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Big Data

135 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema Big Data.
Als zentrale Schnittstelle zwischen Produktion und Service weist die Lagerlogistik nach wie vor großes unausgeschöpftes Optimierungspotenzial auf. Um eine höchstmögliche Verfügbarkeit bei geringstmöglichen Beständen zu gewährleisten, ist die intelligente Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen erforderlich. Der Schlüssel zum Erfolg ist die gezielte Aufbereitung, Integration und Analyse ..
Lageroptimierung von Vendor-Managed Inventories
Ich habe in der Kolumne immer mal wieder über Valhalla (JEP-169), die Value-Type (Inline Objects)-Erweiterung für Java, geschrieben. Es gab vor Kurzem eine interessante Abhandlung von Brian Goetz [Goetz20] zum aktuellen Stand der Dinge. Bis dieses Feature in Java landet, wird aber noch einige Zeit vergehen. Daher erläutere ich paar Ansätze, die John Davies, der CTO von C24, einer Firma, die hochpe..
Kompakte Datenstrukturen in Java
Unternehmen wissen längst, dass Daten das neue Gold sind. Aber erst rund ein Drittel von ihnen hebt diesen Schatz systematisch, das heißt mit Hilfe integrierter Business-Intelligence-Plattformen (BI) mit automatisierten Analyseprozessen [Hag19a]. Ohne eingebettete Automatisierung, Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) bei der Datenanalyse geht jedoch wertvolle Zeit zur Gewinnung..
Augmented Analytics: Zusammenhänge der Daten zügig erkennen
Medizin-Benchmarking birgt großes Potenzial in sich, indem es Maßnahmen zur deutlichen Steigerung der Qualität von medizinischen Behandlungen bei sinkenden Kosten identifiziert. Adäquates Benchmarking ist an sich komplex und mittels Routinedaten in Krankenhäusern nicht unmittelbar machbar. Medizin-Benchmarking in Routine erfordert den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). KI hat sich die letzten J..
Datenaufbereitung für KI braucht auch Governance
Augmented Analytics beschreibt das Prinzip der von Fachanwendern gesteuerten Übersetzung von Daten in Erkenntnisse und Handlungen im Business-Kontext. Das Ziel ist die Analyse von Daten und die Automatisierung daraus gewonnener Handlungsempfehlungen, damit sie leicht von Fachanwendern gesteuert und verwendet werden können. Dies umfasst die Datenaufbereitung zur Sicherstellung einer hohen Datenqual..
Die einfache Übersetzung von Daten in Handlungen