Daten gelten schon seit längerem als das neue Gold. Doch Unmengen an Informationen lediglich zu erheben und zu speichern, genügt noch lange nicht.
Was genau ist „smart“, wenn es um die beste Strategie zum Finden, Erkennen und Analysieren von sicherheitsrelevanten Daten geht? Beim Erfassen und Analysieren von Sicherheitsdaten sowie ihrer automatischen Erkennung mittels künstlicher Intelligenz, hängt die Qualität der Ergebnisse stark von der Qualität der Daten ab.
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Im Zeitalter von Big Data könnte man davon ausgehen, dass man gar nicht genug Daten haben könnte. Denn aus Daten lassen sich in der Theorie wichtige Erkenntnisse ziehen, die Unternehmen zu ihrem Vorteil nutzen können.
Der Begriff Big Data bezeichnet in erster Linie Daten, welche beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach in ihrer Datenstruktur sind, um sie mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Um Big Data für Unternehmenszwecke zu nutzen, existieren diverse Systeme in der IT.
Die Digitalisierung führt in Unternehmen zu einem beispiellos hohen Datenaufkommen. SQL Server Datenbanken aus Microsoft Azure oder Amazon Web Services (AWS) zu betreiben, sehen viele Unternehmen daher als geeigneten Weg an, um angesichts wachsender Datenflut und komplexeren Analyseanforderungen Performanz und Leistung der IT sicherstellen zu können.
Datenmüll vergrößert unnötigerweise den CO2-Fußabdruck. Die Digitalisierung will einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz leisten. Zugleich werden immer größere Mengen sinnloser Daten gehortet, wodurch wertvolle Speicherressourcen und Energie gebunden und infolgedessen CO2-Emissionen verursacht werden.
Wenn Finanzinstitute ihre Daten sinnvoll nutzen, können sie ihr Geschäft transformieren und sich einen wichtigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Neueste Analysetechnologien und KI-Lösungen werden für Privatbanken und Vermögensverwalter unverzichtbar, um ihre Zukunftsfähigkeit zu sichern.
Nur wer seine Prozessdaten sichtbar macht, nutzt sie auch effektiv. Somit ist die intelligente Datenvisualisierung in Echtzeit der Schlüssel zu Effektivität und Prozesssicherheit für digitale Produktionsprozesse.
