Enhanced Multiscale Sampling of the Cel7A-Cellulose Interaction

A Modelling and Simulation Study to Understand the Enzymatic Conversion of Waste Cellulose into Biofeul

Introducing DASC-PM: A Data Science Process Model

Data-driven disciplines like data mining and knowledge management already provide process-based frameworks for data analysis projects, such as the well-known cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM) or knowledge discovery in databases (KDD). Although the domain of data science addresses a much broader problem space, i.e., also considers economic, social, and ecological impacts of data-driven projects, a corresponding domain-specific process model is still missing. Consequently, based on a total of four identified meta requirements and 17 corresponding requirements that were collected from experts of theory and practice, this contribution proposes the empirically grounded data science process model (DASC-PM)—a framework that maps a data science project as a four-step process model and contextualizes it among scientific procedures, various areas of application, IT infrastructures, and impacts. To illustrate the phase-oriented specification capabilities of the DASCPM, we exemplarily present competence and role profiles for the analysis phase of a data science project

DASC-PM v1.0 : ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte

Das Thema Data Science hat in den letzten Jahren in vielen Organisationen stark an Aufmerksamkeit gewonnen. Häufig herrscht jedoch weiterhin große Unklarheit darüber, wie diese Disziplin von anderen abzugrenzen ist, welche Besonderheiten der Ablauf eines Data-Science-Projekts besitzt und welche Kompetenzen vorhanden sein müssen, um ein solches Projekt durchzuführen. In der Hoffnung, einen kleinen Beitrag zur Beseitigung dieser Unklarheiten leisten zu können, haben wir von April 2019 bis Februar 2020 in einer offenen und virtuellen Arbeitsgruppe mit Vertretern aus Theorie und Praxis das vorliegende Dokument erarbeitet, in dem ein Vorgehensmodell für Data-Science-Projekte beschrieben wird – das Data Science Process Model (DASC-PM). Ziel war es dabei nicht, neue Herangehensweisen zu entwickeln, sondern viel-mehr, vorhandenes Wissen zusammenzutragen und in geeigneter Form zu strukturieren. Die Ausarbeitung ist als Zusammenführung der Erfahrung sämtlicher Teilnehmerinnen und Teilnehmer dieser Arbeitsgruppe zu verstehen