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Big Data

133 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Big Data.
Dienstleister und Hersteller von Konsumgütern sitzen auf einem Schatz aus Kundendaten. Doch nicht alle sind in der Lage, diese Informationen effektiv zu nutzen und daraus einen erlebbaren Mehrwert für den Endkunden zu machen. Ein Faktor, der dieses Ziel erschweren kann, ist eine disparate IT-Landschaft mit einer Vielzahl von parallel eingesetzten Tools im Marketing. Marketingexperten wenden sich i..
Hyperpersonalisiert und hybrid
Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen ganzen Stab an Satelliten ins Weltall schießen, um dort ein zentrales Satelliten-Netzwerk aufzubauen. Ein komplexes Unterfangen, das von vielen Faktoren beeinflusst wird, wie zum Beispiel der Kommandozentrale, dem Weltraumbahnhof, dem Wetter und so weiter. Mit ähnlichen Einflüssen hatten wir es beim Aufbau einer Datenplattform in einem multinationalen Untern..
Der Weg zu einer multinationalen Datenplattform
Die Welt wird immer vernetzter, die Systeme zunehmend komplexer. Im Bereich der Datenanalytik rücken daher verstärkt Technologien in den Vordergrund, die auf die Analyse und Modellierung von Datenbeziehungen und Netzwerken spezialisiert sind. Graph Data Science (GDS) und Graph Analytics haben sich hier in den letzten Jahren als neue Kategorie etabliert – vor allem im Zusammenhang mit Machine Learn..
Mit Graph-Technologie Schritt für Schritt zu KI-Analysen
Große KI-Modelle revolutionieren aktuell den Markt für Künstliche Intelligenz. Dabei sind amerikanische Unternehmen und chinesische Staatsorganisationen Vorreiter. Europäische Bemühungen sind bislang noch nicht konkurrenzfähig. KI-Experten erwarten daher in den nächsten Jahren eine Abhängigkeit von nichteuropäischen KI-Lösungen. Das hätte negative Folgen für den Datenschutz, die digitale Souveräni..
Besondere Anforderungen an Infrastruktur und Daten
Wer hätte gedacht, dass das Thema Datenmodellierung für Informationssysteme noch mal so spannend werden könnte? Jahrelang waren mit der 3NF bzw. Entity-Relationship und der dimensionalen Modellierung die Optionen erschöpft. Abhängig vom Architekturansatz (Kimball vs. Inmon) wurden die Modellierungsparadigmen auf die unterschiedlichen Schichten im Data Warehouse angewandt und gut.
Datenmodellierung 2022 – alles anders?