Funktionsbaustein: Massendatenanalysefeedback
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Kennung | VMD |
| Hauptfähigkeit | Elektronische Verwaltungsarbeit |
| Geschäftsfähigkeit | Daten- und Dokumentenmanagement |
| Bausteintyp | Querschnittsfunktion |
1 Management Summaryfeedback
Dieser Funktionsbaustein umfasst eine Umgebung und Werkzeuge, die es Datenwissenschaftlern, Analysten und anderen Benutzenden ermöglichen, sicher und ggf. behördenübergreifend mit Daten zu arbeiten, Hypothesen zu testen, Modelle zu entwickeln und neue Erkenntnisse zu gewinnen (Data-Lab oder Data-Sandbox). Hierbei können große Datenmengen (Big-Data: in den Dimensionen Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt) verarbeitet werden. Dieser Funktionsbaustein stellt zudem geeignete Instrumente für die Unterstützung für behördenspezifische Controllingzwecke bereit.
2 Kernfunktionalitätenfeedback
2.1 Datenquellen integrieren und Daten aufbereitenfeedback
Verschiedener Datenquellen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, Datenbanken, Data-Warehouses, Data-Lakes, Datenströme, APIs und Dateien können integriert werden. Mit Hilfe von Werkzeugen zur Datenaufbereitung, -bereinigung und -transformation werden große Datenmengen für die Analyse vorbereitet.
2.2 Daten interaktiv analysierenfeedback
Über eine interaktive Benutzeroberfläche oder Entwicklungsumgebung wird ermöglicht, Abfragen zu erstellen, zu bearbeiten und auszuführen, um große Datenmengen zu erkunden und Muster zu identifizieren. Dabei werden verschiedene Abfragesprachen (z.B. SQL , Python, R oder Scala) und Analyse-Tools unterstützt.
2.3 Datenexperimente und Vorhersagen ausführenfeedback
Es können Hypothesen formuliert, Experimente durchgeführt und Modelle entwickelt werden, um Massendaten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Die Integration von Machine-Learning-Bibliotheken und -Frameworks ermöglicht das Training von Modellen und die Verbesserung von Vorhersagen.
2.4 Daten versionieren und rückverfolgenfeedback
Analysen, Experimente und Modelle können versioniert werden, um Änderungen nachzuverfolgen und reproduzierbare Ergebnisse sicherzustellen. Die Datenprovenienz kann zurückverfolgt werden, um die Herkunft und den Verlauf der Daten zu verstehen.
2.5 Daten visualisierenfeedback
Daten und Ergebnissen können über Diagramme, Grafiken und interaktive Dashboards visualisiert werden. Berichte und Präsentationen können erstellt werden. Alle Analyseprodukte können freigegeben werden, um Erkenntnisse zu kommunizieren und Einblicke zu teilen.
3 Schnittstellenfeedback
- Datenquellen einbinden : Die Massendatenanalyse nutzt den Funktionsbaustein Datenbewirtschaftung oder andere Datenquellen. Datenfunktionen bereitstellen : Über eine serviceorientierte Schnittstelle ( API ) können grundlegende IT -Services z.B. zur Dimensionsreduktion bereitgestellt und nachgenutzt werden. Schnittstellen zu Infrastrukturdiensten : Identity-Access-Management
- Standard-Arbeitsplatz und Ultramobile IT
- Betriebsplattform und Netze .
4 Abgrenzungfeedback
Der Funktionsbaustein nutzt Funktionalitäten der Funktionsbausteine Datenbewirtschaftung und Entscheidungsunterstützung , ohne diese zu ersetzen. Die Datenbewirtschaftung umfasst die Verarbeitung bzw. Aufbereitung innerhalb eines Data-Warehouse. Die Entscheidungsunterstützung umfasst die Instrumente eines BI -Tools.