Das Thema Industrie 4.0 oder, wie manche sagen, die vierte industrielle Revolution bringt disruptive, ja revolutionäre Veränderungen mit sich. Verantwortlich für diese neuen Chancen und Herausforderungen ist mit Sicherheit auch das Internet der Dinge, das im Produktionsbereich heutzutage schon nicht mehr wegzudenken ist. Ob es nun um die Produktion selbst
Um sich bei IoT-Projekten einen gewissen Erfolg zu sichern, gewinnt die Zusammenarbeit für verschiedenste Unternehmen aus vielfältigen Bereichen immer mehr an Bedeutung. So müssen beispielsweise für die Implementierung einer smarten Produktionsumgebung Hardware-, Software- und Infrastrukturhersteller gemeinsam Know-how entwickeln und anwenden. Das E4TC am Campus der RWTH Aachen beschäftigt sich mit
Big Data – mit diesem Thema hat sich Viktor Mayer-Schönberger, Professor für Internet Governance and Regulation am Oxford Internet Institute, bereits vor über sechs Jahren in seinem gleichnamigen Bestseller auseinandergesetzt. Im Interview äußert er sich dazu, welche positiven und negativen Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft zu erwarten sind – je
IoT-Projekte sind äußerst facettenreich und gerade für Unternehmen, die nicht aus dem IT-Bereich kommen, eine große Herausforderung. Um die eigenen Produkte „smart“ zu machen, müssen sich Hersteller mit ganz neuen Themen wie Sensortechnik, Softwarelösungen und IoT-Infrastrukturen auseinandersetzen. Das bedeutet, dass unter anderem die Bildung von Partnerschaften und generell eine intensivere
Das Thema Internet of Things (IoT) ist im Produktionsbereich heute nicht mehr wegzudenken. Ob es nun um die Produktion selbst und eine smarte Produktionsumgebung geht oder um die Gestaltung der Produkte, die „smart“ werden sollen – nahezu in jedem Bereich gibt es immer mehr Vernetzungen, Sensoren werden eingebettet, und mehr
Um sich bei IoT-Projekten einen gewissen Erfolg zu sichern, gewinnt die Zusammenarbeit von Unternehmen aus vielfältigen Bereichen immer mehr an Bedeutung. So müssen beispielsweise für die Implementierung einer smarten Produktionsumgebung Hardware-, Software- sowie Infrastrukturhersteller gemeinsam Know-how aufbauen und weiterentwickeln. Das E4TC am Campus der RWTH Aachen beschäftigt sich mit dieser
IoT-Projekte zeigen durch ihre Vielseitigkeit immer wieder, wie wichtig heutzutage die interdisziplinäre Zusammenarbeit und Partnerschaft zwischen Unternehmen ist. Gerade das Zusammenspiel der Bereiche Hardware, Software und Forschung muss abgestimmt sein, soll der Erfolg gesichert werden. Das E4TC am Campus der RWTH Aachen bringt genau diese Bereiche zusammen und fördert mit
Um es mit Stephen Hawking zu sagen: „Intelligence is the ability to adapt to change". Das wissen vor allem auch die Digitalisierungsverantwortlichen von Versicherungen. Und wenn wir über den Einsatz von künstlicher Intelligenz in einer eher risikoaversen und sich langsam ändernden Branche nachdenken, dann gilt dieser Satz umso mehr. Denn
Nach dem Stresstest ist vor dem Stresstest. Getreu diesem Motto können (oder besser gesagt: müssen) sich Banken auf die regelmäßige Übung vorbereiten. Nachdem die Ergebnisse des Stresstests 2018 bekannt gegeben wurden hat die Europäische Bankenaufsichtsbehörde (EBA) am 25. Juni 2019 die Methodik für den nächsten zur Diskussion gestellt. Man kann
Bei einem IoT-Projekt im Bereich Manufacturing geht es in erster Linie darum, die Produktionsumgebung „smart“ zu gestalten. Das bedeutet, die Anlagen müssen mit Sensoren ausgestattet und passende Softwarelösungen implementiert werden, eine IoT-Infrastruktur muss her. Darüber hinaus müssen Wege gefunden werden, um Daten zu sammeln, zu lagern und zu analysieren. In
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
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
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
Können Sie es noch hören? Das "D"-Wort. Seit Jahren geistert es durch alle Keynotes, durch kluge und weniger kluge Bücher. Der Axel Springer-Konzern hats geschafft, die deutschen Automobilbauer noch nicht, holen aber gerade auf. Mein CD-Player daheim hat es nicht überlebt - obwohl es damit angefangen hat. Es geht, natürlich,
Fünf Antworten und eine Frage: Bei vielen Anwendungen haben sich die großen Unternehmen daran gewöhnt, dass diese zunehmend in die Cloud wandern. Das ist bei SAS als global agierendem Konzern auch nicht anders. Reisekostenabrechnung, Personalverwaltung, IT-Support – alles längst Cloud-Anwendungen. Wann aber ist es für Analytics Zeit, in die Wolke
Wie lassen sich leistungsstarke Analytics und Open Source miteinander vereinbaren? Diese Frage beantwortet unser Gastautor Alexander Buchwald von der mayato® GmbH. Open Source und kommerzielle Software waren nicht immer die besten Freunde. In Zeiten digitalen Wandels sind jedoch agile Softwareentwicklung und maximale Flexibilität gefragt. Darauf müssen sich Softwarehersteller jeder Couleur
Business Intelligence (BI) begleitet uns schon seit geraumer Zeit – und zwar in ganz unterschiedlichen Ausprägungen. Und das Thema wird immer wichtiger und verändert sich im gleichen Maße, wie Unternehmen den Wert datengetriebener Entscheidungen erkennen. Damals und heute BI war in „jungen Jahren“ geprägt von teuren, komplexen Systemen, die sich
Nach Lust und Laune scheinen Versicherer die Jahresprämien ihrer Policen in schöner Regelmäßigkeit zu erhöhen. Wenn der zweimal gefalzte Brief so unschuldig im Kasten auf Öffnung wartet, möchte man am liebsten gar nicht reinschauen. Michael Rabin, Versicherungsexperte mit analytischem Weitblick, hat sich bereit erklärt, hier und jetzt eine Lanze für
Datenmanagement alles andere als eine neue Disziplin. Dennoch verändert sich der Umgang mit Daten angesichts neuer Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning ebenso sehr wie die Analyse dieser Daten. Heute hat so ziemlich jedes Unternehmen moderne Datenmanagement-Werkzeuge im Einsatz, doch die angewandten Praktiken und Strategien stammen vielfach noch
Warum ist Selektionsmanagement so wichtig? Alexander Thie von Cintellic erläutert uns in seinem Gastbeitrag, welche Aufgaben ein Selektionsmanager hat und wie der zwischen Fachbereich und IT vermitteln könnte. Es gibt wohl keine Werbekampagnen ohne Streuverluste. Die richtige Selektion kann jedoch dabei helfen, Kunden im Hinblick auf ihren Nutzen für das
Auf Twitter bin ich auf den schönen Satz gestoßen, formuliert von Kerem Tomak von der Commerzbank: „When you talk about machine learning and AI you have to talk about the usage of cloud! It´s key enabler of Advanced Analytics and AI. It further means business agility and cost efficiency for
Data Scientists verbringen eine Menge Zeit mit Daten. Dabei gilt immer – von der Anwendung von Machine-Learning-Modellen bis hin zum Trainieren von KI-Modellen: Mit der Datenqualität stehen und fallen die Ergebnisse. Analytics und Data Science stellen jedoch nicht nur Ansprüche an Datenqualität. Sie können auch dazu beitragen, diese zu verbessern.
Steht die moderne IT vor einer Herausforderung, greifen Verantwortliche immer öfter auf ein vermeintliches Allheilmittel zurück: die Migration von Lösungen in die Cloud. Doch ist diese Maßnahme tatsächlich die Universallösung? Nun, die Antwort darauf ist ein entschiedenes „Jein“. Analytics-as-a-Service und Analytics in der Cloud sind seit Längerem ein viel diskutiertes
Der Sales Manager kann sich bezüglich des zu erwartenden Jahresergebnisses doch nicht so in Sicherheit wiegen, wie er dachte. Hans Huber aus unserem Callcenter hat eine höhere Wahrscheinlichkeit zu kündigen als Petra Hafner aus dem Controlling. Die Transaktionsverläufe der Kunden 42911, 85022 und 91294 passen ja gar nicht zu deren
Wenn eine Bank bei einem Softwareunternhemen anfragt und wissen will, wie sie Künstliche Intelligenz nutzen könnte, steht das für etwas: Erstens, dass die Bank KI-willig ist und zweitens, dass die Bank KI-ratlos ist. Banken wollen KI ja haben, sie könnten auch durchaus – Budget ist da. Aber sie wissen nicht,
Wie schon gesagt, ich bin Gamer. Ich bin außerdem Freizeit-Spieleentwickler und Angestellter. Es ist also nicht weiter verwunderlich, dass Gamification (ich möchte hier bei der englischen Schreibweise bleiben) ein interessantes Thema für mich ist. Gemeint ist damit die Übertragung von Techniken, die üblicherweise in Spielen eingesetzt werden, auf andere Bereiche,
„Die wichtigsten Dinge schreibt man am besten gleich in die Einleitung! Eventuell lesen einige ja gar nicht bis zum Hauptteil weiter“. Einen ähnlichen Gedanken hatte ich bei meinem aktuellen Buch Applying Data Science – Business Case Studies Using SAS auch. Da sind bereits in der Einleitung die Mehrwerte aufgezählt, die
