Vorschlag eines morphologischen Kastens zur Charakterisierung von Data-Science-Projekten

Autor: René Theuerkauf, Stephan Daurer, Sayed Hoseini, Jens Kaufmann, Stephan Kühnel, Florian Schwade, Emal M. Alekozai, Uwe Neuhaus, Heiko Rohde, Michael Schulz
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Informatik Spektrum. 45:395-401
ISSN: 1432-122X
0170-6012
Popis: ZusammenfassungData-Science-Projekte sind typischerweise interdisziplinär, adressieren vielfältige Problemstellungen aus unterschiedlichen Domänen und sind häufig durch heterogene Projektmerkmale geprägt. Bestrebungen in Richtung einer einheitlichen Charakterisierung von Data-Science-Projekten sind insbesondere dann relevant, wenn über deren Durchführung entschieden werden soll – beispielsweise anhand von Kriterien wie Ressourcenbedarf, Datenverfügbarkeit oder potenziellen Risiken. Nach bestem Wissen der Autoren fehlt es jedoch in Wissenschaft und Praxis bisher an einschlägigen Ansätzen.Mit diesem Artikel wird ein erster Schritt auf dem Weg hin zu einem Ansatz für eine einheitliche Charakterisierung von Data-Science-Projekten gegangen, indem ein morphologischer Kasten vorgeschlagen wird, der im Rahmen einer dreischrittigen Analyse auf Basis eines Fragenkataloges abgeleitet wurde. Er umfasst sieben Dimensionen mit 32 Dimensionsausprägungen und wird anhand einer Fallstudie aus dem Gebiet der Predictive Maintenance illustriert. Der morphologische Kasten bietet theoretische und praktische Anwendungspotenziale für den strukturierten Vergleich von Data-Science-Projekten und die Definition von Projektportfolios, erhebt jedoch keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Er ist somit als Vorschlag und Anstoß zum Einstieg in einen weiterführenden Diskurs anzusehen.
Databáze: OpenAIRE
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