Big Data

Der verstärkte Einsatz von Edge-Computing in IIoT-Szenarien erfordert heute sowohl Kompetenzen im Bereich Engineering als auch in den Bereichen Datenverarbeitung und Algorithmen. Eine Herausforderung für industrielle IoT-Projekte besteht daher darin, Engineering (Industrial Computing, PLC) und Data Science (Daten, KI-Modelle, Statistik, Cloud-IT) zusammenzubringen. Der vorliegende Artikel stellt e..

Schon seit einigen Jahren wird KI, Künstliche Intelligenz, als Antwort auf viele Fragen in einem Unternehmen gehandelt. Der Hype um vermeintliche Wunderthemen und Technologien wiederholt sich regelmäßig und ist mittlerweile auch in gemeinhin als konservativ eingestuften Branchen wie dem Versicherungssektor angekommen. War gestern noch Big Data in aller Munde, ist es heute KI. Allerdings können nur..

Eine führende Vertriebsgesellschaft für den Energiesektor nutzt ein ganzheitliches Kundenwertmodell, um ihre Vertragskunden möglichst persönlich mit den passenden Angeboten anzusprechen. Darüber hinaus fungiert die Lösung als zuverlässiges Steuerungsinstrument der Unternehmensführung, da sie neben detaillierten Kundeninformationen auch die vielfältige Produktlandschaft des Unternehmens vollständig..

Die Veränderung von angebots- zu nachfragegetriebenen Absatzmärkten in der Automobilbranche definiert die Herausforderung an die Hersteller, sich verstärkt an einer kundenzentrierten Produktionsplanung zu orientieren. Die Endkunden recherchieren schon einige Monate vor dem eigentlichen Kauf mögliche Fahrzeugkonfigurationen. Automobilhersteller berücksichtigen diese Daten bisher nicht in der Produk..

In vielen Unternehmen sind KI-Projekte nicht zentral gesteuert, sondern gleichzeitig in unterschiedlichen Fachbereichen entstanden. Agil wird nach Use-Cases gesucht, das nötige Datenmaterial aus diversen Quellen gesammelt und das Ergebnis verprobt. Das klassische Data Warehouse (DWH) spielt oft nur eine untergeordnete Rolle in diesen schnelllebigen Experimenten, da Data Scientists lieber auf Rohda..