Big Data

Der verstärkte Einsatz von Edge-Computing in IIoT-Szenarien erfordert heute sowohl Kompetenzen im Bereich Engineering als auch in den Bereichen Datenverarbeitung und Algorithmen. Eine Herausforderung für industrielle IoT-Projekte besteht daher darin, Engineering (Industrial Computing, PLC) und Data Science (Daten, KI-Modelle, Statistik, Cloud-IT) zusammenzubringen. Der vorliegende Artikel stellt e..

In diesem Artikel wird gezeigt, wie Advanced Analytics helfen kann, den Recruiting-Prozess zu beschleunigen, qualitativ zu verbessern und sowohl die Candidates Journey als auch die KPI „Time to Hire“ zu reduzieren, die im immer stärker umkämpften Fachkräftemarkt essenziell ist. Dabei liegt der Fokus auf der fachlichen Beschreibung sowie der technischen Umsetzung zweier Use-Cases. Use-Case 1 beschä..

Industrielle Fertigungsprozesse zeichnen sich auch bei Hochgeschwindigkeitsanwendungen durch strenge Anforderungen an Präzision und Qualität aus. Systeme zur Überwachung müssen nahe am Ort des Geschehens sein, um zuverlässig und reaktionsschnell Unregelmäßigkeiten feststellen oder ihnen vorbeugen zu können. Daher ergeben sich durch die unterschiedlichen Verfahren, Komponenten und Parameter in mode..

Viele Probleme in der BI haben ihre Wurzel in der Anlieferung der Daten. Häufig wird für diese wichtige Übergabe von Daten nicht einmal mehr das Wort Schnittstelle verwendet. Dabei verursacht eine unzulänglich gestaltete Schnittstelle nicht nur massiv Mehrarbeit, weil nicht gelieferte Daten errechnet oder nachgefordert werden müssen. Vielmehr kann eine solche schlechte Schnittstelle bei systematis..

BI-SPEKTRUM sprach mit Eva Murray und Mathias Golombek von Exasol über den Sinn und Zweck analytischer Datenbanken, den Markt und die Konkurrenz sowie über die Weiterentwicklung im BI-Sektor. Exasol ist vor 20 Jahren als Spinn-off eines Universitätsforschungsprojekts gestartet, das sich mit der Nutzung von Parallelrechnern befasste. Das Unternehmen ist seit 2008 mit der Exasol-Datenbank am Markt a..