Big Data & Analytics

Big Data zeigen erst nach einer gründlichen Aufbereitung und Auswertung ihr Potential.

Die digitalen Daten sind strukturiert oder automatisch von Maschinen generiert, M2M- oder RFID-Daten und Protokolle, oder auch von Nutzern in Crowd Sourcing und Social-Media-Kanälen erzeugt. Der gesamte Pool an Daten in unterschiedlichen Datenformaten ergibt die Big Data.
Die Big Data werden für die Analyse und die Auswertung aufbereitet. Echtzeitanalysen spielen eine immer wichtigere Rolle. Die Ergebnisse der Datenanalysen decken in allen Unternehmensbereichen Potential auf, das in der Umsetzung von Unternehmenszielen relevant ist.
Die Fachartikel in der Kategorie Big Data & Analytics beschreiben die Technologien, die Datenmengen auswerten. Sie finden hilfreiche Analysen und laufend neue Berichte über den Einsatz neuer Techniken. Wissenswertes über Hadoop, Apache Spark, In-Memory-Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouse, Architekturen für Big-Data-Anwendungen, Predictive Analytics und analytische Plattformen.

Daten sind gleichzeitig Motor und Treibstoff bei der Entwicklung und dem Betrieb von KI-Anwendungen. Entsprechend zentral ist die Rolle der Datenbank. Couchbase, Anbieter einer Cloud-Datenbank-Plattform, erklärt, welche Skills sie mitbringen muss, um KI-tauglich zu sein.
ESG-Datenmanagement – also das Management von Daten aus den Bereichen Umwelt, Soziales und Unternehmensführung – ist der Schlüssel zu ESG-Compliance.
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Zu den wichtigsten Dingen, die Führungskräfte verstehen müssen, um von künstlicher Intelligenz (KI) zu profitieren: Die Modelle sind immer nur so gut wie die Daten, die sie zum Training verwenden.
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz sind auf hochqualitative Daten angewiesen, um sinnvolle und wertschöpfende Resultate zu liefern. APARAVI, Anbieter von Lösungen zur Verwaltung unstrukturierter Daten, hat die wichtigsten Trends für 2024 identifiziert.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind für Fabriken von erheblichem Nutzen. Es gibt jedoch nach wie vor Herausforderungen. Diese liegen normalerweise nicht in der Datenwissenschaft – denn der Code funktioniert in der Regel gut.
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