Isaac Sacolick ist Autor des Amazon-Bestsellers "Diving Digital: The Leader's Guide to Business Transformation thourh Technology". Er schreibt als freier Autor unter anderem für unsere US-Schwesterpublikation CIO.com.
Diese Tipps unterstützen DevOps-Profis dabei, die emotionalen und praktischen Folgen von Entlassungen innerhalb ihrer Teams zu bewältigen. …mehr
Data Scientists können deutlich bessere Business Tools entwickeln, wenn sie auf Design Thinking setzen. Lesen Sie, wie das in der Praxis funktioniert. …mehr
Vektordatenbanken und Vektorsuche sind nicht neu, aber ihre Bedeutung nimmt zu: Vektorisierung von Daten ist für generative KI und die Arbeit mit LLMs unerlässlich. Lesen Sie, was Sie dazu wissen müssen. …mehr
Generative AI ersetzt nicht nur Jobs, sondern schafft auch neue, lukrative Tätigkeitsfelder beziehungsweise Karriereentwicklungsmöglichkeiten. …mehr
Data Debt kann ähnlich vernichtend wirken wie Technical Debt. Das hilft dagegen. …mehr
Data-Science-Teams können nur dann erfolgreich sein, wenn die Business-Führungskräfte MLops, Modelops und Machine Learning Lifecycle verstehen. Versuchen Sie Ihr Glück mit diesen Analogien und Beispielen. …mehr
Bots bieten im besten Fall einen hohen Return on Invest - aber es gibt auch Risiken. Hier sind sieben Fehler, auf die Softwareentwickler bei Robotic Process Automation (RPA) achten sollten. …mehr
DevOps-Engineers, die sich die Unterstützung von Führungskräften sichern möchten, sollten eine gemeinsame Sprache mit ihnen sprechen. Diese Strategien helfen dabei. …mehr
CI/CD ist eine Best Practice für DevOps und agile Softwareentwicklung. Das sollten Sie zu Continuous Integration und Continuous Delivery wissen. …mehr
Ökosystemtaugliche APIs und Applikationen brauchen mehr als nur robuste Prozesse. Das sollten Devops-Teams wissen. …mehr
Co-Creation kann die technologische Innovation in den Bereichen Agile, Devops und Data Science beschleunigen. So schaffen Sie die richtige Grundlage dafür. …mehr
Diese Finops-Best-Practices unterstützen Sie dabei, in Sachen Cloud-Kosten besser respektive vorausschauend zu planen. …mehr
Computer Vision kann mehr als nur Kosten reduzieren und die Qualität verbessern. Zum Beispiel Leben retten oder die physische Sicherheit in Fabrikhallen optimieren. …mehr
Seit Jahren kämpfen Unternehmen mit digitalen Initiativen, doch ein Großteil der Vorhaben kommt vom Weg ab. Selten ist die Technik schuld. …mehr
Viele Dataops-Teams haben Mühe, mit den steigenden Anforderungen an die Datenqualität Schritt zu halten. Künstliche Intelligenz respektive Machine Learning kann helfen. …mehr
Es gibt zahllose Möglichkeiten, wie Technologieentscheidungen ins Unglück führen können. Lesen Sie, was Sie lassen sollten, wenn Sie das vermeiden wollen. …mehr
Wenn immer mehr CIOs und Devops-Teams auf generative KI setzen, müssen auch die QA-Teams nachziehen. …mehr
Digital Twins weisen enormes Potenzial auf. Sie zu entwickeln ist jedoch alles andere als kostengünstig. So gewährleisten Sie einen erfolgreichen Rollout. …mehr
Der Aufstieg zum (Agile) Tech Lead ist für viele Software-Ingenieure ein wichtiger Karriere-Meilenstein. Auf diese Fragen sollten Kandidaten im Bewerbungsgespräch gefasst sein. …mehr
Diese Open-Source-Tools für Natural Language Processing bringen Sie in Sachen Data Extraction weiter. …mehr
Few-shot-Learning-Techniken sind für Unternehmen interessant, die eine Alternative dazu suchen, KI-Modelle mit riesigen Datenmengen zu trainieren. …mehr
Diese Tipps unterstützen Site Reliability Engineers dabei, die Performance zu halten, während sie im Devops-Lifecycle operieren. …mehr
Ein datengetriebenes Unternehmen braucht die richtigen Tools und Praktiken – und einen Chef, der diese auch versteht. So bringen Sie CEOs wichtige Datenmanagement-Konzepte näher. …mehr
Von DevOps auf Platform Engineering umzusatteln, kann transformierend wirken. So gestalten Sie den Übergang erfolgreich. …mehr
Auch DevOps-Teams stehen in der Pflicht, wenn es darum geht, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. …mehr
