Big Data

Viele Organisationen investieren seit Jahren in Dateninfrastruktur, Dashboards und Analyse-Tools und entscheiden trotzdem weitgehend ohne diese Daten. Das ist oft kein technisches, sondern ein kulturelles Versagen, und KI verschärft es: Sie verstärkt, was bereits vorhanden ist, gut wie schlecht. Der Beitrag beschreibt vier strukturelle Fehlermuster, an denen Dateninitiativen scheitern: organisator..

Unternehmen können sich weitere Geschäftspotenziale erschließen, wenn sie Daten teilen. Um ihnen dies zu erleichtern, haben Forschende des Ferdinand-Steinbeis-Instituts und der Uni Stuttgart praktische Hilfestellungen entwickelt: einen Data Sharing Advisor, der Potenziale aufzeigt und Anwender bei der Einschätzung der Notwendigkeit, diese Daten zu schützen, begleitet. Der Data Sharing Advisor best..

KI-gestützte Anwendungen verändern derzeit grundlegend die Anforderungen an Datenarchitekturen. KI benötigt semantische Ähnlichkeitssuche, die mit Vektorsuchen effizient umgesetzt werden kann. Echtzeitentscheidungen erfordern niedrige Latenz. Getrieben aus solchen Anforderungen entstanden neue Arten von Datenbanksystemen. Gleichzeitig bleiben traditionelle relationale Datenbanken ein zentrales Fun..

Sprachmodelle verändern, wie Unternehmen Daten zur Entscheidung bringen. Was heißt das konkret für Datenarchitekturen, Reporting und Governance? Und wo liegt der Kipppunkt, an dem klassische Business Intelligence zur echten Decision Intelligence wird? Dieser Artikel ordnet ein, differenziert und zeigt, was Entscheider und Architekten jetzt wissen müssen.