Big Data bietet auch für Personalabteilungen zahlreiche Chancen. Beispielsweise können Potentiale im Hinblick auf Talentmanagement, Mitarbeiterbindung und Leistungsoptimierung frühzeitig erkannt und genutzt werden.
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Auch die intelligenteste KI liefert keine guten Ergebnisse, wenn man sie mit lückenhaften oder sogar falschen Daten füttert. Eine verlässliche, gut strukturierte und qualitativ hochwertige Datengrundlage ist demnach ein absolutes Must-have.
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In einer Zeit, in der Erkenntnisse zum Wettbewerbsvorteil werden, strebt jede Branche danach, datengesteuert zu sein, und jede:r Entscheidungsträger:in ist auf der Suche nach Vertrauen und Genauigkeit bei der Entscheidungsfindung im eigenen Unternehmen. Das gilt auch für den Sport.
Der Black Friday zählt wohl zur aufregendsten Zeit für Verbraucher, die auf der Suche nach einem Schnäppchen sind. Für CIOs und CTOs im Einzelhandel hingegen gehört die Zeit Ende November eher zur nervenaufreibendsten, denn sie müssen dafür sorgen, dass ihre Systeme für den Kaufrausch der Kunden gerüstet sind.
Studie
Wie können Big-Data- und KI-Anwendungen gewinnbringend genutzt werden, ohne Datenschutz und IT-Sicherheit zu verletzen? Mit dieser Frage beschäftigt sich eine juristische Studie des Nationalen Forschungszentrums für angewandte Cybersicherheit ATHENE.
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Die EU verfolgt ehrgeizige Ziele bei der digitalen Transformation: So sollen unter anderem bis 2030 drei Viertel der europäischen Unternehmen Cloud Computing, Big Data und Künstliche Intelligenz (KI) nutzen. Ersteres hat sich zumindest in Deutschland schon weitgehend durchgesetzt, bei Letzterem sieht dies aktuell jedoch noch anders aus.
Digitale Skills im Kostencheck:
Der Fachkräftemangel in IT-Berufen hat im vergangenen Jahr mit fast 68.000 unbesetzten Stellen ein Rekordniveau erreicht. Um als Quereinsteiger:in oder Berufseinsteiger:in in der IT-Branche Fuß zu fassen, sind diverse Hard und Soft Skills notwendig.
Wer Digitalisierung ernst meint und KI auf breiter Basis nutzen will, braucht hochwertige und konsistente Datenbestände. Hier drängen sich seit Jahren Data Lakes auf. Richtig, sagt Yannick Pfeiffer von der Unternehmensberatung microfin – aber es lauern reichlich Untiefen unter der attraktiven Oberfläche.
Statement
Die Studie von Ping Identity zeigt: neben Nutzerfreundlichkeit und Sicherheit wollen Endverbraucher vor allem eines: volle Kontrolle über ihre persönlichen Daten – auch in Deutschland.
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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 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.

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