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.

Die Studie „IT-Organisation 2025: Product & Data Driven“ von kobaltblau untersucht die mögliche Verschmelzung von Business und IT, getrieben durch Produkt- und Kundenorientierung sowie Data Analytics für die Entscheidungsfindung.
Data Meshs machen große Fortschritte, Data Citizens erobern die Unternehmen und Data Governance ist Unternehmen nicht mehr lästig. Diese und andere Datentrends erwartet Progress für das Jahr 2024.
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Studie „Digitalisierung 2024“
Sechs von zehn Industrieunternehmen in der DACH-Region räumen ein, bei der Analyse ihrer Daten bestenfalls an der Oberfläche zu kratzen, so das alarmierende Ergebnis der aktuellen Studie „Digitalisierung 2024“.
Der Erfolg eines jeden KI-Projekts steht und fällt mit der Qualität der darunter liegenden Daten. KI-Modelle benötigen hochwertige Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei minderwertiger Datenqualität leidet die Leistung und Genauigkeit der Modelle erheblich.
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass ihre Daten von schlechter Qualität sind. Das liegt häufig an ineffizienten Prozesse und fehlender Governance. Im untenstehenden Beitrag finden Sie fünf wesentliche Schritte für erfolgreiches Governed Data Management, welches die Qualität und Konsistenz von Daten sicherstellt und die Basis für die erfolgreiche
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