Dieses Google Cloud Produkt ist ein Hidden Champion

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Der Cloud-Markt ist weiter hart umkämpft – Microsoft und Amazon sind ganz klar (noch?) die Platzhirsche bezüglich Public Cloud Computing. In den letzten Jahren hat sich die Google Cloud als sehr gute Alternative zu den beiden genannten Angeboten etabliert. Hinsichtlich eines neuen Big Data Analytics Projekts haben wir aus folgenden Gründen auf Google Cloud gesetzt:

  1. Managed Kubernetes Cluster
  2. Intuitive Oberfläche und Produktübersicht, insbesondere wenn sich viele Softwareentwickler im Team befinden
  3. Der Hidden Champion: Google BigQuery

Mit diesem Artikel möchten wir Euch unsere Erfahrungen mit BigQuery präsentieren – zunächst zur Problematik.

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3 einfache & schnelle Anwendungsfälle für Data Science mit wenig Budget

Ablauf des Rapid Data Prototyping für Data Science: Produktidee zu Prototyp zu Produkt

Wir können uns  das Schmunzeln kaum verbergen, wenn Geschäftsführer oder IT-Leiter behaupten, dass sie nicht genug Daten hätte, um diese sinnvoll auszuwerten und wertvolle Schlüsse daraus zuziehen. Vor allem, wenn man bedenkt, dass wahrscheinlich heutzutage die meisten Waschmaschinen und Toaster schon mit dem Internet verbunden sind. Methoden der Data Science können hier effektiv unterstützen.

Basierend auf erfolgreichen Projekterfahrungen möchten wir in diesem Artikel 3 einfache Anwendungsfälle bezüglich  Data Science vorstellen. Die nachfolgenden Projekte wurden innerhalb weniger Tage kosteneffektiv als Rapid Data Prototyping implementiert. Somit konnten die Entscheidungsträger innerhalb kurzer Zeit ihre Hypothesen mit einem kleinen Budget bestätigen (oder verwerfen).

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