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.

Ein PIM System (Product Information Management) ist eine zentrale Softwarelösung, die es Unternehmen ermöglicht, produktbezogene Informationen effizient zu verwalten und konsistent über verschiedene Vertriebskanäle hinweg zu verteilen. In einer digitalisierten Welt, in der Daten das neue Gold sind, bietet ein PIM System Unternehmen die Möglichkeit, dieses Gold optimal zu
Die smarte Nutzung von Daten und der geschickte Einsatz moderner IT können ein Unternehmen effizienter und innovativer machen. Allerdings fürchten viele Unternehmen, diese Chance aufgrund komplexer Digitalisierungs- und Transformationsprozesse zu verpassen. Dell Technologies nennt fünf Schritte, die den Wandel zum datenzentrierten Unternehmen erleichtern.
Die CSRD verpflichtet Unternehmen zum ESG-Reporting. Eine der Hauptbedenken von Unternehmen ist hierbei das Vertrauen in die eigenen Daten. Um dieses aus dem Weg zu räumen, müssten interne Überprüfungsprozesse implementiert werden. 
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Lösungen für Reportings, Planungen und Analysen
Daten spielen für viele Unternehmen seit jeher eine zentrale und wichtige Rolle. Artikel-, Filial-, Kunden- oder Lieferantendaten stellen die Grundlage für ein effizientes und nachhaltiges Management, zufriedene Kunden und verlässliche Analysen dar. Im Handel geht es zum Beispiel oft um die Datenmenge, da Retailer einerseits eine große Menge an Informationen
In den letzten Jahren ist die Erkennung und Klassifizierung von Daten zu einem der wichtigsten Schritte für eine erfolgreiche Datensicherheitsstrategie geworden. Denn obwohl die Digitalisierung viele Vorteile mit sich bringt, ist ein problematischer Nebeneffekt die erhebliche Zunahme von sogenannten „Schattendaten“ – Daten, die ohne Aufsicht oder Kontrolle durch Sicherheitsteams
Unternehmen setzen heutzutage auf eine agile und intelligente Nutzung von Daten. Doch Daten, die nicht im täglichen Geschäft benötigt werden oder die aus gesetzlichen Gründen sicher und unveränderlich aufbewahrt werden müssen, gehören in ein Archiv. Und da ein langfristig gut verwaltbares und gesetzeskonformes Archiv einige Grundvoraussetzungen erfüllen muss, reicht
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