Kommentar
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.
Strategien für eine nachhaltige Datenspeicherung
Das Datenvolumen wächst unaufhörlich – und damit zwangsläufig auch der negative Fußabdruck, den die Wirtschaft in der Ökobilanz hinterlässt. Dabei haben es Unternehmen durchaus in der Hand, ihre IT-Infrastruktur, allen voran die Speichertechnologien, nachhaltiger zu gestalten. Möglichkeiten gibt es viele – von Designs mit hoher Dichte über Datenreduzierung bis
ESG-Daten beschaffen und aufbereiten
Nachhaltigkeitsberichte – bislang mussten sich in Deutschland ausschließlich große DAX-Konzerne mit dieser Aufgabe beschäftigen. Ab 2025 gilt die ESG-Reporting-Pflicht aber auch für mittelständische Betriebe. Deshalb fragen sich diese nun, wie sie den European Sustainability Reporting Standards (ESRS) gerecht werden.
Studie „Digitalisierung 2024“
Blind Spots bei Daten schränken Umsatzpotenzial ein
Datenintegration als Erfolgsfaktor
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