Mehr Wissen
Marktführende Analytics. Mit den richtigen Einsichten ist alles möglich.
„Wer 100% sicher sein will, ist 100% zu spät.“ Diesen Satz habe ich letztens auf dem IoT Forum in München gehört. Er fasst gut das Gefühl zusammen, dass mich in der deutschsprachigen Industrie 4.0 Debatte beschleicht. Die Buzz-Word-Schlachten der letzten 48 Monate haben ihre Wirkung nicht verfehlt: Kaum ein Strategiepapier
Wie versprochen beginnt heute eine kleine Blog-Reihe, in der ich ganz konkret Studiengänge zum Thema Data Science vorstellen möchte. Meine Quellen sind dabei nicht nur die reine Web-Recherche, sondern auch persönliche Gespräche mit Dozenten oder Studenten der jeweiligen Hochschulen. Ich erhebe keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, im Gegenteil, jeder Hinweis, Kommentar
Kürzlich habe ich mich mit meinem Kollegen Michael Herrmann darüber unterhalten, wie Big Data die Anforderungen an Datenmanagement und vor allem an die Datenqualität verändert – und wie die IT, der Data Scientist und die Fachabteilung besser zusammenarbeiten können. Heute geht es darum, wie Daten nachvollziehbar und transparent gemacht werden
Umsatzsteuerkarusselle drehen auf dem Jahrmarkt der Straftaten tagtäglich fröhlich ihre Runden. Sie sind bei einer cleveren Spezies von Kriminellen ein beliebter Klassiker, der sich wie ein geldgieriger Virus immer wieder einnistet, wenn nichts dagegen unternommen wird. Dabei werden jährliche viele Milliarden Euro auf betrügerische Konten geschaufelt. Die Basis: Handel mit
Lenin und ich sitzen im Publikum und applaudieren heftig: Seine Chefin hat ihren Vortrag beendet über „Datenqualität als Erfolgsfaktor im Internet of Things“. „Kein Datenqualitätsprojekt ohne Hilfe von oben“, raunt Lenin mir zu, "Unterstützung vom Boss ist manchmal wichtiger als tolle Software." Ich will beleidigt darauf hinweisen, dass seine Chefin
1901 prognostizierte Gottlieb Daimler: „Die weltweite Nachfrage nach Kraftfahrzeugen wird eine Million nicht überschreiten – allein schon aus Mangel an verfügbaren Chauffeuren." Heute fahren die meisten selber und das selbstfahrende Auto scheint auch greifbar nah. Chauffeure braucht heute kein Mensch mehr. Wie sieht das, bei immer mehr Self-Service-Analytics und Machine