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Daten und Use Case in Einklang bringen

Was bedeutet Datenqualität im KI-Kontext?

02. Mai, 2025 - 08:40

Künstliche Intelligenz basiert auf guter Datengrundlage – an genau diesem Punkt kommt Datenqualität ins Spiel. Dabei bedeuten große Datenmengen nicht zwangsläufig, dass diese für einen KI-Anwendungsfall geeignet sind. Was also meint Datenqualität hinsichtlich KI und wirksamer KI-Tools?

Gamechanger

Wie KI bei strukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten hilft

02. Mai, 2025 - 05:58

Die Technologielandschaft im Bereich Datenverarbeitung und -analyse befindet sich an einem Wendepunkt. Künstliche Intelligenz bricht traditionelle Barrieren zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten auf und schafft eine nahtlose Integration von Datenquellen, die bisher als unvereinbar galten.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Erfolgsformel: Eigene Daten + GenAI

02. Mai, 2025 - 05:40

Der Aufbau eines generativen KI-Modells (GenAI-Modell) von Grund auf kann viele Millionen Dollar an Infrastruktur und Fachwissen sowie Monate an Bearbeitungszeit kosten. Eine praktikablere Option für die meisten Unternehmen ist Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Datenarchitektur: Wie Unternehmen ihre Daten optimal strukturieren können

30. April, 2025 - 05:06

In einer datengetriebenen Welt ist eine effiziente Datenarchitektur entscheidend. Data Lakes, Warehouses und Lakehouses – Unternehmen brauchen eine durchdachte Strategie, um Daten optimal zu speichern, zu verarbeiten und zugänglich zu machen.

Der Wandel der klassischen Datenanalyse

Datenintelligenz: Die nächste Evolution in der Datenanalyse

28. April, 2025 - 05:29

Wo liegen die Unterschiede zu Big Data, Business Intelligence und Business Analytics und wie komme ich vom Datenmeer zum Daten-Mehrwert im Unternehmen? Datenintelligenz spielt hierbei eine zentrale Rolle, da sie die Brücke zwischen reiner Datensammlung und intelligenter, automatisierter Wertschöpfung schlägt.

Sicher durch die Datenflut

So wird Ihr Datenmanagement zukunftssicher

27. April, 2025 - 15:18

Unternehmen sind auf sichere und effiziente Datenmanagementsysteme angewiesen. Um Datenverlust, Sicherheitslücken und Compliance-Verstöße zu vermeiden, müssen klare Strategien zur Datenorganisation und -sicherung entwickelt werden. Wie geht das und worauf ist dabei zu achten?

Datenbanksysteme

Testdatenmanagement: Sicher und effizient muss nicht schwierig sein

24. April, 2025 - 05:47

Das Management von Testdaten ist ein integraler Bestandteil des Entwicklungszyklus komplexer Datenbanksysteme. Viele Unternehmen erzeugen die Daten für das Testen ihrer Datenbanken allerdings noch manuell – was sowohl ineffizient als auch riskant ist.

RPO und RTO verständlich gemacht

Grundlegende Metriken der Datenwiederherstellung

16. April, 2025 - 05:11

Wenn es um die Geschäftskontinuität geht, stechen zwei Schlüsselmetriken hervor: Recovery Point Objective (RPO) und Recovery Time Objective (RTO). Oft werden diese verwechselt oder die Diskussion dreht sich um RPO versus RTO.

Zusammenführen von Echtzeitdaten

Big Data als Chance nutzen

01. April, 2025 - 13:17

Große Datenmengen stellen für Unternehmen eine immer größere Herausforderung dar. Unterstützt von cloudbasierten Daten- und Orchestrierungsplattformen bieten sie jedoch auch wertvolle Chancen.

KI-Praxis für IT-Entscheider

Datenqualität als KI-Erfolgsfaktor im Business

19. März, 2025 - 05:09

Künstliche Intelligenz verspricht enorme Wettbewerbsvorteile – doch der Weg dorthin ist alles andere als einfach. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI gewinnbringend zu nutzen, während sie gleichzeitig regulatorische Hürden meistern und ihre oft veralteten IT-Strukturen modernisieren müssen.

Was bedeutet Datenqualität im KI-Kontext?

Wie KI bei strukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten hilft

Erfolgsformel: Eigene Daten + GenAI

Datenarchitektur: Wie Unternehmen ihre Daten optimal strukturieren können

Datenintelligenz: Die nächste Evolution in der Datenanalyse

So wird Ihr Datenmanagement zukunftssicher

Testdatenmanagement: Sicher und effizient muss nicht schwierig sein

Grundlegende Metriken der Datenwiederherstellung

Big Data als Chance nutzen

Datenqualität als KI-Erfolgsfaktor im Business

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