Wie trägt das Fail-Fast-Prinzip zum Erfolg in der Datenanalyse bei?

15.09.2022 von LexisNexis GmbH

Es ist kein Geheimnis: Das Finden der richtigen Datensätze für Analysen stellt eine enorme Hürde beim Start neuer Datenprojekte dar. Ihnen stehen zahllose Quellen zur Auswahl, aber auch wenn Sie glauben, dass Sie die perfekten Daten gefunden haben, liefert Ihr Projekt nicht die gewünschten Ergebnisse. Das umständliche Suchen, Importieren und Testen von Daten kostet zu viel Zeit, weil Sie ständig zwischen verschiedenen digitalen Umgebungen wechseln müssen. Durch dieses ewige Hin und Her bleibt weniger Zeit für das Gewinnen von Erkenntnissen aus Ihren Datenanalysen. Aber für aussagekräftige Ergebnisse ist es extrem wichtig, dass Sie die richtigen Daten verwenden.

Also was können Sie tun? Schnell scheitern oder auch: Fail Fast.

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Das Konzept von Fail Fast

Was ist überhaupt Fail Fast? Die Fail-Fast-Philosophie setzt auf umfangreiche Tests und inkrementelle Entwicklungsschritte, um frühzeitig herauszufinden, ob es sich wirklich lohnt ein Projekt weiter zu verfolgen. Es geht darum, Ideen schnell umzusetzen, zu testen und durch kontinuierliches Feedback weiterzuentwickeln oder zu verändern. Dadurch wird nicht nur Zeit und Geld gespart, sondern Fehlerquellen im Analyseprozess auch schneller entdeckt. Anstatt lange in die falsche Richtung zu forschen, können sich Teams frühzeitig auf andere erfolgsversprechendere Projekte fokussieren.

Scheitern ja – aber daraus lernen

Das Konzept des frühen Abbruchs bedeutet dabei nicht, dass Sie überhaupt keine Erkenntnisse aus der gescheiterten Analyse gewinnen. Vielmehr geht es darum, Daten zu testen, zu erkennen, dass sie nicht die gewünschten Ergebnisse liefern können und diese neu gewonnenen Erkenntnisse für die nächste Forschung zu nutzen. Zwar erscheint es oft vorteilhafter, bereits vorhandene Daten für ein Projekt zu nutzen, anstatt neue Daten zu suchen, jedoch führt dies oft zu verzögerten Ergebnissen. Schon allein der Entdeckungsprozess ist zeitaufwändig. Der Versuch, neue Modelle zu erstellen oder Analysen mit unzureichenden Daten zusammenzustellen, kostet nur noch mehr Zeit, verzögert die Entscheidungsfindung und schmälert die Leistung.

Wichtig ist also, sich von den negativen Assoziationen des „Scheiterns“ zu lösen. Es liegt zwar in der Natur des Menschen, sich Fehler nicht einzugestehen und diese vermeiden zu wollen, jedoch sind Fehler unausweichlich. Die Krux ist es, Fehler frühzeitig zu erkennen und einen neuen Datensatz zu suchen, der die gewünschten Ergebnisse liefert. So machen Projekte Fortschritte, statt in einer Sackgasse hängen zu bleiben.

Datenanalysen mit Nexis® Data Lab

Wenn Sie lange nach relevanten Quellen suchen und dann noch mehr Zeit für den Export und Import der Daten in Ihre Analysetools aufwenden müssen, ist Fail Fast keine Option. Nexis® Data Lab macht Schluss mit solchen Unannehmlichkeiten, da es die Datensuche und -analyse in einer einzigen Plattform vereint. Mit der großen Vielfalt an LexisNexis-Inhalten in Kombination mit einer Jupyter Notebook-Umgebung, die Python- und R-Bibliotheken unterstützt, vermeiden Sie Zeitverluste, weil Sie Datensuche und Tests in derselben Umgebung durchführen.

Zum Beschleunigen der mühsamen Datensuche bietet Nexis® Data Lab umfangreiche Filtermöglichkeiten, mit denen Sie in kürzester Zeit genau das finden, was Sie brauchen. Das verdankt sich der LexisNexis SmartIndexing Technology™: Die Klassifizierungstechnologie verschlagwortet alle von uns aggregierten Inhalte nach bestimmten Themen, Branchen, Firmen und Regionen. Damit macht sie punktgenauere und effizientere Suchen als mit herkömmlichen Recherchen möglich und hilft, die Zeit zum Auffinden relevanter Quellen zu verkürzen.

Da diese Suche in derselben Umgebung wie Ihre Analyse ist, können Sie im Nu hunderttausende Dokumente importieren und in Ihrem Jupyter-Notebook analysieren. Wenn die Daten nicht funktionieren, gehen Sie mit Nexis® Data Lab ganz einfach zurück zur Datensuchseite und importieren einen neuen Datensatz in Ihren Workspace.

Das Hin und Her zwischen Entdeckung und Tests bleibt auf eine Plattform beschränkt, die mit einer intuitiven Datensuchmaschine sowie mit Python- und R-Bibliotheken als Hilfe bei der Modellierung kombiniert ist. So können Sie schnell scheitern, die richtigen Daten für Ihr Projekt noch schneller finden und die benötigten Ergebnisse effizienter gewinnen als mit jedem anderen herkömmlichen Recherchehilfsmittel.

Nächste Schritte:

  1. Sie möchten mehr über die wissenschaftliche Forschung mit Nexis® Data Lab? Vereinbaren Sie eine kostenfreie Online-Demo.
  2. Werfen Sie einen Blick in unsere Nexis® Data Lab Produktbroschüre.

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