Tipps

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Datenanalyse

• Splunk: Datenanalyse für moderne IT-Landschaften

  Splunk dient der Erfassung, Überwachung und Analyse von maschinengenerierten Daten in Echtzeit. Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der entsprechenden Datenauswertung.  Weiterlesen

• Warum Datenqualität für ERP-Prozesse entscheidend ist

  Schlechte Datenqualität kann sich auf verschiedene Aspekte der Geschäftstätigkeit eines Unternehmens negativ auswirken. Warum die Datenqualität für ERP wichtig ist.  Weiterlesen

• 6 KI-Tools für die automatisierte Analyse von Big Data

  Datenanalyse mit KI bietet viele Vorteile, da sich dadurch große Datenmengen umfassend verwerten lassen. Der Beitrag zeigt sechs populäre KI-Tools in diesem Bereich.  Weiterlesen

• Die 18 wichtigsten Datenkatalog-Tools und Technologien

  Für die Erstellung und Verwaltung von Datenkatalogen gibt es zahlreiche Tools auf dem Markt. Im Folgenden finden Sie die 18 bekanntesten Datenkatalog-Plattformen.  Weiterlesen

• Diese 18 Tools sollten Datenwissenschaftler kennen

  Datenwissenschaftler können auf zahlreiche Tools zurückgreifen. Wir stellen 18 Tools vor, einschließlich ihrer Funktionen, Möglichkeiten und Einsatzzwecke.  Weiterlesen

• Modelle zur Risikovorhersage: Funktionsweise und Vorteile

  Genaue Risikovorhersagemodelle können das Risikomanagement unterstützen. Erfahren Sie hier, wie Risikomodelle funktionieren und welchen Nutzen sie für Ihr Unternehmen haben.  Weiterlesen

• Migration zu SAP S/4HANA: die Inbetriebnahme planen

  Im Rahmen der Migration zu SAP S/4HANA stehen beim Go-live einige kritische Schritte an, die Admins sorgfältig planen und umsetzen müssen. Der Beitrag zeigt, was wichtig ist.  Weiterlesen

• H2O: Open-Source-Software für maschinelles Lernen und KI

  Im Bereich der Datenanalyse, Prozessoptimierung und Datenvisualisierung mit KI kann H2O Anwender unterstützen. Wir zeigen, was H2O leistet und welche Funktionen es bietet.  Weiterlesen

• SAP S/4HANA: Merkmale und Funktionen der ERP-Lösung

  Im Bereich der Geschäftsanwendungen und ERP-Lösungen spielt SAP S/4HANA eine wesentliche Rolle. Der Beitrag liefert einen Einstieg in die Merkmale und Funktionen.  Weiterlesen

• Apache Nutch: Webcrawler für Suche, Extraktion und Analyse

  Apache Nutch ist ein Webcrawler, der zusammen mit Apache Hadoop und anderen Open-Source-Anwendungen eingesetzt wird, um große Datenmengen aus Webanwendungen zu analysieren.  Weiterlesen

• Apache NiFi: Datenflüsse zwischen Systemen automatisieren

  Apache NiFi ist eine Open-Source-Lösung, mit der sich Datenflüsse zwischen Softwaresystemen in Unternehmen automatisieren lassen, inklusive der Verarbeitung großer Datenmengen.  Weiterlesen

• Apache Kylin: Analytical Data Warehouse für Big Data

  Mit Apache Kylin lassen sich große Datenmengen analysieren und für Machine Learning verarbeiten. Der Artikel deckt die Funktionen der Open-Source-Software auf.  Weiterlesen

• Verarbeitung von Datenströmen mit Apache Samza

  Apache Samza ist ein System zur Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. Die Lösung arbeitet hierfür mit Apache Kafka, HBase und Hadoop YARN zusammen.  Weiterlesen

• Microsoft Fabric: KI-Lösung für die Datenanalyse

  Mit Fabric stellt Microsoft eine Cloud-KI-Analyselösung zur Verfügung, die mehrere Analyse-Tools zusammenfasst. Wir zeigen die Möglichkeiten sowie Funktionen.  Weiterlesen

• Was Datenmodellierung und Datenarchitekturen unterscheidet

  Datenmodellierer und Datenarchitekten haben unterschiedliche Aufgaben, die sich jedoch ergänzen. Beide unterstützen Unternehmen dabei, den Geschäftswert von Daten zu erschließen.  Weiterlesen

• Wie CIOs ESG- und Nachhaltigkeitsanforderungen erfüllen

  Von Verbrauchern über Mitarbeiter bis hin zu Investoren entscheiden sich immer mehr Menschen für Unternehmen, die Umwelt- und sozialen Anliegen Priorität einräumen.  Weiterlesen

• 4 Arten von Simulationsmodellen für die Datenanalyse

  Die Kombination verschiedener Simulationsmodelle mit prädiktiver Analytik ermöglicht es Unternehmen, Ereignisse vorherzusagen und datengestützte Entscheidungen zu verbessern.  Weiterlesen

• Bewährte Verfahren für die Datenklassifizierung

  Datenanalysen erfassen eine Vielzahl von Datenkategorien, die eine effiziente Datenorganisation erfordern. Diese Best Practices tragen zu deren Optimierung bei.  Weiterlesen

• Die Leistung eines Data Warehouse bewerten und optimieren

  Unternehmen integrieren Data-Warehouse-Systeme, um ihr Informationsmanagement zu verbessern. Das volle Potenzial schöpfen sie allerdings erst nach deren Optimierung aus.  Weiterlesen

• Sieben Anwendungen für die Optimierung der Datenqualität

  Tools für das Datenqualitätsmanagement unterstützen bei der Automatisierung und Schließung von Lücken in den Datenprozessen. Hier sind sieben der besten Tools auf dem Markt.  Weiterlesen

• Mit OpenRefine Daten bereinigen und zusammenführen

  Das Open Source Tool OpenRefine ermöglicht Anwendern das Bereinigen und Aufbereiten von Daten aus verschiedenen Quellen. Wir zeigen in diesem Beitrag die Funktionen des Tools.  Weiterlesen

• Die wichtigsten Vorteile von Self-Service-BI für Unternehmen

  Self-Service-BI-Tools bieten Unternehmen wesentliche Vorteile: schnellere Entscheidungsfindung, organisatorische Effizienz, verbesserte Zusammenarbeit und geringere Kosten.  Weiterlesen

• Stitch Data Loader: gemanagte Datenpipeline für die Cloud

  Mit Stitch Data Loader von Talend können Anwender Daten aus verschiedenen Quellen in ein Cloud Data Warehouse übertragen und anschließend ihre Datenanalysen starten.  Weiterlesen

• Eigene Datenmodelle mit Azure Analysis Services entwickeln

  Mit Azure Analysis Services können Anwender Datenmodelle direkt in der Cloud bereitstellen. Wir zeigen in diesem Beitrag die Eigenschaften und Möglichkeiten des Dienstes.  Weiterlesen

• Big-Data-Analysen mit Tools der Apache Software Foundation

  Die Open-Source-Lösungen der Apache Software Foundation sind im Bereich Big Data Analytics umfangreich. Die verschiedenen Anwendungen im Überblick.  Weiterlesen

• Fünf notwendige Prozesse für Predictive Analytics

  Verstehen Datenspezialisten den mehrstufigen Prozesszyklus für Predictive Analytics, können sie leichter Engpässe im Ablauf finden und Prognosen treffen.  Weiterlesen

• Die Vorteile von Automatisierung und Embedded BI

  Automatisierte Einblicke und Embedded BI liefern Managern die Daten, die sie benötigen, um schnelle Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu beschleunigen.  Weiterlesen

• Die geschäftlichen Vorteile von Embedded Analytics

  Embedded Analytics integriert sich in Anwendungen, mit denen Endanwender bereits arbeiten. Welche Vorteile bietet diese Möglichkeit für Unternehmen?  Weiterlesen

• Analysestrategien für SAP ERP Central Component entwickeln

  Viele Unternehmen können von Analysefunktionen profitieren. Organisationen, die weiterhin auf SAP ECC setzen, sollten eine effektive Analysestrategie hierfür entwickeln.  Weiterlesen

• Was Unternehmen mit Predictive Analytics erreichen

  Die Fähigkeit von Predictive Analytics, die Zukunft auf der Grundlage von Mustern in vergangenen Daten vorherzusagen, kann Unternehmen einen großen Vorteil verschaffen.  Weiterlesen

• Dark Data aufspüren, verarbeiten und verwalten

  Bevor ein Unternehmen Dark Data verwenden kann, muss es die Daten finden. Welche Herausforderungen man bei der Arbeit mit Dark Data bewältigen muss.  Weiterlesen

• Dark Data sinnvoll erforschen und ausnutzen

  Ungenutzte Datenquellen führen dazu, dass Unternehmen auf eine Fülle von Informationen verzichten. Warum man Dark Data mehr Beachtung schenken sollte.  Weiterlesen

• Marktüberblick: Zehn Tools für die Sentimentanalyse

  Die Stimmungsanalyse ist ein wichtiger Baustein für gute Kundenbeziehungen und Kundenerfahrungen. Hierfür sind mehrere Software-Tools verfügbar, die vielseitig einsetzbar sind.  Weiterlesen

• Wie man Dark Data mit Machine Learning und KI auswertet

  Maschinelles Lernen und KI können unstrukturierte und ungenutzte Daten in wertvolle Informationen verwandeln. Wie sich Dark Data auswerten lässt.  Weiterlesen

• Big Data mit Apache Calcite managen und analysieren

  Mit dem Open Source Tool Apache Calcite können Daten aus verschiedenen Quell-, Management- und Datenbanksystemen für die Analyse zusammengefasst werden.  Weiterlesen

• SAP Internet of Things: Services für IIoT-Anwendungen

  SAP ermöglicht die Einbindung von IoT-Geräten in entsprechende Infrastrukturen. Was SAP für IoT-Services bietet und wie diese mit anderen Cloud-Diensten zusammenarbeiten.  Weiterlesen

• Acht IoT-Anwendungen und -Beispiele in der Wirtschaft

  IoT-Technologien kommen mittlerweile in vielen Bereichen zum Einsatz. Die Anwendungsfälle für das Internet der Dinge variieren dabei je nach Branche und Organisation.  Weiterlesen

• Big Data Analytics mit Microsoft Azure Synapse Analytics

  Mit Microsoft Azure Synapse Analytics können Unternehmen in der Cloud Datenabfragen aus verschiedenen Quellen zentral zusammenfassen und aufbereiten lassen.  Weiterlesen

• Mit SAP Analytics Cloud die geschäftliche Agilität steigern

  SAP Analytics Cloud soll die geschäftliche Agilität erhöhen, die Führungskräfte mehr denn je benötigen. Wie und wofür sich SAP Analytics Cloud einsetzen lässt.  Weiterlesen

• Unterschiede von Operational Data Stores und Data Warehouses

  Sowohl Operational Data Stores als auch Data Warehouses speichern operative Daten, doch die Gemeinsamkeiten enden hier. Beide spielen eine eigene Rolle in Analysearchitekturen.  Weiterlesen

• Data-Warehouse-Plattformen und ihre Anwendung evaluieren

  Es gibt noch immer Bedarf für Data Warehouses in Unternehmen. Datenmanager und Analysten müssen allerdings prüfen, wofür sie ein Data Warehouse einsetzen wollen.  Weiterlesen

• Wie Data Lineage Tools Data-Governance-Richtlinien fördern

  Organisationen können Data-Governance-Bemühungen unterstützen, indem sie die Herkunft der Daten in ihren Systemen verfolgen. Tipps für den Einsatz von Data Lineage Tools.  Weiterlesen

• Jenseits der Kundenanalyse: Wie sich NLP-Tools nutzen lassen

  Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) wird immer interessanter für Unternehmen. Doch wie lässt sich NLP-Technologie einsetzen?  Weiterlesen

• Wie man Athena für das AWS-Troubleshooting verwendet

  Athena analysiert die in Amazon S3 gespeicherten Daten. AWS-Administratoren finden hier eine Vielzahl von Einsatzdaten für Fehlersuche und Optimierung.  Weiterlesen

• Wie Entwickler Verzerrungen in KI-Algorithmen bekämpfen

  Da KI alle Arten von Software durchdringt, sollten Tester einen Plan zur Überprüfung der Ergebnisse entwickeln. Entwickler sollten aber zuerst das Bias beseitigen.  Weiterlesen

• Predictive Analytics und KI stärken sich gegenseitig

  Unternehmen haben den Wert von Predictive Analytics längst erkannt. Jetzt, da künstliche Intelligenz beginnt, die Prognose-Tools zu prägen, können die Vorteile noch tiefer gehen.  Weiterlesen

• Yellowfin: Business Intelligence, die Geschichten erzählt

  Neben großen BI-Anbietern dringen auch Spezialanbieter in den Markt vor – zum Beispiel Yellowfin. Das Unternehmen aus Down Under will den Markt neu aufmischen.  Weiterlesen

• Tableau: Business Intelligence mit intuitiver Oberfläche

  Viele Business-Intelligence-Pakete lassen sich nur von erfahrenen Datenexperten nutzen. Anbieter wie Tableau wollen die Komplexität der BI-Tools minimieren.  Weiterlesen

• Amazon Forecast vereint Zeitreihendaten mit Machine Learning

  Amazon Forecast hilft zum Beispiel bei Datenprognosen und der Ressourcenplanung. Wie der Service funktioniert und wie er sich an Bedürfnisse anpassen lässt.  Weiterlesen

• Wie man Predictive Modeling mit Machine Learning realisiert

  Machine Learning ist ein unschätzbares Werkzeug zur Lösung von Geschäftsproblemen. Im Zusammenhang mit Predictive Analytics sollte man verschiedene Faktoren berücksichtigen.  Weiterlesen

• Fünf Best Practices für die Verwaltung von Echtzeitdaten

  Echtzeit-Datenintegration und traditionelle Datenintegration unterscheiden sich. Doch was muss man beachten? Best Practices für Echtzeit-Datenintegration.  Weiterlesen

• Predictive Analytics verbessert Überwachung verteilter Apps

  Datenanalysen zur App-Performance liefern kein unmittelbares Ergebnis. Predictive IT Analytics kann das Beseitigen von Leistungsproblemen beschleunigen.  Weiterlesen

• Data-Science-Projektbeispiel für Deep-Learning-Profis

  Deep-Learning-Profis, die tiefer in das Thema Data Science einsteigen möchten, benötigen spezielle Fähigkeiten und Tools. Hier ein Projektbeispiel.  Weiterlesen

• Alteryx Analytics ermöglicht erweiterte Datenanalysen

  Die Alteryx Analytics Tools setzen sich aus drei Produkten zusammen: Alteryx Designer, Alteryx Server und die Cloud-Anwendung Alteryx Analytics Gallery.  Weiterlesen

• Daten mit IBM SPSS Modeler und SPSS Statistics analysieren

  Mit den Analyseprogrammen IBM SPSS Modeler und IBM SPSS Statistics können Anwender prädiktive Modelle erstellen und den Analyseprozess organisieren.  Weiterlesen

• Microsoft R Open und R Server für Analytics verwenden

  Das Microsoft R-Produktportfolio umfasst mehrere Analytics-Tools. Zum Portfolio gehören Microsoft R Open, Microsoft R Client und Microsoft R Server.  Weiterlesen