Meinungen
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Datenanalyse
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Wie Unternehmen die Datendemokratisierung vorantreiben
In vielen Unternehmen setzt nur ein Bruchteil der Angestellten auf Datenanalyse. Um das zu ändern, sollten Firmen die Demokratisierung des Datenzugang vorantreiben. Weiterlesen
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Sicher aus der Krise: Nicht nur Speichern – auch verwalten
Mit aus Daten erschlossenem Wissen können Unternehmen ihr Geschäft vorantreiben und stärken. Dafür müssen Daten aber nicht nur gespeichert, sondern auch sinnvoll verwaltet werden. Weiterlesen
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Mit automatisierter Datenintegration zum Modern Data Stack
Das Zusammenspiel von Technologien, die eine automatisierte Datenintegration ermöglichen, wird als Modern Data Stack bezeichnet. Doch wie ist dieser aufgebaut? Weiterlesen
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Mit intelligentem Wissensmanagement den Durchblick behalten
Insight Engines unterstützen Firmen beim intelligenten Wissensmanagement. Dabei setzt die Technologie auf künstliche Intelligenz, Deep Learning und Natural Language Processing. Weiterlesen
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Was 2021 für das Datenmanagement von Big Data zählt
Die Datenmengen nehmen in Unternehmen stetig zu. 2021 besteht die größte Herausforderung darin, die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen und die Daten gewinnbringend einzusetzen. Weiterlesen
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Intelligente Automatisierung für hybride Architekturen
Automatisierung wird in vielen IT-Abteilungen eingesetzt. Die nächste Stufe der Entwicklung ist intelligente Automatisierung, die kognitive Fähigkeiten ins Data Center bringt. Weiterlesen
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Autonomes Fahren – Datenmengen werden zur Herausforderung
Trotz Fortschritten bei den benötigten Technologien, ist die Umsetzung autonom fahrender Automobile noch ein Zukunftsthema. Das liegt auch am Umgang mit den erzeugten Daten. Weiterlesen
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Vier Voraussetzungen für rentable Machine-Learning-Projekte
Viele Unternehmen denken darüber nach, wie sie mit Machine Learning ihre Produktivität steigern können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie die Umsetzung strategisch angehen. Weiterlesen
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Datenverarbeitung und Datenschutz im Web revolutionieren
Datenerfassung, Datenschutz und künstliche Intelligenz (KI) können friedlich koexistieren. Im Moment befinden sich Konsumenten und Unternehmen aber in unklaren Gewässern. Weiterlesen
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Wie Data Analytics bei der Bewältigung von Krisen hilft
Unfälle oder Naturkatastrophen können Lieferketten unterbrechen. Betroffene Firmen müssen sich dann schnell auf die veränderte Situation einstellen. Data Analytics hilft hierbei. Weiterlesen
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Datenmanagement: Gut klassifiziert ist halb sortiert
Mit dem Anstieg der Masse zu verarbeitender Daten steigt die Attraktivität von automatischem Datenmanagement. Dafür müssen Unternehmen erst Fragen zur Klassifizierung klären. Weiterlesen
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Kontinuierliche Datenketten beschleunigen neue Entwicklungen
Datenketten beschleunigen die Entwicklung neuer Produkte. Diese umfassen dabei im Idealfall alle Daten zu einem Produkt. Doch Datenketten stellen Firmen auch vor Herausforderungen. Weiterlesen
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Embedded BI und Analytics als Türöffner für Unternehmen
Mit einer Embedded-Analytics- und Business-Intelligence-Lösung integrieren Unternehmen leistungsfähige Analysefunktionen in ihre Geschäftsabläufe und Anwendungen. Weiterlesen
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Wie moderne Unternehmen eine digitale Vernetzung erreichen
Ein Digital Supply Network vernetzt alle Wertschöpfungsprozesse einer Firma. Die entstehende Data Value Chain bildet das Fundament für eine integrierte Stakeholder Supply Journey. Weiterlesen
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Machine-Learning-Modelle mit Feature Engineering entwickeln
Machine-Learning-Algorithmen müssen im Vergleich zu konventionellen Algorithmen Regeln selbst erlernen und umsetzen. Zuvor müssen die verwendeten Daten aber formatiert werden. Weiterlesen
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Ist das Ende des Allround Data Scientists gekommen?
Jonathan Wilkins, Marketing Director bei EU Automation, beschreibt in diesem Artikel die veränderte Rolle des Data Scientists und wie diese heute arbeiten. Weiterlesen
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Welche sozialen Auswirkungen Machine Learning haben kann
Entscheidungen auf Basis von Machine-Learning-Systemen bergen das Risiko von verzerrten Ergebnissen. Wie sich das Risiko mit verschiedenen Tools verkleinern lässt. Weiterlesen
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Data versus Text Mining: Wertvolle Daten erfolgreich bergen
Data Mining und Text Mining sind gute Verfahren, um Daten aus verschiedenen Quellen zu bergen und diese effizient auf Trends sowie Muster zu untersuchen. Weiterlesen
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Big Data: Fundament für fortschrittliches Machine Learning
KI-Systemen benötigen Big Data, um zu lernen. Entscheidungen lassen sich damit sicherer treffen, da die Datenbasis größer ist und das System aus Analysen lernt. Weiterlesen
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Mit künstlicher Intelligenz Vertriebsprozesse beschleunigen
Um nachhaltiges Wachstum zu generieren und kontinuierlich Kunden zu gewinnen, ist eine schlagkräftige Vertriebsabteilung erforderlich. Hierbei hilft künstliche Intelligenz. Weiterlesen
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Wie Unternehmen das Smart-Factory-Konzept realisieren
Nur wenige Unternehmen haben bisher eine Smart Factory realisiert. Die Gründe: die technologischen und transformatorischen Eintrittsbarrieren sind häufig zu hoch. Weiterlesen
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Welches Monetarisierungsmodell funktioniert für IoT?
Lösungen für das Internet der Dinge kommen vermehrt zum Einsatz und bieten Unternehmen Gelegenheit, die Nutzung der Lösungen zu analysieren und zu bewerten. Weiterlesen
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Mehr Transparenz durch segmentierte Scorecards schaffen
Scoring-Verfahren und Scorecards bieten eine Grundlage, um tragfähige Entscheidungen treffen zu können. Allerdings benötigen diese Transparenz und Vertrauen. Weiterlesen
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Apache Flink: Stream Processing beschleunigt IoT-Anwendungen
5G und das Internet der Dinge als Top-Themen im Jahr 2019: Was bedeutet das für die Datenverarbeitung und welche Rolle spielt dabei Stream Processing? Weiterlesen
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Zwischen Hype und Realität: Was IBM Watson für Analytics bietet
IBM versucht Watson wieder zurück ins Rampenlicht zu drängen, nachdem Big Blue mehrere Akquisitionen hinter sich und neue Produkte präsentiert hat. Weiterlesen
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Fünf Enterprise-Trends 2016: IoT weiter im Fokus, SaaS-Markt konsolidiert sich
Dieses Jahr wird IoT erwachsen und Social Media gewinnt weiter an Bedeutung. Gleichzeitig konsolidiert sich der SaaS-Markt. Fünf Trends für 2016. Weiterlesen
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Wie IoT-Technologie vom Buzzword zur Realität werden kann
Einige Firmen fühlen sich zu IoT-Technologie hingezogen. Damit auch KMUs einen ROI erreichen, müssen sie verstehen, wie sie die Daten nutzen können. Weiterlesen
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Neue Konzepte statt mehr Technologie: IT als Schlüssel für mehr Produktivität
IT anders denken: Wie Unternehmen durch People Computing die Produktivität ihrer Mitarbeiter nachhaltig steigern und gleichzeitig Kosten sparen. Weiterlesen
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Warum Datenanalysen auf mehr Schultern verteilt werden müssen
In viele Firmen gibt es Datenanalytiker, die mit Analytics-Aufgaben überschüttet werden. Mehr Analytiker und neue Tools können diese Problem beheben. Weiterlesen