Einsatz von Key Performance Indikatoren im Controlling von Data Science Projekten [German]

by Patrick Tinz

Studienarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: In dieser Arbeit werden grundlegende KPIs f?r IT-Projekte herausgearbeitet und in Bezug auf Data Science Projekte analysiert. In Data Science Projekten spielt das Projektcontrolling eine zentrale Rolle, da die zeitlichen Aufw?nde und Kosten h?ufig schwer einzusch?tzen sind. Auftraggeber m?chten ihre Use Cases mit Methoden des Machine Learnings effizient und erfolgreich umsetzen. In diesem Zusammenhang ist das erfolgreiche Projektcontrolling w?hrend des Projektverlaufs ein entscheidender Aspekt. Das konsequente Projektcontrolling kann durch den Einsatz von aussagekr?ftiger Kennzahlen, sogenannter Key Performance Indikatoren (KPIs) positiv beeinflusst werden. Nach einigen Studien schlagen 85% aller Data Science Projekte fehl, deshalb ist ein fr?hzeitiges Erkennen von Hindernissen essenziell. In klassischen IT-Projekten existieren viele KPIs zum Projektcontrolling, diese sind allerdings nicht ausreichend f?r Data Science Projekte.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 334646167X
• ISBN13: 9783346461674
• Release Date: September 2021
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 22 Pages
• Weight: 0.09 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"