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VERANSTALTUNGEN

Software Quality Days 2019
15.01.19 - 18.01.19
In Wien

CloudFest 2019
23.03.19 - 29.03.19
In Europa-Park, Rust

SMX München
02.04.19 - 03.04.19
In ICM – Internationales Congress Center München

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  • In vielen Unternehmen ist das Data Warehouse in die Jahre gekommen. Gleichzeitig wachsen die Anforderungen der Fachabteilungen. Mit IoT und der Digitalisierung kommen zudem neue Herausforderungen hinzu. Ist Ihr Data Warehouse all dem noch gewachsen? Machen Sie den Health-Check!

  • Eine neue Studie von Infosys belegt, dass die Mehrheit der Unternehmen Analytics einsetzt, um die Zufriedenheit der Kunden zu verbessen und gleichzeitig Risiken zu minimieren. In Kombination mit Data Analytics werden Technologien wie KI, IoT und Cloud als die effektivsten angesehen, um Geschäftsergebnisse zu verbessern.

  • Der Erfolg der digitalen Welt wird ganz entscheidend dadurch bestimmt, wie Unternehmen mit Daten umgehen. Was also muss eine Datenspezialist alles können? Wieso ist Data Scientist der sexiest Job im 21. Jahrhundert? Und kann man das lernen? 

  • Drei von vier Unternehmen gewinnen durch den Einsatz von Analytics wertvolle Erkenntnisse, und 60 Prozent sind durch Analytics innovativer geworden. Das ist das Ergebnis einer Studie, die SAS, einer der führenden Analytics-Anbieter, in Auftrag gegeben hat.

  • Lernfähige Unternehmensanwendungen, die mittels Künstlicher Intelligenz immer besser und schneller gewaltige Datenmengen auswerten und interpretieren können, gelten als Megatrend. In nahezu sämtlichen Branchen könnten sie schon bald die nächste Stufe der Digitalisierung einläuten.

  • Deutsche Unternehmen nutzen im Zuge ihrer Digitalisierungsstrategie verstärkt Daten. Dazu werden massiv neue Stellen im Bereich Datenanalyse geschaffen und auch die Investitionen in entsprechende Softwarelösungen erhöht. 

  • Nachdem Sie vor längerer Zeit eine Business Intelligence Lösung implementiert haben, behalten Sie die neuesten Trends weiter im Auge, um zu verstehen, was der Markt anbieten kann. Während Ihrer Forschung müssen Sie festgestellt haben, dass Business Intelligence oft mit Data Analytics Hand in Hand geht.

  • Die Exasol AG, Hersteller von analytischen In-Memory Datenbanksystemen, gab heute die Ergebnisse einer unabhängigen Studie bekannt. Der Studie Moving the Enterprise to Data Analytics zufolge verlagert die Mehrzahl der Unternehmen den Fokus von Business Intelligence (BI) auf Data Analytics, doch Dark Data und Silos verlangsamen diese Entwicklung.

  • Die Startups sind sich einig: Ohne Künstliche Intelligenz und Datenanalysen ist der wirtschaftliche Erfolg deutscher Unternehmen bedroht. Jeweils 96 Prozent der deutschen Startups geben an, dass sowohl Künstliche Intelligenz als auch Big Data eine große Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Unternehmen haben werden. 

  • Für die Mehrheit der größten Unternehmen der Welt (83 Prozent) ist die Cloud der beste Ort für Analytics. Die meisten Unternehmen planen, Analytics in den nächsten fünf Jahren ausschließlich in der Cloud durchzuführen. 91 Prozent sind zudem der Meinung, dass Analytics schneller in die Public Cloud wechseln sollte.

  • Das System Mensch verarbeitet Daten automatisiert und in Echtzeit. Unternehmen können davon lernen und ihren veralteten Datenverarbeitungsprozess fit für Digitalisierung machen.

  • Ob Orakel aus der Tierwelt oder Big Data-Analysen: Vor großen Fußballturnieren gibt es interessante Ansätze, um einen möglichen Gewinner vorherzusagen, wenngleich die datenbasierten Methoden bislang immer bessere Ergebnisse lieferten. Otto Neuer, Vice-President Sales, EMEA Central, Talend, erläutert in seinem Kommentar, warum Deutschland doch im Endspiel steht.

  • Die größten IT-Unternehmen der Welt - Google, Apple, Microsoft, Intel, Facebook, Twitter und Salesforce - wollen in innovative Start-ups und Scale-ups rund um künstliche Intelligenz investieren, diese erwerben und absorbieren, so die Aussage des aktuellen Hampleton Partners Mergers & Acquisitions (M&A) Marktreports zu Artificial Intelligence. 

  • Mangelnde Datensichtbarkeit behindert Big Data-Analysen und birgt Gefahren in Bezug auf DSGVO und Compliance. TmaxSoft nennt 5 Faktoren, die IT-Entscheider prüfen sollten.

  • Unternehmen stehen heute einer riesigen Datenmenge gegenüber, die eine Unmenge an verborgenem Wissen birgt. Leider bleibt es häufig in großen Teilen ungenutzt. Der Grund: Mittelständler verlassen sich oftmals zu sehr auf die in CRM- oder ERP-Systemen integrierten Analysefunktionen. Infolgedessen verschenken sie wertvolles Potenzial, um ihren Umsatz und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

  • HID Global hat die wichtigsten Trends im Jahr 2018 im Bereich Identity-Technologie identifiziert. Der Anbieter von sicheren Identitätslösungen weist dabei auf einen verstärkten Einsatz von Zugriffen via Cloud und mobilen Systemen hin. Auch das Internet der Dinge und Datenanalysen gewinnen dabei an Bedeutung.

  • Gartner prognostiziert, dass die IoT-Endpunkte von 2015 bis 2020 pro Jahr (CAGR-Rate) um 33 Prozent wachsen. Bis 2020 sind dies 20,4 Millionen installierte Geräte . Sie generieren enorme Datenmengen – vor allem, wenn der „Netzwerk-Effekt“ eintritt. Dann vervielfacht sich der Wert des Netzwerks, wenn ein neuer Anwender hinzukommt. 

  • Handel baut auf dem Konzept einer Wertschöpfungskette auf. Die Idee, dass Unternehmen ein Produkt von relativ geringem Wert nehmen und es durch verschiedene Prozesse veredeln, ist ein Pfeiler einer nachhaltigen globalen Wirtschaft. Im frühen 21. Jahrhundert sind Daten eines der Elemente, auf denen die derzeit wichtigste Wertschöpfungskette basiert.

  • Tableau Software (NYSE: DATA) rollt seine neue Version Tableau 10.5 aus, in der die neue Daten-Engine-Technologie Hyper integriert ist. Mit der Fähigkeit von Hyper, riesige Datenmengen in Sekundenschnelle zu verarbeiten, ermöglicht es schnellere Erkenntnisse für noch größere Datenbestände und gibt Unternehmen die Möglichkeit, ihre Analysen für mehr Mitarbeiter zu skalieren. 

  • Maschinengenerierte Daten machen Big Data erst richtig interessant. Sie ermöglichen es unter anderem, die Anwendererfahrung zu verbessern, die IT-Stabilität zu erhöhen, Sicherheitsbedrohungen zu erkennen und sogar das Kundenverhalten zu analysieren. Doch dafür müssen die Informationen erst einmal gefunden und durchleuchtet werden. 

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