KAPITEL 3
Das Prinzip Data as a Product
Eine seit Langem bestehende Herausforderung bei analytischen Datenarchitekturen sind die hohen Hürden und Kosten der Datennutzung: Auffinden, Verstehen, Vertrauen, Erforschen und schließlich Konsumieren von hochwertigen Daten. Es gibt zahlreiche Studien, die diese Probleme aufzeigen. Ein aktueller Bericht, »The State of Data Science 2020« (https://oreil.ly/S8XMz) von Anaconda, einem Unternehmen für Data-Science-Plattformen, kommt zu dem Ergebnis, dass fast die Hälfte der Zeit eines Data Scientist für die Datenaufbereitung (das Laden und Bereinigen von Daten) aufgewendet wird. Wird dieses Problem nicht angegangen, wird es sich mit Data Mesh noch verschärfen, da die Anzahl der Stellen und Teams, die Daten ...
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