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.

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
In diesem Jahr dominierten Themen rund um künstliche Intelligenz (KI) die Technologielandschaft und die Vorstandsetagen. Fast täglich tauchten neue Anwendungsfälle für Text-, Bild-, Audio- und sogar Codegenerierung auf, was zu einem Rush auf generative KI aber auch zu Unsicherheiten und Rufen nach mehr Regulierung führte.
Digitale Souveränität gewinnt für Behörden und Unternehmen immer mehr an Bedeutung – und sie haben heute bereits die Möglichkeit, vollständig souveräne Software-Stacks zu nutzen. Content-Collaboration-Spezialist ownCloud erläutert, wodurch sich diese auszeichnen. ​
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Durchbrüchen in den Bereichen KI und Analytik
Auf der Suche nach Wettbewerbsvorteilen und Differenzierung im Markt sammeln und analysieren Unternehmen riesige Mengen an Daten und Metadaten. Diese stammen aus unterschiedlichen Geschäftsanwendungen, Kundenkontakten und Geräten. Sie sind die Grundlage für wertvolle Erkenntnisse, die heutzutage insbesondere durch KI und Analytik gewonnen werden.
Im kommenden Jahr werden Unternehmen ihr Augenmerk stärker als bisher auf ihre Datenmanagementstrategie legen müssen. Sie sind oft immer noch nicht in der Lage, das Optimum aus ihren Daten herauszuholen, gleichzeitig laufen die Speicherkosten zunehmend aus dem Ruder.
Nicht alle Daten sind für Reportings geeignet oder gleichermaßen wertvoll. Die Kunst liegt einerseits darin, die richtigen für den jeweiligen Use Case zu identifizieren. Andererseits müssen Unternehmen sie dann auch sinnvoll auswerten, um den maximalen Nutzen aus ihnen zu ziehen. IT-Dienstleister Consol erklärt, was sie dabei beachten müssen.
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