Welche Rolle Datenqualität und Data Governance beim Data Management für Analytics spielen, habe ich mit meinem Kollegen Gerhard Svolba zuletzt an dieser Stelle diskutiert. Doch was genau macht modernes Datenmanagement aus, und welche Rolle spielen dabei neue Technologien à la Hadoop und Co.? Und wie sieht überhaupt die künftige Zusammenarbeit
Manufacturing
Recently I backed into a hotel parking spot after returning from a customer dinner. It was dark and rainy, and I was tired from traveling. My mind wandered until I heard a shrill “BEEP BEEP BEEP” coming from my rental car. I looked down at the dashboard’s rear-view camera, and
Building cars is towards the top of the manufacturing hierarchy - some countries are even known for the cars they build. If you want a good quality car, you probably think of Japan. If you want a stylish sports car, you probably think of Italy. If you want a diesel
„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
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
The widespread adoption of the term "analytics" reminds me of the evolution of the term "supply chain management." Initially the term focused on supply chain planning. It involved demand and supply balancing and the heuristics and optimization tools that came out of advanced planning and scheduling. Over time practically everything was included
Kennen Sie Kevin Ashton? Der britische Technologie-Pionier hat am Massachusetts Institute of Technology (MIT) einen internationalen Standard für RFID mitbegründet. Was aber vielleicht noch wichtiger ist: Vor fast 20 Jahren hatte er eine Vision von Computern, die Informationen über Gegenstände des Alltags und der Fabrikation sammeln und mit diesen Daten
Auch wenn der Hype von Gartner für beendet erklärt wurde: An Big Data und der Auswertung entsprechender (oftmals unstrukturierter) Datenmengen kommt kein Unternehmen vorbei. Doch welche Herausforderungen stellen Big Data und damit einhergehende Entwicklungen an das Data Management? Wie können Data Scientists, IT und Fachabteilung heute zusammenarbeiten? Und wo prallen
제조 업체들은 정치, 경제, 재무, 경쟁사 등 다양한 당면 과제 속에서 비즈니스를 운영하고 있습니다. 앞으로의 제조 환경도 글로벌 경제 위기 때만큼이나 불확실해 보이는데요. 그렇지만 제조업의 성장 기회는 분명 있을 것입니다. 최근 제조 산업에는 ‘인더스트리 4.0’이라는 새로운 시대의 막이 오르고 있습니다. 새 시대에는 자동화, 대규모 데이터, 분석이 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅과 융합하고, 가상 및
This article is motivated by a recent question on the Communities Web Site on creating a scatter plot with additional summary information. Recently, I described how to create a scatter plot with a box overlay. While such graphs have been discussed in earlier posts, this article provided a visual benefit
Quality in every thought, every action, every outcome You might think differentiating on the quality of your products is a no-brainer – who wouldn’t seek to make every product incredibly high quality? Yet experience shows us that many manufacturers only capture data from the production line. While this approach creates
Omnichannel Analytics are helping companies uncover patterns in big data to improve the customer experience. Using those insights, companies can anticipate what consumers are planning to purchase and influence that purchase in real time. Companies are experiencing unprecedented complexity as they look for growth and market opportunities. Their product portfolios are
Das IoT Forum von SAS, das am 21. Februar 2017 in München stattfand, war eine rundum gelungene Veranstaltung. Die „Ideenwerkstatt“ als Event-Location auf dem Fabrikgelände der alten Pfanni-Werke hätte die Brücke zum „Internet of Things (IoT)“ nicht besser bilden können. Die Agenda war mit vielen spannenden Themen besetzt, die von
This is the 4th installment of the Getting Started series. The audience is the user who is new to the SG Procedures. Experienced users may also find some useful nuggets of information here. Series plots are frequently used to visualize a numeric response on the y-axis by another numeric variable on
Am 14. März findet in Frankfurt in der „Klassikstadt“ das Customer Intelligence Forum 2017 statt. Ich habe vorab Dr. Jörg Reinnarth, den Geschäftsführer vom SAS Partner Cintellic, gefragt, welche Rolle seiner Meinung nach Analytics in Sachen Marketingmaßnahmen & Co. in Zukunft spielen wird. Er sieht vor allem einen Kulturwandel auf
Ein Buzzword jagt das andere: Während der Hype um Big Data abklingt (zumindest hat Gartner den Begriff aus seinem Hype Cycle genommen), ist Internet of Things (IoT) gerade voll in Fahrt. Doch die Frage ist: Wie bekomme ich dieses Internet der Dinge aus der Hype-Ecke heraus? Eine Frage, über die
Lenin hatte gelächelt und von seinen Erfolgen im Internet of Things berichtet; richtig begeistert war er gewesen. – Aber jetzt murrt er: „Das ist alles Müll! Internet of Trash sollte es heißen! Die Daten stimmen nicht, die Leute schimpfen über das Projekt, der Fachbereich und meine Chefin sitzen mir im
Manufacturers are used to operating in challenging circumstances – whether financial, economic, political or competitive. And it's a good thing since the coming years seem likely to be as uncertain as those following the global economic crash. But manufacturing will have an excellent opportunity to thrive because, like many sectors,
Machine learning is a type of artificial intelligence that uses algorithms to iteratively learn from data and finds hidden insights in data without being explicitly programmed where to look or how to find the answer. Here at SAS, we hear questions every day about machine learning: what it is, how it compares to
Self-Service Business Intelligence (BI) wartet mit einer ganzen Reihe von Vorteilen auf, einer der wichtigsten ist sicherlich Agilität. Doch gerade diese Agilität kommt manchmal der Governance eines Unternehmens in die Quere. Nicht selten passiert es, dass Anwender angesichts des blinkenden schönen Self-Service-Visualisierungstools die vereinbarten Regeln außer Acht lassen. Hier die
Spitzbart und misstrauische Augen, – als säße mir Lenin gegenüber. Der Vertriebskollege spricht begeistert über das Internet of Things: Von Vision, Disruption und Revolution ist die Rede. Lenin hört mit ablehnend verschränkten Armen zu. Ich denke daran, was der Vertriebskollege im Taxi erzählt hat:
Definir las prioridades de negocio y gestionarlas con analítica conduce a un camino exitoso. Ante la transformación digital que viven las organizaciones de las diversas industrias del mercado, el CIO se convierte en ese agente de cambio que habilita el camino hacia la innovación y éxito de la organización. Cuestionarse
A diario, las empresas compiten aguerridamente entre sí para atraer nuevos clientes, conservar los que ya tienen y asegurar su lealtad por mucho tiempo. Sin embargo, no es una tarea fácil, especialmente cuando los consumidores están más conectados e informados que nunca y su entorno es cada vez más competitivo.
Actualmente es muy común escuchar conversaciones relacionadas a la necesidad de transformar el negocio para competir en el nuevo entorno digital, incluso algunas organizaciones están diseñando sus planes para llevar a cabo esta transformación. Los principales cambios que se están planteando en las organizaciones están relacionados con la necesidad de
Antes que el data management existiera como lo conocemos actualmente, la información generada en las empresas era depositada y centralizada en un solo lugar, el denominado enterprise data warehouse (EDW). Los EDW´s han sido de gran utilidad sobre todo para datos estructurados, transaccional e internally generated. Sin embargo, el big
Si se desea comprender cómo se desarrollan los procesos de Data Management y con ello poder hacer uso de todos los beneficios que éstos ofrecen, como primera instancia debemos clarificar qué es el Data Management y cómo está integrado. De acuerdo a la DAMA, Data Management Association, este concepto engloba
¿Cómo alcanzar el éxito empresarial basándose en la analítica y gestión información? Esta es una pregunta que resulta común en las compañías cuando se está considerando la adquisición de algún servicio de Business Intelligence, y la pregunta puede responderse planteando una nueva interrogante ¿cómo podría usted o su equipo tomar acertadas
“La arquitectura abierta SAS Viya hace a la analítica accesible para todos, y queremos aprovechar esa apertura creando una comunidad para compartir el conocimiento”- Randy Guard, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Marketing de SAS En SAS llevamos más de 40 años al servicio de su compañía y durante estas décadas
A la par de las metas empresariales que cada compañía se haya trazado para 2017, como la expansión a diversos territorios, conquista de nuevos mercados, amplificación de líneas de negocio, entre otras, es importante que los directivos estén preparados para enfrentar los cambios que el sector empresarial prevé. Sin importar
In einen glühenden Schlund blicke ich, als öffne sich eine Höllenpforte; Hitze schlägt mir entgegen: Aus dem Stoßofen wird eine Stahlbramme geschoben, zum Walzen auf etwa 1.250 Grad Celsius erwärmt. Lärmend und zischend wird der Stahlblock ausgewalzt und schließlich als wenige Millimeter dickes Blechband aufgerollt, eine gewaltige Spule, tonnenschwer …