Was haben Ihr Auto und Bienen gemeinsam? Richtig: sie kommunizieren nonverbal. Die Biene tanzt auf ihrer „Straße“, um sich dem vorbeifliegenden Kumpel mitzuteilen. Und das Auto aktiviert dazu alle seine Sensoren und lässt die Daten über das Internet fließen. Zum Nachbarauto an der Ampel, in seine Werkstatt für den Ölwechsel
Die ganze IT-Welt spricht – meist im Zusammenhang mit Big Data und Echtzeit – von Data Streaming, Event Stream Processing, In-Stream-Datenanalyse. Doch was genau steckt dahinter? Und welche konkreten Anwendungsfälle gibt es? Als Einstieg eine kurze Definition.
Matchcodes spielen bei der Identifizierung von Dubletten eine zentrale Rolle. Um die Dubletten anhand von Matchcodes zu finden, müssen die Daten meistens erst noch aufbereitet werden. Stehen beispielsweise Anrede und Vor-/Nachname oder Straße und Hausnummer im selben Feld, müssen diese separiert werden, dadurch können bessere Match-Ergebnisse erzielt werden.
Die deutschen Versicherer haben sich zusätzlich zum Bundesdatenschutzgesetz, das die Datenverarbeitung und die Speicherung von personenbezogenen Daten festlegt, zur Einhaltung des brancheneigenen Code of Conduct verpflichtet. Kundendaten aus verschiedenen Versicherungssparten werden aber aus wirtschaftlichen Gründen, um Cross-Selling-Potenziale zu identifizieren oder Risikoklassen zu berechnen, häufig zu Auswerte- und Analysezwecken in einer Datenbank gespeichert oder
Unternehmen leben von der Qualität ihrer Daten. Banal bis fatal. Die Realität ist eher: Unternehmen überleben trotz der schlechten Qualität … Auf Nachfrage bekennen fast alle Befragten (98 Prozent), dass eine weitere Verbesserung der Datenqualität in ihrem Unternehmen positive Auswirkungen hätte. Mehr als die Hälfte sah da Chancen, etwas zu
Kunde: Ah, Sie zeigen uns in dieser Demo so ein Glossar. Ach, jaja, nett, das haben wir schon! Ich: Oh, und benutzen Sie persönlich das in Ihrem Unternehmen oft? Kunde: Nee, das ist veraltet. Da schaut keiner rein, weil das pflegt ja keiner richtig… Oder doch? Hm.
Wenn wir über Event Stream Processing sprechen, sprechen wir oft von sog. Message Brokern. Diese Systeme werden in der Praxis für den schnellen Datentransport eingesetzt wo klassische Batchsysteme zu langsam sind. Vor allem bei großen Datenmengen sind Message Broker Systeme unabdingbar. Im Gespräch mit dem Kunden sagen wir meist: Der
Citizen Data Scientist : WIR BRAUCHEN EUCH! Und das Warum erzähle ich in diesem Blog. Erster Test: Wussten Sie, dass das Alter der Miss America mit der Anzahl der Morde durch heißen Dampf und heiße Gegenstände korreliert? Oder dass die Storchenpopulation mit der Geburtenrate zusammenhängt?
Mit Realtime-Analytics schaffen Unternehmen die Voraussetzung für eine relevante und persönliche Kundenkommunikation. Warum?
Phase 2 von IFRS9 wird nun akut. Und damit steht jetzt auch das Thema Impairment im Mittelpunkt. Der Go-Live für Banken ist für das Jahr 2018 geplant. Bis dahin gibt es jedoch noch einiges zu tun. Viele Projekte beschäftigen sich mit der Umsetzung und mit der Auswahl der Software. Potenzielle
