jetzt wollte sein Team geht nach vorn, um die Powerpoint-Präsentation und Darstellung von Daten, um ihn Graben mit Spotfire – eindeutig ein Enthusiast für diese Art von Werkzeug!

Statische Berichte können für Business-Anwender somit Spotfire Version einschränkend sein 6 Damit können Sie dynamische Berichte, die den Anwender bei der Aufstellung weiterer Geschäftsfragen und Datenverbreitung zu unterstützen, um zu erstellen. Daten visuations kann leicht in Ihre Berichte eingeschaltet werden, um den Kollegen und Kunden zu zeigen.

Die neuen Features in Spotfire v6 verfügbar sind:

  • Advanced Level Google Maps-Stil-Mapping und Integration
  • Die Möglichkeit, interaktiv wählen Sie eine Datenmenge auf ein Diagramm und dann Drilldown / durch in die Daten
  • Eine Reihe von neuen Funktionen Charts
  • Text kann leicht auf der Oberseite der Bilder gelegt werden
  • Verbesserte Integration und die Fähigkeit, Daten auf mobile Geräte zu schieben
  • Visualisieren, zu erkunden und Analyse von Daten im Zusammenhang mit der Lage
  • Erweitern Sie situa Verständigung mit vielschichtigen Geo-Analytik
  • Mashup neue Datenquellen, um eine präzise Geokodierung im gesamten Unternehmen
  • Verbesserte Web Based-Authoring

Die Datenquellen, die Spotfire Version 6 kann eine Verbindung zu stehen:

• Cloudera Hive CDH4, CDH5
• Cloudera Impala CDH4, CDH5
• Composite Information Server (ADS) 6.1, 6.2
• Hortonworks Datenplattform 1.3, 2.0
• HP Vertica 6.1
• IBM Netezza 6.1, 7.0
• Microsoft Analysis Services 2008, 2012
• Microsoft SQL Server 2005, 2008 R2, 2012
• MySQL 5.1, 5.5, 5.6
• Oracle und Oracle Exadata (Oracle 11gR1 und R2)
• Oracle Hyperion Essbase 9.3, 11.1
• Pivotal Greenplum 4.1, 4.2, 4.3
• Pivotal HAWQ
• PostgreSQL 8.4, 9.0, 9.1, 9.2
• SAP HANA SPS6
• SAP NetWeaver Business Warehouse 7.0.1
• Teradata Aster 5.0, 5.11
• Teradata 12.10, 13.00, 13.10, 14.00, 14.10

Was ist ein Daten Wissenschaftler?

Daten Wissenschaft ist die Lehre von der verallgemeinerbare Extraktion von Wissen aus Daten, noch das Schlüsselwort Wissenschaft. Es enthält unterschiedliche Elemente und baut auf Techniken und Theorien aus vielen Bereichen, einschließlich Signalverarbeitung, Mathematik, Wahrscheinlichkeitsmodelle, Maschinelles lernen, Computerprogrammierung, Statistik, Datentechnik, Mustererkennung und Lernen, Visualisierung, Unsicherheitsmodellierung, Data Warehousing, und High Performance Computing mit dem Ziel der Gewinnung von Bedeutung von Daten und Erstellen von Daten-Produkte. Daten Wissenschaft ist ein Modewort, oft synonym mit Analytics oder große Daten verwendet, dass wird oft für Marketing alles mit Datenverarbeitungsmissbraucht, insbesondere neu Marke bestehende Competitive Intelligence und Business Analytics Ansätze. Daten Wissenschaft müssen nicht immer für große Daten sein, jedoch, die Tatsache, dass die Daten die Aufstockung macht großen Daten einen wichtigen Aspekt der Daten Wissenschaft.

Ein Praktiker der Daten der Wissenschaft nennt man Daten Wissenschaftler. Daten Wissenschaftler lösen komplexe Datenprobleme durch den Einsatz umfassender Fachkompetenz in einigen Wissenschaftsdisziplin. Es wird allgemein erwartet, dass die Daten die Wissenschaftler in der Lage, mit verschiedenen Elementen der Mathematik arbeiten, Statistik und Informatik, obwohl Know-how in diesen Fächern sind nicht erforderlich,. Jedoch, ein Daten Wissenschaftler ist am wahrscheinlichsten, ein Experte in nur ein oder zwei dieser Disziplinen und kompetent in anderen zwei oder drei sein. Das bedeutet, dass Daten, die Wissenschaft müssen als Team geübt werden, wo über die Mitgliedschaft in der Mannschaft gibt es Know-how und Kompetenz in allen Disziplinen.

Gute Daten Wissenschaftler in der Lage, ihre Fähigkeiten anzuwenden, um ein breites Spektrum an End-Ergebnisse zu erzielen sind. Einige von ihnen gehören die Fähigkeit, zu finden und zu interpretieren reichen Datenquellen, große Mengen von Daten trotz Hardware verwalten, Software und Bandbreitenbeschränkungen, verschmelzen Datenquellen zusammen, die Kohärenz von Daten-Sets, Visualisierungen zu erstellen, um das Verständnis zu erleichtern Daten, bauen mathematische Modelle mit der Daten, Gegenwart und die Kommunikation der Daten Erkenntnisse / Ergebnisse an Spezialisten und Wissenschaftler in ihrem Team, und wenn auf eine naive Publikum erforderlich. Die Skill-Sets und Kompetenzen, die Daten Wissenschaftler beschäftigen sind sehr unterschiedlich. Daten Wissenschaftler sind ein integraler Bestandteil der Wettbewerbsbeobachtung, ein neu entstehenden Feld, das eine Reihe von Aktivitäten umfasst, wie Data Mining und Analyse, das kann Unternehmen helfen, einen Wettbewerbsvorteil.

Daten Wissenschaft Techniken Auswirkungen, wie wir Daten zugreifen und forschen in verschiedenen Domänen, einschließlich der biologischen Wissenschaften, Medizinische Informatik, Sozial- und Geisteswissenschaften.