Data-Radar: Das Quartalsupdate

Die Tage werden kürzer, die Temperaturen sinken und die Blätter an den Weinreben und Bäumen färben sich von grün in ein Meer aus Gelb- und Rottönen. Das letzte Quartal dieses Jahres ist angebrochen.

Für unser Smart Data Radar heißt das:

Was hat sich in den letzen Monaten geändert? Welche Technologien kamen neu dazu und wie ordnen wir sie ein?

Im vierten Quartal haben wir neun Technologien neu eingeordnet und drei neue erscheinen erstmals auf unserem Radar.

Auf- und Neueinsteiger

Eine wichtige Grundlage sind gute und ausreichende Daten. Daher rücken Data Lakes und Data Warehouse immer weiter in den Fokus. Vor allem im Zusammenspiel mit effizienten ETL-Pipelines und Konsumenten der Daten, wie z. B. Google Data Studio. Für einen unserer Kunden konnten wir erfolgreich ein Projekt unter Verwendung der Google Cloud Platform umsetzen.

Für unser Radar bedeutet das:

• Google Cloud Platform und Data Warehouse sind auf dem Schirm als Newcomer für uns erschienen
• Google Data Studio, Data Pipelines und Google Big Query sind entsprechend aufgestiegen.

Des Weiteren haben wir endlich die Möglichkeit uns intensiv mit GPT-3 zu beschäftigen. Damit rückt GPT-3 in den Trial-Ring vor.

Das Thema Recommender Systeme wird für unsere Kunden immer wichtiger und erscheint in diesem Quartal erstmals auch auf dem Smart Data Radar.

Absteiger des Quartals

Auch wenn man gerne möchte, kann man nicht alles machen und muss Technologie zurückstellen. Was nicht bedeutet, dass wir sie nicht weiterhin auf dem Radar haben. Daher haben wir in diesem Quartal auch einige Technologien für uns nach unten priorisiert.

Salesforce Datorama haben wir schon lange auf dem Schirm. Letzten Endes müssen wir Prioritäten setzen und werden uns auf BI-Tools wie Google Data Studio fokussieren und haben Datorama vorerst in den Hold Status gerückt.

Bei mediaman arbeiten wir im Data-Umfeld mit Python. Die Skriptsprache R erscheint immer wieder auf dem Schirm, wurde dennoch nicht zur Alternative. Daher haben wir R ebenfalls auf Hold gesetzt. Gänzlich ausschließen möchten wir R noch nicht.

Disclaimer: Das Data-Radar ist unsere persönliche Einordnung der Data Science Themen und Technologien. Es erhebt nicht den Anspruch der Allgemeingültigkeit.