Big Data

Unternehmen wissen längst, dass Daten das neue Gold sind. Aber erst rund ein Drittel von ihnen hebt diesen Schatz systematisch, das heißt mit Hilfe integrierter Business-Intelligence-Plattformen (BI) mit automatisierten Analyseprozessen [Hag19a]. Ohne eingebettete Automatisierung, Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) bei der Datenanalyse geht jedoch wertvolle Zeit zur Gewinnung..

Herkömmliche, lokale Data Warehouses und Big-Data-Lösungen stoßen beim Aufkommen großer Datenmengen an ihre Grenzen, wenn es um schnelle Analysen und die Bereitstellung von Informationen für verschiedene Fachbereiche geht. Snowflake will mit einem SQL-basierten Data Warehouse für die Cloud die Probleme lösen. Arjan van Staveren, Managing Director Major Accounts DACH bei der Snowflake Computing Gmb..

Dieser Artikel zeigt auf, wie Architekturen für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von IoT-Daten beschaffen sein sollten. Es wird untersucht, wann und welche Daten dezentral auf Edge-Knoten und zentral in der Cloud gespeichert werden sollten. Ein wichtiger Aspekt dabei ist auch ob, wann, wo, wie und welche Daten (vor-) aggregiert werden sollen. Ebenso wird darauf eingegangen, wo welche Art ..

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..