Big Data

Self-service analytics empowers end users to prepare the information they need in a timely manner. It is not a new concept of business analytics and has long been supported by self-service tools. End users access these tools to create information by performing drag-and-drop operations. However, a conversational approach to self-service analytics is emerging, driven by advances in AI and natural la..

(Strukturierte) Daten werden in vielen Bereichen als das neue, digitale Gold gehandelt. Durch ihre Verknüpfung können wichtige Erkenntnisse und Entscheidungen abgeleitet werden. Wie kann dieser Zustand jedoch erreicht werden? Was wenn die Daten erst aus vielen, heterogenen Quellen zusammengeführt werden müssen? Für Daten, die sich als Metriken und Events interpretieren lassen, muss hier das Rad ni..

Daten gelten gemeinhin als das neue Öl. Sie fallen in der IT überall an, egal ob in Geschäftssystemen oder Sensoren. Die Kunst besteht darin, sie zu entwerfen, zu extrahieren, zu analysieren, auf das Essenzielle zu reduzieren, zu sinnvollen Zusammenhängen zu kombinieren, zu übertragen, zu verschlüsseln und zu speichern. Gerade durch die Zusammenfassung von Daten aus verschiedenen Quellen lassen si..

„Wann wissen wir, ob das Modell-Training abgeschlossen ist und wir das fertige Modell deployen können?“. Diese Frage kennen Data Scientists. Nach vielen Experimenten, um die Modell-Qualität zu verbessern, müssen sie den Code und das Modell-Artefakt produktionsreif machen. Wie gelingt dieser Übergang stressfrei? Warum sollte man bei der anfangs gestellten Frage stutzig werden? Antworten in diesem A..

Zur Lösung komplexer Fragestellungen werden häufig KI-Modelle herangezogen, doch oft erreichen diese Projekte nur den Status des Proof of Concept (PoC). Ein Vergleich zu Softwareprojekten ermöglicht es, Hindernisse zu erkennen und diese mithilfe von entsprechenden Technologien und Tools zu lösen. Industrialisierung und automatisches Retraining von KI-Modellen sind der entscheidende Faktor für den ..