Suche
Praxisnah. Skalierbar. Anwendbar.
KI gewinnt in der Unternehmenspraxis an Bedeutung – gleichzeitig bleiben Umsetzung und Integration herausfordernd. Azure KI Foundry stellt eine leistungsstarke Plattform bereit, die Entwicklung, Implementierung und Betrieb von KI-Lösungen deutlich vereinfacht. Besonders für Unternehmen im Microsoft-Ökosystem eröffnet sich damit ein praxisnaher Weg.
Computer Vision und die Data-Centric-AI-Pipeline
Data-Centric AI (DCAI) stellt einen wegweisenden Ansatz in der KI dar, indem es die Qualität und Relevanz von Daten in den Mittelpunkt rückt, um Modelle des maschinellen Lernens und die Performance von Systemen zu optimieren.
Anzeige
Daten und Use Case in Einklang bringen
Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?
Anzeige
Gamechanger
Die Technologielandschaft im Bereich Datenverarbeitung und -analyse befindet sich an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz bricht traditionelle Barrieren zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten auf und schafft eine nahtlose Integration von Datenquellen, die bisher als unvereinbar galten.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Der Aufbau eines generativen KI-Modells (GenAI-Modell) von Grund auf kann viele Millionen Dollar an Infrastruktur und Fachwissen sowie Monate an Bearbeitungszeit kosten. Eine praktikablere Option für die meisten Unternehmen ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).
In einer datengetriebenen Welt ist eine effiziente Datenarchitektur entscheidend. Data Lakes, Warehouses und Lakehouses – Unternehmen brauchen eine durchdachte Strategie, um Daten optimal zu speichern, zu verarbeiten und zugänglich zu machen.
Anzeige
Der Wandel der klassischen Datenanalyse
Wo liegen die Unterschiede zu Big Data, Business Intelligence und Business Analytics und wie komme ich vom Datenmeer zum Daten-Mehrwert im Unternehmen? Datenintelligenz spielt hierbei eine zentrale Rolle, da sie die Brücke zwischen reiner Datensammlung und intelligenter, automatisierter Wertschöpfung schlägt.
Sicher durch die Datenflut
Unternehmen sind auf sichere und effiziente Datenmanagementsysteme angewiesen. Um Datenverlust, Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße zu vermeiden, müssen klare Strategien zur Datenorganisation und -sicherung entwickelt werden. Wie geht das und worauf ist dabei zu achten?
Datenbanksysteme
Das Management von Testdaten ist ein integraler Bestandteil des Entwicklungszyklus komplexer Datenbanksysteme. Viele Unternehmen erzeugen die Daten für das Testen ihrer Datenbanken allerdings noch manuell – was sowohl ineffizient als auch riskant ist.
RPO und RTO verständlich gemacht
Wenn es um die Geschäftskontinuität geht, stechen zwei Schlüsselmetriken hervor: Recovery Point Objective (RPO) und Recovery Time Objective (RTO). Oft werden diese verwechselt oder die Diskussion dreht sich um RPO versus RTO.
Anzeige
05.09.2025
 - 06.09.2025
Graz
09.09.2025
 - 10.09.2025
Wien
16.09.2025
 - 18.09.2025
Bremen
Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG
Kiel
Bartels-Langness Handelsgesellschaft mbH & Co. KG
Kiel
IT-Dienstleistungszentrum (ITDZ Berlin)
Berlin
Norsk e-Fuel AS
Oslo (Norwegen), Berlin
Schreiner Group GmbH & Co. KG
Oberschleißheim, Hebertshausen
Anzeige

Meistgelesene Artikel

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige