Digitale Transformation in der Logistik
Ein wichtiger Erfolgsfaktor der digitalen Transformation ist der Datenaustausch. Problematisch ist dieser vor allem dann, wenn es um Daten aus unterschiedlichen Systemen und mit verschiedenen Formaten geht.
Gründe für den Umstieg auf visuelle Workflows
Ihre Datenanalysen bringen nicht die gewünschten Erkenntnisse oder dauern viel zu lange, weil Sie nicht genügend Ressourcen haben, um die Daten zu aggregieren, sie zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren? Dann ist es vielleicht Zeit zu prüfen, wie in Ihrem Unternehmen mit Daten gearbeitet wird.
Black Friday 2024
Die Integration von Echtzeitdaten und künstlicher Intelligenz (KI) ist im Einzelhandel zu einem entscheidenden Vorteil geworden.
Datenbankadministratoren brauchen KI und Automation
Exponentiell wachsende Datenmengen übersteigen längst die manuellen Verwaltungskapazitäten. Doch moderne KI-gestützte Automatisierungslösungen versprechen Entlastung.
Mit KI Vertrauen schaffen in Big Data und Analytics
Die effektive Nutzung von Daten ist ein Schlüssel zum Erfolg in der digitalen Wirtschaft. Doch wie etabliert man eine datengetriebene Kultur? Dieser Beitrag präsentiert drei Praxisbeispiele, die zeigen, wie Unternehmen durch innovative Ansätze Vertrauen in Daten aufbauen, Nutzerfreundlichkeit steigern und verantwortungsvolle Governance umsetzen.
Data Engineering
Das Datenmanagement entwickelt sich stetig weiter, geprägt von der weitverbreiteten Einführung datengestützter Entscheidungsfindung, der Cloud Modernisierung und der Etablierung von KI-Technologien.
„Data Conscious Culture“
Daten sind heute ein entscheidender Faktor für den Geschäftserfolg. Doch viele Unternehmen schöpfen ihr Potenzial nicht aus, weil veraltete Strukturen und Datensilos den Zugriff auf entscheidende Informationen verhindern.
Sicherung und zuverlässige Bereitstellung
Datenbanken sind schon lange nicht mehr nur ein „Nice to have“, sondern essenzieller Bestandteil quasi jedes Unternehmens. Sich rapide und häufig verändernde IT-Landschaften in Unternehmen erschweren jedoch die Arbeit von Datenbankarchitekten, -administratoren und -entwicklern zunehmend.
Kommentar
In einer Welt, in der Technologie den Geschäftserfolg zunehmend bestimmt, setzen Unternehmen verstärkt auf Daten-Streaming, um ihre Innovationskraft zu steigern und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) voranzutreiben.
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