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BI

196 Inhalte
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BI-Spektrum sprach mit Benedikt Bonnmann, Leiter Line of Business Data & Analytics beim IT-Dienstleister adesso, über Data-driven, die Bedeutung von Datenplattformen und die Trends in Sachen AI und Analytics im kommenden Jahr.
Wer AI sagt, muss auch BI sagen
Um langfristig den Ressourcenverbrauch in Waschstraßen zu optimieren, hat die Technologieberatung Positive Thinking Company (PTC) in Kooperation mit einem Mittelständler aus der Chemie- und Reinigungsbranche ein Vorprojekt durchgeführt. In enger Zusammenarbeit wurde ein Modell der Künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das die Verschmutzungsart auf Fahrzeugoberflächen erkennt und klassifiziert. ..
Künstliche Intelligenz und Vogelmist – wie passt das zusammen?
Im vergangenen Jahr wurden die Unternehmensplanung und alle mit ihr verbundenen prozessualen, organisatorischen und technischen Komponenten auf besondere Art und Weise auf die Probe gestellt. Es galt nicht nur, regelmäßige Forecasts für das Management bereitzustellen, sondern es ging auch darum, Alternativszenarien und What-if-Analysen durchzuführen. In den meisten Branchen kam es zu unerwarteten ..
SAP Business Planning and Consolidation beim Modellkunden
Der traditionelle Ansatz eines Enterprise Data Warehouse (EDW) geht auf Bill Inmon zurück. Danach hat das EDW eine zentrale Datenplattform zum Ziel, die aus einer persistenten Sammlung von Daten besteht. Diese Plattform steuert die gesamte Datenversorgung im Unternehmen und dient dem Management als Grundlage für seine Entscheidungsprozesse. Die von Inmon vor fast 30 Jahren aus diesem Ziel abgeleit..
Vom traditionellen zum logischen Data Warehouse
Im Big-Data-Zeitalter generieren unzählige digitale Prozesse Informationen, die mit Hilfe von Advanced Analytics die Entstehung innovativer, datengetriebener Geschäftsmodelle ermöglichen. Basis hierfür sind Big-Data-Plattformen, die in Koexistenz – und zu oft auch in Konkurrenz – zu etablierten Business-Intelligence-Anwendungen arbeiten. Der Versuch, die beschränkten, aber zuverlässigen traditione..
Das Data Warehouse ist tot, es lebe das Data Lakehouse!