Big Data

Die fortschreitende Digitalisierung führt dazu, dass immer mehr Daten aus unterschiedlichen Bereichen erfasst werden. Viele Firmen möchten hiervon profitieren und setzen sich zum Ziel, zur Data-Driven Company zu werden. Dadurch verändern sich nicht nur die Anforderungen an die Technik – auch Mitarbeiter stehen vor ganz neuen Herausforderungen: Sie müssen zum Data Analyst werden, um ihre Aufgaben b..

Das Thema Self-Service Business Intelligence (SSBI), also die eigenständige Erstellung von BI-Content durch Fachabteilungen, wird bereits seit einigen Jahren regelmäßig von Unternehmen als eines der Top-Themen im BI-Umfeld identifiziert. Hinsichtlich der Tool-Auswahl stehen den Unternehmen mit der Weiterentwicklung von Cloud-Analytics-Produkten durch die großen Softwarehersteller, insbesondere mit..

Viele Unternehmen tappen bei der Frage im Dunkeln, ob und wie Künstliche Intelligenz (KI) für sie sinnvoll wäre. Selbst wenn sie dies beantwortet haben, müssen sie definieren, wie sie die Grundlagen für KI schaffen und erste Projekte aufsetzen können. Die Diskussion der besten Anwendungsmöglichkeit wirft sofort die Frage nach der Brauchbarkeit der Daten und der zugrunde liegenden IT-Architektur au..

Ziel vieler Unternehmen ist es, mit Hilfe von datengestützten Entscheidungen und digitalen Geschäftsmodellen einen Wettbewerbsvorteil zu generieren. Wesentliche Herausforderungen sind dabei nach einer Erhebung der Enterprise Strategy Group die zunehmende Anzahl an Systemen, die Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen und Anwendungen, die stetig steigenden Datenvolumina sowie die Integration Künstl..

Bisweilen ist es unklar, wie sich die Disziplin Data Science Engineering in BI-Architekturen einbettet. Ein Problem dabei ist, dass Data Engineers häufig komplexe Pipelines – unter anderem zur Industrialisierung von maschinellen Lernverfahren – designen oder auch NoSQL-Datenbanken nutzen. Hier stoßen gängige, SQL-basierte Transformationen, wie man sie aus dem klassischen ETL-Bereich kennt, an Gren..