Big Data

Das Internet der Dinge beschert uns vor allem eines: viele Daten! So besitzt ein IoT-Gerät in der Regel Sensoren, deren Messungen es weiterleitet. Darunter befinden sich mitunter einfache Werte wie die Ergebnisse von Sensormessungen, oft aber auch große Datenströme wie Videoaufnahmen, Audioaufnahmen oder lange Zeitreihen. Müssen eingebettete Systeme diese Daten immer an ein Backend weiterleiten od..

Analytics und Künstliche Intelligenz (KI) sind in vielen Branchen längst zu Säulen nachhaltiger Wettbewerbsfähigkeit geworden. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen (KMUs) tun sich hier oftmals schwer und können der Konkurrenz internationaler Konzerne kaum etwas entgegensetzen. Ein maßgeblicher Grund hierfür ist, dass der Datenbestand von KMUs in Umfang und Reichhaltigkeit beschränkt ist...

BD Rowa zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Kommissioniersystemen für Medikamente. Die empfindliche Ware macht eine laufende Überwachung der komplexen Anlagen sowie eine schnelle Fehlerbehebung unerlässlich. Deshalb stellt das Unternehmen seine Support-Infrastruktur von einem veralteten VPN-Netzwerk auf eine zentrale Embedded-Analytics-Lösung um. Der cloudbasierte Ansatz ermöglicht nic..

Innerhalb der letzten Jahre hat das Thema Datenstrategie und -Governance vermehrt an Bedeutung gewonnen. Die Gründe hierfür lassen sich hauptsächlich auf den Einsatz von Data Science und KI zurückführen. War eine Datenstrategie in der Vergangenheit meist auf DWH-basierte Ansätze fokussiert, ändert sie sich durch Big Data und KI jetzt grundlegend. Für die Zurich Gruppe Deutschland – nachfolgend nur..

Mit der Lakehouse-Architektur für die Datenanalyse in der Cloud liefert Databricks ein Bindeglied zwischen der bekannten Business-Intelligence-Welt und neuen Machine-Learning-Anwendungen. Die Lösung kombiniert dazu die Stärken von Data Lakes mit denen von Data Warehouses. BI-Spektrum sprach mit Horst Mundt von Databricks über die Vorteile und Herausforderungen der Architektur.