Big Data

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..

Digitale Transformationen gepaart mit Data Analytics führen zunehmend zur Disruption existierender Geschäftsmodelle. Obwohl Unternehmen bereits Erfahrungen im Bereich Data Analytics gesammelt haben, bleibt oft die Herausforderung, die Integration von Data-Analytics-Fähigkeiten in bestehende Geschäftsprozesse sicherzustellen – und das nachhaltig sowie wertbeitragsorientiert. Aus der Praxis wurde ei..

Die Veränderung von angebots- zu nachfragegetriebenen Absatzmärkten in der Automobilbranche definiert die Herausforderung an die Hersteller, sich verstärkt an einer kundenzentrierten Produktionsplanung zu orientieren. Die Endkunden recherchieren schon einige Monate vor dem eigentlichen Kauf mögliche Fahrzeugkonfigurationen. Automobilhersteller berücksichtigen diese Daten bisher nicht in der Produk..

In vielen Unternehmen sind KI-Projekte nicht zentral gesteuert, sondern gleichzeitig in unterschiedlichen Fachbereichen entstanden. Agil wird nach Use-Cases gesucht, das nötige Datenmaterial aus diversen Quellen gesammelt und das Ergebnis verprobt. Das klassische Data Warehouse (DWH) spielt oft nur eine untergeordnete Rolle in diesen schnelllebigen Experimenten, da Data Scientists lieber auf Rohda..

Schon seit einigen Jahren wird KI, Künstliche Intelligenz, als Antwort auf viele Fragen in einem Unternehmen gehandelt. Der Hype um vermeintliche Wunderthemen und Technologien wiederholt sich regelmäßig und ist mittlerweile auch in gemeinhin als konservativ eingestuften Branchen wie dem Versicherungssektor angekommen. War gestern noch Big Data in aller Munde, ist es heute KI. Allerdings können nur..