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.

Studie
Die Mehrheit der Arbeitnehmer in Deutschland ist laut einer von SS&C Blue Prism in Auftrag gegebenen Studie der Meinung, dass sich Künstliche Intelligenz (KI) positiv auf ihre Arbeit auswirken wird. Sie glauben mit Hilfe von KI ihre Aufgaben schneller erledigen zu können, was ihnen Zeit für komplexere Aufgaben verschafft (50 Prozent)
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In einer globalisierten und umweltbewussten Welt wird deutlich, dass Nachhaltigkeit und Profitabilität keine unvereinbaren Ziele sind, sondern zwei Seiten einer Medaille. Immer mehr Unternehmen erkennen, dass Investitionen in unseren Planeten nicht nur die Umwelt schützen, sondern auch positive Auswirkungen auf ihre langfristige finanzielle Stabilität haben können.
KI kann bei wichtigen Entscheidungsprozessen helfen – wenn sie diese vorurteilsfrei, antidiskriminierend und ethisch, kurz „unbiased“, trifft. Welchen Beitrag kann dabei Open Source Data Science leisten?
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Allzu lang haben sich Unternehmen auf Excel verlassen, sogar für ihre Finanzabschlüsse, wobei es doch Tools gibt, die viel besser dafür geeignet sind. Die Finanzkonsolidierung, das Close-Management und das Reporting (kurz: FCCR) sind nicht nur eng verzahnt, sondern auch für den erfolgreichen Betrieb eines Unternehmens unabdingbar. Und doch gibt
Unternehmen reden viel über die möglichen Auswirkungen von KI- und ML-Lösungen, aber zu wenig über deren Qualität. Und die hängt in erster Linie vom Dateninput ab. APARAVI erklärt, warum die Diskussion vom Kopf auf die Füße gestellt werden muss, und wieso ein hochwertiges Dateninventar die Voraussetzung für eine sinn-
Studie
Mehr als ein Drittel (39 Prozent) der Entscheiderinnen und Entscheider in deutschen Unternehmen würden Inhouse-Daten nicht innerhalb ihrer Organisation teilen, um effizienter und innovativer agieren zu können. Das Teilen interner Daten mit externen Partnern kommt nur für zwölf Prozent der Führungskräfte in Frage.
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