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Der Wandel der klassischen Datenanalyse
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.
Experten der Zukunft
Die rasante Digitalisierung und der voranschreitende Einfluss der Künstlichen Intelligenz (KI) prägen nicht nur bekannte Data Science Berufe, sondern bringen auch weniger bekannte, aber vielversprechende Tätigkeitsfelder in der Datenwelt hervor.
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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.
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Nutzungsdaten zeigen schwarz-auf-weiß, ob ein Produkt beim Kunden ankommt oder ob es Zeit wird, die Geschäftsstrategie zu überdenken. Bei der Implementierung von Software Usage Analytics gibt es jedoch zentrale Kriterien zu beachten.
Datensicherheit und Datenqualität sind die wichtigsten Themen für Anwender von Data, BI und Analytics. Das zeigt die aktuell veröffentlichte Studie „Data, BI and Analytics Trend Monitor 2024“ von BARC.
Chief Data and Analytics Officers (CDAOs) müssen die Chancen des digitalen Geschäfts von heute mit den richtigen Kompetenzen unterstützen. Welche neuen Rollen und damit spannende Berufe entstehen?
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