Mehr Wissen
Marktführende Analytics. Mit den richtigen Einsichten ist alles möglich.
Die Anwendungsbereiche des Internet of Things (IoT) sind äußerst vielseitig. Ob in Verbindung mit den Themen Industrie 4.0, Artificial Intelligence, Predictive Maintenance, Machine Learning oder auch Streaming und Edge Analytics – es gibt undenkbar viele Möglichkeiten. Besonders im produzierenden Bereich ermöglichen neue Technologien umfassende Anwendungen zur Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung. Doch
About four weeks ago i attended the ISF forecasting conference in Thessaloniki for the first time. It was a great conference with a lot of focus on forecasting methods. This year one of the hot topics was how to use machine learning in forecasting. One of the key questions was
Mehr als ein Jahr ist seit dem Inkrafttreten der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) vergangen. Jetzt sind die ersten Abstrafungen erfolgt. Zeit für eine erste Bilanz: Wo stehen wir eigentlich beim Datenschutz? Wie wird die Gesetzeslage schon umgesetzt und welche Hürden gibt es immer noch? Mit diesen Fragen hat sich Arnd Böken, Rechtsanwalt
Datenmodellierung ist sicher eine der komplexesten Aufgaben beim Aufbau eines Data Warehouse (DWH). Dies liegt vor allem daran, dass in der Phase der Modellierung unterschiedlichste Analyseanforderungen zu berücksichtigen sind. Und teilweise ändern sich diese Anforderungen schneller, als man mit dem Datenmodellieren vorankommt. Aktuelle Gründe für ständige Änderungen sind zum Beispiel
Immer mehr Geschäftsanwendungen, darunter Advanced Analytics, wandern in die Cloud. Die Vorteile liegen auf der Hand: Agilität, Innovation und kosteneffiziente High-Performance. Viele Cloud-Migrationen scheitern jedoch daran, das volle Potenzial dieser Bereitstellungsform zu erschließen. Um Performance und Mehrwert von Analytics in der Cloud zu maximieren, müssen Unternehmen die Optionen abwägen und
BCBS 239 verlangt es, der Fachbereich braucht es, die IT-Abteilung will es, und kaum eine Bank hat es: ein leistungsfähiges Tool, das die Anforderungen an die explorative Datenanalyse genauso erfüllt wie die Vorgaben für das Risiko-Reporting. Beides zu schaffen, ist in der Tat ein Spagat. Auf der einen Seite stehen