Erfolg dank Data Science

Arbeiten Sie mit Ihrem Data-Science-Team zusammen, um einen optimalen Daten-Workflow aufzusetzen.

Steve, der Teamleiter eines großen Finanzunternehmens, wollte die Arbeitsabläufe in der Inkassoabteilung verbessern. Sein Ziel war, die eingezogenen Beträge zu maximieren und die Kosten so gering wie möglich zu halten. Er konnte dafür aber nicht mehr Personal einstellen. Also brauchte das Unternehmen einen Prozess, der mithilfe von datengestützten Erkenntnissen bestimmte Konten priorisierte und den Mitarbeitenden half, effektiver zu arbeiten. Mit diesem Ziel vor Augen wandte Steve sich an das Data-Science-Team. Er erklärte, worauf es ihm ankam und welche Einschränkungen es in der Inkassoabteilung gab. Anschließend entwickelten Steve und die Data-Scientists gemeinsam einen Daten-Workflow, um das Problem zu lösen.

Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und an einem Ort zusammenzuführen, ist in der Regel ein automatisierter Prozess, der als „Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL)“ bezeichnet wird. Unternehmen können Daten aus bestehenden Datenbanken extrahieren oder relationale Datenbanken aus der Kaufhistorie ihrer Kundschaft, aus Telefonaten...