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Ein Data Warehouse oder eine Sandbox in Sekunden auf die Beine stellen und Analytics Workloads mit wenigen Klicks anstoßen. Klingt nach Fantasterei? Nicht, wenn ihre Datenbank autonom ist. …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
Erfahren Sie, was Process Mining von Business Intelligence unterscheidet, welche Probleme es löst und wie Unternehmen den Einstieg finden können. …mehr
Open Data bietet Unternehmen die Möglichkeit, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln und zu verbessern. Erfahren Sie, wo offene Daten verfügbar sind, welchen Nutzen sie bringen und was es zu beachten… …mehr
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht. …mehr
Um fundierte Entscheidungen zur Kontrolle und Erreichung der Unternehmensziele treffen zu können, sind strukturierte Datenanalysen als Wettbewerbsvorteil unabdingbar. Ein wichtiges System dabei bleibt das Data… …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
Neben den rechtlichen Vorgaben finden Sie hier Praxistipps, wie Unternehmen einen praktikablen und rechtssicheren Workaround zur Bearbeitung von Auskunftsersuchen aufbauen. …mehr
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
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
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
