Big Data

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..

Und kaum ist der Begriff „AI“ (Artificial Intelligence) gefallen, schon gehen die Diskussionen los. Dieser Tage drehen sie sich meistens um ChatGPT und Konsorten.

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 ..

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..