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BI

196 Inhalte
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Qualitätskontrolle ist in der industriellen Produktion sehr wichtig. Damit die Produktivität und das Produktionstempo nicht durch visuelle Inspektionen verringert werden, kommen Machine-Vision-Systeme zum Einsatz. Jedoch sind bei komplexen Entscheidungsprozessen in der Qualitätssicherung und anspruchsvollen Klassifizierungen die herkömmlichen Machine-Vision-Methoden nicht einsetzbar. Eine Kontroll..
Anspruchsvolle Qualitätskontrollen mit kluger Bildverarbeitung
Obwohl verschiedene Computer-Vision-Anwendungen völlig unterschiedliche fachliche Fragestellungen beantworten, sind die Herausforderungen in Hinblick auf Infrastruktur und Methodik zumeist sehr ähnlich. Die Wahl der passenden Plattform kann durch das richtige Toolkit und standardisierte Prozessschritte dafür sorgen, dass die sich daraus ergebenden Synergien projektübergreifend nutzbar sind. Im Fol..
Eine Open-Source-Plattform für Computer-Vision-Anwendungen
BI-Spektrum sprach mit Nate Spohn, Vice President EMEA von Fivetran, einem auf automatisierte Data Pipelines spezialisierten Anbieter, über die Entwicklungen im Datenintegrationsmarkt und die Idealvorstellung eines „Modern Data Stack“.
„Wer am besten das Potenzial der Daten ausschöpfen kann, hat die Nase vorn und gewinnt das Rennen“
Als zentrales Element einer datengetriebenen Organisation setzen viele Unternehmen auf den Aufbau einer Datenplattform auf Basis der Data-Lake-Konzeption. Häufig wird die hohe Erwartungshaltung an derartige Data Lakes jedoch kurzfristig nicht erfüllt. Statt über die Umsetzung von datengetriebenen Use-Cases zu diskutieren, entbrennt vielmehr ein Streit um unterschiedliche Architekturen und in Frage..
Data Lakes der zweiten Generation
Im Big-Data-Zeitalter generieren unzählige digitale Prozesse Informationen, die mit Hilfe von Advanced Analytics die Entstehung innovativer, datengetriebener Geschäftsmodelle ermöglichen. Basis hierfür sind Big-Data-Plattformen, die in Koexistenz – und zu oft auch in Konkurrenz – zu etablierten Business-Intelligence-Anwendungen arbeiten. Der Versuch, die beschränkten, aber zuverlässigen traditione..
Das Data Warehouse ist tot, es lebe das Data Lakehouse!