Analytics

Find out how analytics, from data mining to cognitive computing, is changing the way we do business

Analytics | Internet of Things
Léonie Valencia 0
Was Digitalisierung für Miele bedeutet

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

Analytics | Risk Management
Matthias Piston 0
Der Stress ist vorprogrammiert: EBA-Methodikentwurf für den Stresstest 2020 steht

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

Analytics | Internet of Things
Léonie Valencia 0
IoT, Manufacturing und Digitalisierungstrends

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

Analytics | Internet of Things
Léonie Valencia 0
Netzwerkeffekte, Partnerschaften und das IoT – eine Blogreihe

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

Analytics
Georg Franzke 0
DataVault – oder warum ein unfertiges Datenmodell glücklich macht!

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

Advanced Analytics | Analytics
Agilität, Innovation und Kosteneffizienz: Der Dreiklang gelungener Cloud-Migration

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

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