Zitat von i_make_it
Es geht nicht um Dein auswendig gelerntes Grundwissen sondern um die heutigen Möglichkeiten und die daraus resultierende Datenqualität.
In den 80ern und 90ern hatten wir es nicht mit Realtime Analytics auf Basis von Big Data und iot Streams zutun, weil uns die Daten und Technologie
gefehlt hat um performante Ergebnisse mit Deep Learning und Analytics in Echtzeit möglich zu machen.
Durch heutige Streaming Systeme und das Potential der bereits erwähnten GPU Lösungen haben wir einige Fortschritte machen können.
Die hohe Flexibilität beim Datastorage und die Datenmengen bieten uns also erst heute die Möglichkeit, die es für effiziente
Lernmethoden und genauere Analysen braucht. Wer soll denn Deiner Meinung nach dem Kunden die Qualität dieser Daten erklären und wer
soll ihn über mögliche Schwachstellen der Modelle aufklären. Die meisten Entwickler und Ingenieure werden wohl eher mit den Schultern zucken
und zugeben müssen, dass sie sich damit nicht so richtig auskennen, und das aus gutem Grund, weil das Data cleaning und die Modelle nicht
in ihren Verantwortungsbereich fallen.
Auf der einen Seite wirkt der ein oder andere von Euch schon fast panisch, in Threads indem es um das Thema Security und Vernetzung geht, aber wenn
wir dann mal über Datenschutz und Datenqualität reden, soll man nach Eurer bisherigen Argumentation ruhig auf unqualifiziertes Personal vertrauen,
die dann auch noch sämtliche Sensordaten durch irgendeine analytische Platform nudeln, von denen der Kunde kaum was versteht, weil es ihnen
nach Eurer bisherigen Vorstellung nämlich auch niemand erklären können wird. Es hat also einen guten Grund weshalb Unternehmen in Data Science investieren,
denn das ist um einiges Zielführender als sich das Geschwafel der 90er anzuhören.
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