Meinungen

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Datenmanagement

• Chatbots: Mensch-Maschine-Dialoge realisieren mit KI

  Chatbots bieten ein enormes Potential, wenn sie Mitarbeiter tatsächlich entlasten und die Kundenzufriedenheit stärken. Dafür müssen die Bots aber richtig verstanden werden.  Weiterlesen

• Wie die Datenverarbeitung bei der Digitalisierung gelingt

  Die digitale Transformation erfordert eine veränderte Unternehmenskultur. Diese beeinflusst, wie, wann und in welcher Form Daten verarbeitet werden können.  Weiterlesen

• 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

• Warum Serverless Computing in der Krise von Vorteil ist

  Der aktuelle Lockdown hat auf IT-Strukturen in Unternehmen weitreichende Folgen - und die sind durchaus positiv. Serverless und Cloud Computing erreichen großen Zulauf.  Weiterlesen

• Fundierte Entscheidungen durch integriertes Datenmanagement

  Zuverlässige Daten und ihre Bereitstellung sind das A und O für datenbasierte Entscheidungen. Dabei helfen integrierte Plattformen und Technologien wie KI und Machine Learning.  Weiterlesen

• Die Digitalisierung erfordert eine intakte Datenintegration

  Datenintegration als eine Herausforderung für die Digitalisierung erfordert eine Infrastruktur, die die Verwertung von Information aus verschiedenen Quellen gewährleistet.  Weiterlesen

• Wie die Integration von Robotic Process Automation gelingt

  In vielen Fällen nutzen Firmen bereits Robotic Process Automation (RPA). Gelangen aber unstrukturierte Daten in die Automatisierungsabläufe, treten erste Probleme auf.  Weiterlesen

• Welche Trends 2020 die IT-Transformation beschleunigen

  Gesellschaftliche und wirtschaftliche Verunsicherungen wirken sich auf den Alltag der Menschen aus. Diese zehn Trends prägen Industrie und Verwaltung in den kommenden Monaten.  Weiterlesen

• 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

• Datenbank-Administrator im Zeitalter des Cloud Computing

  Ein Datenbankadministrator (DBA) legt die Basis für das digitale Geschäft. Mit dem Verlagern der Datenbanken in die Cloud verändert sich jedoch sein Aufgabenspektrum.  Weiterlesen

• IIoT: Erfolgreiche digitale Transformation durch Integration

  Für das Funktionieren von IIoT-Anwendungen ist eine Integrationsplattform notwendig, die als Dreh- und Angelpunkt für Datenintegration und -übertragung dient.  Weiterlesen

• Daten klassifizieren und die Informationssicherheit erhöhen

  Wenn Unternehmen sensible Daten schützen wollen und müssen, kommen sie nicht umhin, diese entsprechend einzuordnen. Das dient der Sicherheit und dem Datenschutz gleichermaßen.  Weiterlesen

• Wie Robotic Process Automation die Finanzbranche verändert

  Dank Robotic Process Automation (RPA) und der Automatisierung manueller Prozesse haben Teams mehr Zeit, sich auf Aufgaben mit hoher Wertschöpfung zu konzentrieren.  Weiterlesen

• Die Welt der autonomen Dinge und wie sie integriert werden

  Vom Kühlschrank über Fabrikanlagen bis zur Landwirtschaft – im Dreischritt von Digitalisierung, KI und Vernetzung entstehen immer komplexere, selbständig handelnde Systeme.  Weiterlesen

• Fünf Schritte zur Implementierung künstlicher Intelligenz

  Damit die Integration von KI-Technologie gelingt, ist ein strukturiertes Vorgehen notwendig. CIOs sollten insbesondere fünf Bereiche hierbei berücksichtigen.  Weiterlesen

• Bleibt der große Erfolg bei der Blockchain-Technologie aus?

  Die Krise des Bitcoin war auch eine Krise der Blockchain. Dennoch wird sich Blockchain-Technologie weiterentwickeln und immer mehr Anwendungsmöglichkeiten finden.  Weiterlesen

• 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

• Data Governance: Definition, Vorteile und Umsetzung

  Beim Erfüllen von Compliance-Vorschriften und gesetzlichen Vorgaben kommen Unternehmen kaum ohne Data Governance aus. Was steckt dahinter und wie setzt man es in der Praxis um?  Weiterlesen

• Wie man in IIoT Optimierungen in Echtzeit realisiert

  Im industriellen Internet der Dinge (IIoT) werden Geschwindigkeit und die Bewältigung großer Datenmengen zu einer zentralen Messgröße für die Datenintegration.  Weiterlesen

• Datenvirtualisierung mit DataOps: Was steckt dahinter?

  Die mittlerweile anfallenden Datenmassen können Firmen nur sinnvoll verarbeiten, wenn sie diese virtualisieren. DataOps bietet einen passenden Ansatz.  Weiterlesen

• 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

• 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

• KI und Ethik: Wie agieren virtuelle Assistenten objektiv?

  Mit der zunehmenden Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) wird auch über ethische Fragen diskutiert. Können KI-Systeme unvoreingenommen handeln?  Weiterlesen

• 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

• Auf welche Data-Lake-Technologien Unternehmen setzen sollten

  Data Lakes auf Basis von Apache Hadoop sind bisher kein Erfolgsmodell geworden. Doch was sind die Gründe für das Scheitern? Und was kommt nach Hadoop?  Weiterlesen

• IT-Asset-Management setzt hohe Datenqualität voraus

  Unzuverlässig und inkonsistent – so lassen sich Firmendaten beschreiben. Die Daten müssen daher für IT-Projekte, die eine hohe Datenqualität voraussetzen, aufbereitet werden.  Weiterlesen

• Wie DataOps Datenschutz und Datenmanagement vereint

  Eine unmittelbare Datenbereitstellung ist für Firmen notwendig, um in der digitalen Wirtschaft Schritt zu halten. Unternehmen müssen hierbei umdenken.  Weiterlesen

• Warum KI nicht ohne Datenkompetenz funktioniert

  Datenkompetenz entsteht nur, wenn alle Mitarbeiter in der Lage sind, mit Daten umzugehen. Wie Führungskräfte Datenkompetenz in Unternehmen etablieren.  Weiterlesen

• Daten in der Cloud: Die Datengravitation überwinden

  Der erste Schritt in die Cloud ist leicht. Doch je mehr Daten sich in einer Infrastruktur befinden, desto schwerer ist die Migration in eine andere Umgebung.  Weiterlesen

• Datenintegration: Fünf Lösungen, die alle Hürden überwinden

  Der Weg zur funktionierenden Datenintegration ist steinig: Datensilos und geringe Datenqualität sind nur einige der Hürden. Fünf Lösungen für fünf Hürden.  Weiterlesen

• Datenintegration im Supply Chain Management (SCM) optimieren

  Standardisierte und automatisierte Software für Datenintegration ermöglicht den Beteiligten im Supply Chain Management mehr Transparenz bei ihrer Arbeit.  Weiterlesen

• 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

• Schritt für Schritt zu automatisierter Datenintegration

  Standardsoftware für Business Integration ermöglich es, dass Fachabteilungen selbst einen Großteil der Geschäftsprozesse steuern können. Das entlastet auch die IT-Abteilung.  Weiterlesen

• Data Governance: Herausforderungen erfolgreich meistern

  Angesichts der Bedrohungen müssen Unternehmen die eigenen Daten kennen und verwalten. Folgende Tipps können bei Einführung oder Einhaltung einer Data-Governance-Strategie helfen.  Weiterlesen

• 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

• In-Memory Computing unterstützt bei digitaler Transformation

  Die digitale Transformation eröffnet für viele Firmen neue Geschäftsmodelle. Eine Technologie, die diese dabei unterstützen kann, ist In-Memory Computing.  Weiterlesen

• Zehn Punkte für eine automatisierte Datenintegration

  Unternehmen, die digitale Projekte vorantreiben, müssen zuerst an die Datenintegration denken. Diese zehn Punkte helfen bei der Auswahl der passenden Software.  Weiterlesen

• 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

• Mit standardisierter Datenintegration zu besserer Vernetzung

  Für produzierende Firmen ergeben sich mit 5G unendliche Möglichkeiten. Hierfür muss aber ein 5G-Sendemast in Reichweite und die Datenintegration gewährleistet sein.  Weiterlesen

• Migration zu SAP S/4HANA: Die Datenqualität muss stimmen

  Egal ob Greenfield- oder Brownfield-Projekt, bei der Migration zu S/4HANA spielt Datenqualität eine zentrale Rolle. Die wichtigsten Schritte des Datenmanagements.  Weiterlesen

• In sieben Schritten zu sicheren Datenbanken mit MySQL 8.0

  Die mangelnde Absicherung von Datenbanken führt immer wieder zu Datendiebstahl. Dabei sind nur wenige Handgriffe für die Absicherung notwendig.  Weiterlesen

• 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

• 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

• Komplexe Datenbanken mit einer zentralen Plattform verwalten

  Mit dem Einsatz verschiedener Datenbanken und Standards erhöht sich auch die Komplexität der Datenbankverwaltung. Eine zentrale Plattform sorgt für Überblick.  Weiterlesen

• 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

• IoT-Datenanalyse: Performance und Integration entscheidend

  Damit die Use Cases des Internet der Dinge funktionieren, müssen Daten möglichst in Echtzeit ausgewertet und in Handlungsanweisungen übersetzt werden.  Weiterlesen

• Data Governance, DSGVO und die Rolle der Stream-Verarbeitung

  Die EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) muss seit Mai 2018 umgesetzt werden. Wie wirkt sich die EU-DSGVO aber auf Event-Stream-Anwendungen aus?  Weiterlesen

• 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

• Logische Data Lakes: Virtualisierung legt den Sumpf trocken

  Wie sollten Unternehmen Daten speichern? Bei großen Mengen setzen sie häufig auf Data Lakes. Diese haben Schwächen, die durch Datenvirtualisierung beseitigt werden.  Weiterlesen

• Intelligentes Wissensmanagement für mehr Einsichten

  Die wachsende Datenmenge von Daten stellt Unternehmen vor Probleme. Um geschäftsrelevante Informationen zu generieren, müssen diese aufbereitet werden.  Weiterlesen

• Data Governance muss komplette Datenverarbeitung umfassen

  Data Governance ist besonders bei Big-Data-Projekten wichtig. Durch den verantwortungsvollen Umgang mit Daten lassen sich agile Entscheidungen herbeiführen.  Weiterlesen

• Banken müssen in Data-Warehouse-Automatisierung investieren

  Banken mit neuen Geschäftsmodellen fordern seit einigen Jahren etablierte Großbanken heraus. Diese müssen reagieren und auf neue KI-Lösungen setzen.  Weiterlesen

• KI und Robotik: Worauf müssen sich Firmen einstellen?

  Der Fachkräftemangel stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Werden künstliche Intelligenz (KI) und Roboter in Unternehmen Ersatz schaffen?  Weiterlesen

• Die passende Programmiersprache für Machine Learning wählen

  Möchten sich Entwickler mit Machine Learning beschäftigen, stellt sich die Frage nach der Programmiersprache: Scala, Python, Java und R stehen zur Wahl.  Weiterlesen

• Ein Omnichannel-Kauferlebnis mit MongoDB Atlas

  Das Stuttgarter Unternehmen Breuninger ist auf MongoDB Atlas migriert, um seinen Datenbankbetrieb zu automatisieren und eine Microservice-Architektur zu realisieren.  Weiterlesen

• Kontinuierlich lernende Systeme mit In-Memory Computing

  Das Internet of Things (IoT) setzt Systeme für die Datenverarbeitung voraus, die ausreichend Rechenleistung bieten. In-Memory Computing ist eine Lösung hierfür.  Weiterlesen

• Das neues Visualisierungs-Tool Neo4j Bloom vorgestellt

  Das Visualisierungs-Tool Neo4j Bloom ist vollständig in die Neo4j Graphdatenbank integriert und ermöglicht die Abfrage über natürliche Suchbegriffe und Keywords.  Weiterlesen

• Optimale SAP-Datennutzung außerhalb von SAP-Systemen

  Vielen Unternehmen gelingt es nicht, ihre SAP-Daten effektiv und umfassend zu nutzen. Häufig stolpern sie in eine der sieben hier aufgeführten Fallen.  Weiterlesen

• Business Process Transformation mit Insight Engines

  Damit Unternehmen die Transformation ihrer Geschäftsprozesse erreichen, werden immer häufiger intelligente Lösungen eingesetzt – zum Beispiel Insight Engines.  Weiterlesen

• Bessere Datenqualität im Adress-Management erreichen

  Eine hohe Datenqualität verspricht nicht nur erfolgreiche Geschäftsprozesse, sondern ist unerlässlich für das Daten-Management im kompletten Unternehmen.  Weiterlesen

• Was NoSQL-Datenbanken im Big-Data-Zeitalter leisten

  Während relationale Modelle Tabellen mit Spalten und Zeilen verwenden, organisieren NoSQL-Datenbanken Daten etwa in Wertepaaren, Objekten und Listen.  Weiterlesen

• Blockchain, KI- und IoT-Technologien verschmelzen 2018

  Blockchain, IoT- und KI-Technologie haben in den letzten Jahren an Relevanz gewonnen. Ihr Erfolg stellt sich aber nur über den kombinierten Einsatz ein.  Weiterlesen

• NoSQL-Datenbanken sind eine digitale Schlüsseltechnologie

  NoSQL-Technologie gilt seit langem als beachtenswert, aktuell erlebt sie einen neuen Schub. IT-Verantwortliche sollten sich damit auseinandersetzen.  Weiterlesen

• Big Data und Digitalisierung: Warum Algorithmen so entscheidend sind

  Algorithmen sind das Bindeglied zwischen Big Data und Digitalisierung. Erst mit deren Möglichkeiten können Maschinen den Sinn von Daten erfassen.  Weiterlesen

• Oracle versus SQL Server: Microsoft SQL billiger und einfacher als Oracle DB

  Kosten, Einfachheit und Community-Support sind wichtige Gründe, warum der Microsoft SQL Server im Gesamtpaket besser dasteht als Oracle Database.  Weiterlesen