Business Intelligence (BI) fasst Arbeitsweisen und Anwendungen zusammen, die aus Daten geschäftsrelevante Informationen gewinnen. Prozessual betrachtet lassen sich mit BI-Anwendungen Rohdaten strukturieren, Informationen analysieren und zu strategischen Daten als Entscheidungsgrundlage aufbereiten.

 
Fünf Schritte für vertrauenswürdige IoT-Daten
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Fünf Schritte für vertrauenswürdige IoT-Daten

Unternehmen, die IoT-Lösungen einsetzen, benötigen eine Datenqualitätsstrategie. Was bei BI und der Analyse sowie Aufbereitung betriebswirtschaftlicher Daten vielfach verbreitet ist, sollten Unternehmen auch bei IoT-Daten etablieren. Information Builders erläutert die wichtigsten Maßnahmen für Aufbau und Betrieb eines Programms zur Erreichung einer hohen Datenqualität im IoT-Umfeld.

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Datenbanken effizient dokumentieren
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Datenbanken effizient dokumentieren

Zur Entwicklung Datenbank-basierter Anwendungen ist nicht nur die Kommentierung des Programmcodes für spätere Erweiterungen notwendig, sondern auch das Dokumentieren der zugrunde liegenden Datenmodelle. Das Datenbank-Dokumentationstool Dataedo ermöglicht Entwicklerteams die einfache Dokumentation einer gemeinsam genutzten Datenbank.

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Leistungskontrolle sicher steuern
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Leistungskontrolle sicher steuern

Die Business-Intelligence-(BI)-Software CoffeeCup generiert aus Arbeitszeiten, Personal- und Projektdaten Analysen und Berichte für das Performance Monitoring. Mit CoffeeCup richtet sich der gleichnamige Anbieter an Betriebe mit bis zu 50 Mitarbeitern an, die projektbasiert arbeiten. Jetzt startete die Software in die offene Beta-Phase. Die Vollversion soll Anfang 2018 verfügbar sein.

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Big-Data-Projekte erfordern ganzheitliches-Know-how
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Big-Data-Projekte erfordern ganzheitliches-Know-how

Bei der Produktion fallen vor allem durch die Digitalisierung und Automatisierung immer größere Datenmengen an. Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt PRO-OPT hat sich deshalb zum Ziel gesetzt, Unternehmen in dezentralen, kooperativen Strukturen (Smart Ecosystems) die effektive und intelligente Analyse großer Datenmengen zu ermöglichen. Dr. Dirk Ortloff, Mitglied im Konsortium des Big-Data-Forschungsprojektes PRO-OPT, erklärt warum und wie.

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