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Schriftliche Geheimhaltungsvereinbarungen sind für viele Unternehmen oft unabdingbar. Wann diese Vereinbarung Sinn macht, welche unterschiedlichen Formen es gibt und was inhaltlich zu beachten ist, lesen Sie… …mehr
Ein gutes Daten- und Informations-Management ist für Unternehmen eine wichtige Voraussetzung, um im Zusammenhang mit Big Data langfristig Kontrolle über ihre Daten zu behalten. Genaue Vorgehensweisen finden… …mehr
Liefern Dashboards, die neben strukturierten Daten auch unstrukturierte Daten in ihre Auswertungen mit einbeziehen bessere Ergebnisse? Die Antwort darauf lesen Sie hier. …mehr
Wenn Sie im Bereich Data Science tätig sind, brauchen Sie eine Vielzahl unterschiedlicher Fähigkeiten. Wie sich Data Scientists selbst einschätzen und welche Fähigkeiten sie als besonders wichtig erachten,… …mehr
Daten sind ein Schatz, der heute in fast jeder Organisation zur Verfügung steht. Doch um ihn zu bergen, muss man aus den unendlichen Mengen die relevanten Informationen herausfiltern und daraus… …mehr
Wie der Name schon sagt, zielt Predictive Analytics darauf ab, aus Beobachtungen eine Vorhersage über zukünftige Entwicklungen treffen zu können. Das wird im Profisport eingesetzt, stellt sich aber als… …mehr
Der Berater McKinsey identifiziert zehn typische Schwachpunkte – und mögliche Gegenmittel – beim bisherigen Einsatz von Data Analytics. Lediglich acht Prozent der Unternehmen können ihre Lösungen wirksam… …mehr
Wenn Sie ein Data-Science-Projekt starten, läuft eine Sequenz von Ereignissen ab. Dies lässt sich in vier Phasen unterteilen: Planung, Datenvorbereitung, Modellierung oder statistische Analyse der Daten und… …mehr
Strukturierte Daten werden zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor. Doch Komplexität, fehlende Datenqualität und der wachsende Talentmangel durchkreuzen allzu oft die Pläne. …mehr
Wer seine Daten visualisieren möchte, sollte einen Blick auf MATLAB riskieren. Im Video zeigt Rudolf Huttary die wichtigsten fünf Szenarien, wie in MATLAB bestimmte Problemstellungen angegangen werden. …mehr
Mit MATLAB können Sie mathematische Probleme lösen und Ihre Daten aussagekräftig darstellen. In diesem Video starten wir eine erste MATLAB-Sitzung. So können Sie sich einen Eindruck verschaffen, wie die… …mehr
Das Potenzial von Predictive Analytics und Data Science ist riesig. Wo sollten Unternehmen ansetzen, um Use Cases für sich zu definieren und ihren Datenschatz zu heben? …mehr
Data Analytics erfordert ein strategisches Vorgehen und beginnt mit dem ersten Schritt: der Sammlung von Daten. Diese ist nicht immer trivial und oftmals mit diversen Hürden verbunden. …mehr
Daten sind zum Motor des digitalen Wachstums geworden. Fehleinschätzungen verursachen jedoch Risiken und verhindern, dass Unternehmen ihre Big-Data-Aktivitäten effektiv nutzen. …mehr
Daten bilden in vielen Unternehmen mittlerweile das Fundament aller Geschäfte. Umso wichtiger wird daher ein funktionierendes Master Data Management (MDM). Dabei dürfen die Verantwortlichen allerdings den… …mehr
Mit einem durchdachten Ansatz, den nötigen Skills und der richtigen Taktik wird Data Analytics Sie zum Erfolg führen. Wir zeigen Ihnen was passiert, wenn Sie diese Voraussetzungen nicht erfüllen. …mehr
Kommentar Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Viele technologische Herausforderungen fußen auf dem Rohstoff Daten. Doch wie heben Unternehmen ihren Datenschatz? …mehr
Möglichst vielen Mitarbeitern Zugang zu Daten und Analysetools verschaffen, abteilungsübergreifende Auswertungen fahren und Eigenschaften wie Neugierde und Eigenständigkeit fördern. Das ist die Essenz für den… …mehr
Nicht nur Konzerne und Großunternehmen, auch Mittelständler profitieren von Datenanalysen. Dabei braucht es keine langwierigen und aufwendigen Projekte. Erste Ergebnisse lassen sich schon mit wenig Aufwand und… …mehr
Die COMPUTERWOCHE-Studie „Analytics Readiness 2016“ hat über 300 IT-Verantwortliche nach den größten Hürden für die Einführung von Digital Analytics befragt. Fehlende Expertise, geringe Datenqualität und… …mehr
