Du bist Data Scientist oder interessierst dich für Daten, Maschine Learning und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.
Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in mehr als 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.
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Du bist Data Scientist oder interessierst dich für Daten, Maschine Learning und AI? Dann ist dieser Podcast für dich. Wir teilen unsere Learnings aus über 180 Projekten, du bekommst Infos und Anregungen zu spannenden Themen rund um Daten.
Wir klären auf, geben Hinweise und teilen unsere Erfahrungen, die wir in mehr als 10 Jahren als Data Scientists im B2B Bereich gesammelt haben.
Wir decken auf, was wirklich hinter den Hypes und Trends der Data Science Branche steckt.
Wir hinterfragen, was ein Data Science Projekt erfolgreich macht und welche Faktoren es zum Scheitern verurteilen.
Wer seine gesamte Infrastruktur in US-Clouds betreibt, begibt sich in gefährliche Abhängigkeiten. Im Podcast diskutieren wir, wie real die Risiken internationaler Machtspiele und Datenschutzprobleme sind und was Unternehmen dagegen tun können. Zwischen Know-how-Drain, geopolitischen Spannungen und drohenden Exportstopps braucht es einen klaren Blick auf die eigene IT-Landschaft. Unser Fazit: Resilienz beginnt mit bewusstem Design, nicht mit blindem Aktionismus.**Zusammenfassung**
Digitale Souveränität ist für Unternehmen essenziell, um geopolitische Risiken und Lock-in-Effekte zu minimieren
Aktuelle Gefahren entstehen durch internationale Konflikte, politisch motivierte Eingriffe in IT-Infrastruktur und den Weggang von Know-how
Besonders kritisch: die Abhängigkeit von US-Clouds und SaaS-Lösungen – auch in puncto Datenschutz und Compliance
Die DSGVO-Lage ist trotz "EU-U.S. Data Privacy Framework" instabil und hängt stark von politischen Entwicklungen in den USA ab
Unternehmen sitzen oft tiefer in der Abhängigkeit, als sie denken – selbst intern ist oft alles von wenigen Cloud-Anbietern abhängig
Lösungsansätze sind u.a. europäische Cloud-Angebote, Open Source Software und Infrastructure as Code – allerdings mit vielen praktischen Grenzen
Ein sofortiger Komplettausstieg ist unrealistisch, sinnvoller sind inkrementelle Anpassungen bei neuen Projekten
Wichtig: Risiken realistisch bewerten und bewusste Designentscheidungen treffen, statt nur auf Komfort und Geschwindigkeit zu optimieren
**Links**
[Artikel] Strafgerichtshof: Microsofts E-Mail-Sperre als Weckruf für digitale Souveränität https://www.heise.de/news/Strafgerichtshof-Microsofts-E-Mail-Sperre-als-Weckruf-fuer-digitale-Souveraenitaet-10387368.html
[Artikel] Tagesschau-Artikel zu US-Exportbeschränkungen für KI-Chips https://www.tagesschau.de/wirtschaft/unternehmen/ki-chips-export-usa-nvidia-biden-100.html
[Tool] FreeIPA Projekt (Open Source Identity Management) https://www.freeipa.org/
[Tool] Pangolin Projekt (Open Source API Gateway / Identity) https://github.com/fosrl/pangolin
[Podcast] #29: Die Qual der Wahl: Data Science Plattform vs. Customized Stack https://inwt.podbean.com/e/29-die-qual-der-wahl-data-science-plattform-vs-customized-stack/
📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche?Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de
Data Science Deep Dive
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