Marktübersicht: Bessere Datenanalysen mit AutoML
AutoML nimmt Data Scientists bei Routineaufgaben wie der Wahl der passenden Algorithmen Arbeit ab. Viele der Werkzeuge sind durch GUIs, Low-Code- und No-Code-Funktionen dabei auch für Anwender geeignet, die keine Datenspezialisten sind.
Geschäftsentscheidungen in Unternehmen müssen oft schnell fallen und trotzdem fundiert sein. Dafür sind kurzfristig verfügbare Erkenntnisse aus der Analyse komplexer Datenstrukturen fundamental wichtig. Der Flaschenhals ist dabei häufig die fehlende Verfügbarkeit der Data Scientists, um die steigende Nachfrage an Datenanalysen zu bewältigen. Die Absprachen zwischen Fachleuten und technischen Experten sind zeitaufwendig.
Hier kommt AutoML ins Spiel: Die Idee besteht darin, Machine Learning selbst auf Machine Learning anzuwenden, um den Prozess der Modellentwicklung zu automatisieren (siehe ix.de/zgn4). Das Hauptziel von AutoML ist es, Nicht-Experten zu befähigen, fortschrittliche Datenanalysen durchzuführen. Durch die große Fülle an Low-Code- und No-Code-Werkzeugen wird es Personen ohne technische Detailkenntnisse ermöglicht, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und effektiv für ihre Datenanalysen einzusetzen. AutoML bietet so einen Ansatz, um die Analyse komplexer Daten für eine breitere Gruppe von Anwendern in Unternehmen zugänglich zu machen. Als weiterer Gewinn entfallen viele Absprachen zwischen Business- und Analyseexperten, wodurch sich der Prozess des Erkenntnisgewinns weiter beschleunigt.
