„Mein Name ist Dr. Richard Dump. Ich bin IT Verantwortlicher bei einem großen global agierenden Unternehmen. Unsere IT Strategie ist durch eine konsequente Cloud Ausrichtung in Bezug auf Hardware und Software durch internationale Provider (auch außerhalb der EU) gekennzeichnet. Dies beinhaltet ebenso die Verarbeitung von personenbezogenen Daten.
Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it…” (Dan Ariely, Duke University, 2013) Es ist unstrittig, dass Big Data heute bereits in vielen Bereichen eine enorme Bedeutung
Das größte Taxiunternehmen besitzt kein einziges Taxi, das größte Hotelunternehmen besitzt kein Hotel, die größten Musikplattformen haben keine Künstler unter Vertrag. Wie der Erfolg beweist ist nicht das Besitzen der Schlüssel zum Erfolg, sondern die optimale Nutzung und Verteilung von vorhandenen Ressourcen. AirBnB, Uber und Spotify machen es vor. Aber
Erfahrungen aus einem Selbstversuch mit SAS Contextual Analysis Bitte verstehen Sie mich nicht falsch. Ich bin unseren SAS Produkten und SAS Lösungen gegenüber in keinster Weise misstrauisch! Trotzdem wollte ich die Möglichkeiten unserer neuen Lösung für Text Analytics „SAS Contextual Analysis 14.1“ auf der eigenen Haut spüren und verstehen lernen.
Im Laufe der letzten Jahre sind einige Initiativen ins Leben gerufen worden, die sich unter dem Begriff “Data for Good” zusammenfassen lassen. Bei Data for Good-Projekten wird gezeigt, dass Big Data Analysen gerade bei gemeinnützigen Projekten echten Mehrwert liefern können. Rund um den Globus nutzen Organisationen und Individuen bereits Daten zur Kriminalitätsbekämpfung
Wie aktuelle Studien über Big Data belegen, ist die Mehrheit der Unternehmen (mehr als 60 Prozent laut Crisp Research) nicht wirklich auf die Herausforderungen der digitalen Transformation vorbereitet. 58 Prozent der befragten Entscheider gaben konkret an, dass Sie noch keine funktionierende Strategie implementiert haben.
Kennen Sie einen Riskmanager, der sich schon mal mit dem Risiko beschäftigt hat, das von seinen eigenen Risikomodellen ausgeht? Ja? Das glaube ich Ihnen sogar, denn wenn ich mich mit Vertretern von Risikoabteilungen darüber unterhalte, behaupten auch sie, sie hätten in Bezug auf Modellrisiko-Management (model risk management) alles im Griff. Doch
Das Big Data Lab ist der beste Weg hin zum innovativen und profitablen Umgang mit Big Data. Aber welche organisatorischen Weichenstellungen führen eigentlich zum Erfolg? In meinem letzten Blog habe ich die wichtigsten Erfolgsfaktoren eines Innovationslabors für datenbasierte Use Cases skizziert: Experimentieren erlauben, Agilität ermöglichen und schnelles Scheitern (als Chance!)
Die veränderten Marktanforderungen zwingen viele Organisationen zur digitalen Transformation bestehender Geschäftsprozesse und Geschäftsfelder. Einzelhandel, Medien, Versicherungs-, Reise- und Logistikbranche sind sicherlich Vorreiter. Aktuelle Studien, zum Beispiel von Roland Berger, zeigen aber auch sehr eindrucksvoll die dramatischen Implikationen der digitalen Transformation auf die Industrie, das Retail-Banking oder Versicherungen.
...... ein Traum von einer Welt, in der wir Menschen uns die immer größer werdende Fülle von Daten zu Nutze machen können, um die richtigen Entscheidungen zu treffen - Entscheidungen, die durch analytisches Wissen gestützt werden. Jeden Tag sammeln wir Daten – man sagt, das digitale Universum verdoppelt sich alle zwei
