Analytics

  • Ist Deutschland wirklich bereit für das Datenzeitalter?

    Ist Deutschland wirklich bereit für das Datenzeitalter?

    Über Datenkompetenz geredet wurde in den letzten Jahren reichlich. Ein Blick auf den Status Quo fällt jedoch ernüchternd aus. Wie soll Datenkompetenz erlangt werden, wenn es in den Unternehmen an der Demokratisierung der Daten, der Bereitstellung von Tools und an Fortbildungsangeboten mangelt?

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  • Datenanalyse: Klar machen zum nächsten Level!

    Datenanalyse: Klar machen zum nächsten Level!

    Die breite Nutzung von Analytics hat Unternehmen viele Vorteile gebracht, sie aber auch vor neue Herausforderungen gestellt. Zwei Anwendungsfälle illustrieren die Problematik und die dazugehörigen Lösungen.

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  • DataOps: Wie Sie das meiste aus Ihren Daten machen können

    DataOps: Wie Sie das meiste aus Ihren Daten machen können

    Als Unternehmen datenbasiert zu arbeiten setzt einiges an Praxis und Methode voraus. DataOps schließt an agile Verfahren wie DevOps an und kann Ihnen helfen, die richtige Datenkultur zu etablieren.

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  • „Nicht Daten überfordern, sondern fehlende Datenkompetenz“

    Die Welt ertrinkt gerade in Daten und Statistiken und macht dennoch mehr denn je einen ratlosen Eindruck. Zum Welt-Statistiktag wollten wir von Wolfgang Kobek, Senior Vice President EMEA beim Analytics-Spezialisten Qlik, wissen, was das Problem ist.

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  • Datenverfügbarkeit und -qualität: Wenn die Daten-Pipeline leckt

    Wenn die Daten-Pipeline leckt

    Viele verfügbare Informationen bleiben in der Datenanalyse außen vor – das ist verschenktes Potenzial. Besonders in unstrukturierten Daten lagert ein Schatz an Informationen, der sehr wohl gehoben werden kann.

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  • Drei Bausteine für moderne Datenanalysen

    Drei Bausteine für moderne Datenanalysen

    Drei Technologien sind notwendig, um die stetig wachsenden Datenmengen effektiv nutzen zu können: Datenanalyse, Künstliche Intelligenz und Machine Learning. In Kombination erlauben sie es dem Anwender, als Citizen Data Scientist mit Daten zu arbeiten, ohne unbedingt ein IT-Experte sein zu müssen.  

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  • Was Menschen mit Daten machen – und Daten mit Menschen

    Was Menschen mit Daten machen – und Daten mit Menschen

    Eine neue Studie des international tätigen Data-Literacy-Projekts belegt: Fehlende Datenkompetenz kostet Unternehmen Milliarden an Produktivität. Sie kämpfen immer noch damit, Teams zu bilden, die Daten wirklich umfassend nutzen und daraus Kapital schlagen können.

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  • Sieben Tipps für ein besseres Datenmanagement

    Sieben Tipps für ein besseres Datenmanagement

    Künftig werden immer mehr Mitarbeiter in unterschiedlichsten Fachbereichen in der Lage sein müssen, Daten schnell und eigenständig zu analysieren, um aus diesen wichtige Erkenntnisse abzuleiten. Das dabei vorausgesetzte Vertrauen in die Daten kann nur ein Resultat von gutem Datenmanagement sein.

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  • Hilft uns Technologie, unsere Vorurteile zu überwinden?

    Hilft uns Technologie, unsere Vorurteile zu überwinden?

    Algorithmen werden von Menschen geschrieben und unterliegen deswegen denselben Einschränkungen wie ihre Autoren – was häufig zu Diskriminierungen führt. Dennoch kann das Problem technisch gelöst werden, durch Augmented Intelligence. 

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  • Was Sie bei der Einführung von Datenanalyse beachten sollten

    Was Sie bei der Einführung von Datenanalyse beachten sollten

    Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen erzeugt auch außerhalb der Bereiche Finanzen und Engineering einen reichen Datenfundus. Daraus lassen sich wichtige Erkenntnisse fürs Geschäft gewinnen, wenn die Datenanalyse auf eine solide Basis gestellt wird. 

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