Eine Publikation des TDWI e.V.

BI-Spektrum wendet sich an alle für Business Intelligence (BI) und Data Warehousing (DW) in Unternehmen Verantwortlichen sowie Softwarehäuser und Berater, die solche Systeme entwickeln und implementieren. Genauso wie Wissenschaftler, die in dieser Disziplin forschen und entwickeln und damit die Basis für neue Praxisanwendungen liefern. Wir informieren mit fundierten Fachartikeln über alle Trends in diesem Bereich, liefern Anwendungsfälle aus der Praxis und präsentiert Meinungen zu aktuellen Themen.

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+ KI im Unternehmenseinsatz: Zwischen Wertschöpfung und Wandel

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Fokus: Smart Claims 2025: Rückblick auf den 44. TDWI Themenzirkel „Finanzindustrie“ am 10. April 2025

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• 17.06.2025

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Neues aus der TDWI Akademie von Juni bis August 2025

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• 15.06.2025

BI

Editorial BI-Spektrum 2/2025 : Modernisierung der Analytics-Landschaften - Aufbruch in eine neue Datenära

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• 13.06.2025

BI

Kurzmeldungen aus der BI-Welt Juni 2025

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• 12.06.2025

Letzte Ausgaben

Juni 2025

Worauf es bei der Modernisierung von Data Analytics ankommt

März 2025

Wie Edge-Computing und Streaming Unternehmensdaten Beine machen

Dezember 2024

Responsible Data: Wie Unternehmen verantwortungsvoll mit Daten und KI umgehen

Oktober 2024

Wie sich GenAI auf das Management der Daten und Analytics auswirkt

August 2024

Modernes Dashboarding: Ziele, Hindernisse, Lösungswege

Juni 2024

Data Governance - damit Daten tatsächlich zum wertvollen Rohstoff werden

März 2024

Environment, Social, Governance: Wie Analytics hilft, die Herausforderungen zu stemmen

Dezember 2023

Data Literacy: Wie Unternehmen mehr Datenkompetenz aufbauen können

Oktober 2023

Data-Driven AI: KI braucht eine funktionierende Lieferkette für Daten

Juni 2023

Damit Self-Service Analytics funktioniert: Governance, Security und gute Pipelines

Juni 2023

So sorgen Datenkataloge in großen Datenbeständen für Transparenz

März 2023

Datenplattformen: Worauf Sie bei der Einführung achten sollten und wo sich der Einsatz lohnt

Dezember 2022

XOps – damit KI- und Machine-Learning-Systeme automatisiert betrieben werden können

Oktober 2022

Moderne Datenmodellierung: Was sich alles ändert und was gleich bleibt

August 2022

Wie KI und Big Data ethisch und nach vollziehbar gestaltet werden können

Juni 2022

Data Mesh und Data Fabric: Wie die Konzepte erfolgreich eingeführt werden können

März 2022

Künstliche Intelligenz: Damit sich der Aufwand lohnt

Dezember 2021

Image Mining: Machine Vision macht Qualitätskontrollen effektiver

Oktober 2021

BI-Architekturen: Datengetriebene Unternehmen brauchen neue Strukturen

August 2021

Process Mining wird zu Enterprise Mining und bringt neue Optimierungschancen

Juni 2021

Recommendation im Direktvertrieb: Mit ML die neuen Favoriten finden

März 2021

Data Storytelling: Analyse-Daten durch Geschichten begreifbar machen

Dezember 2020

Data Governance: Wer Datenschätze heben will, braucht kompetente Verantwortliche

Oktober 2020

BI in der Cloud: Versprechen, Erfahrungen und Herausforderungen

August 2020

Augmented Analytics – vielversprechender Weg zum Datenschatz für jeden

Juni 2020

Data Engineering: Damit Künstliche Intelligenz aus Daten lernen kann

März 2020

Embedded Analytics – wie IoT und Analytics gemeinsam wettbewerbsrelevante Infos liefern

Dezember 2019

Kundenverhalten verstehen: Was BI, Big Data und Analytics dazu beitragen können

Oktober 2019

Analytical Databases: ihre Merkmale, ihre Herausforderungen und ihre Wirkung

August 2019

Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen führt über Technik und Organisation

Juni 2019

BI ist tot! Es lebe das neue Miteinander von BI, Analytics und Big Data

März 2019

BI und Analytics in der Cloud: Wichtiger Schritt in Richtung digitale Transformation

Worauf es bei der Modernisierung von Data Analytics ankommt

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